Perencanaan Jadwal Pendistribusian Semen dengan Menggunakan Metode Distribution Requirements Planning Pada PT. Semen Padang

(1)

PERENCANAAN JADWAL PENDISTRIBUSIAN SEMEN DENGAN

MENGGUNAKAN METODE

DISTRIBUTION REQUIREMENTS

PLANNING

PADA PT. SEMEN PADANG

TUGAS SARJANA

Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Dari Syarat-Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Teknik

Oleh

KURNIA TRI SULISTIO NIM. 080403123

D E P A R T E M E N T E K N I K I N D U S T R I

F A K U L T A S T E K N I K

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT yang telah

memberikan rahmat dan karunia-Nya kepada penulis sehingga penulis dapat

menyelesaikan tugas sarjana ini.

Tugas sarjana ini merupakan salah satu syarat untuk mendapatkan gelar

sarjana teknik di Departemen Teknik Industri, khususnya program studi reguler

strata satu, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara. Adapun judul untuk

tugas sarjana ini adalah “Perencanaan Jadwal Pendistribusian Semen Dengan

Menggunakan Metode Distribution Requirements Planning Pada PT. Semen Padang”.

Sebagai manusia yang tidak luput dari kesalahan, maka penulis menyadari

masih banyak kekurangan dalam penulisan tugas sarjana ini. Oleh karena itu,

penulis sangat mengharapkan saran dan masukan yang sifatnya membangun demi

kesempurnaan laporan tugas sarjana ini. Semoga tugas sarjana ini dapat

bermanfaat bagi penulis sendiri, perpustakaan Universitas Sumatera Utara, dan

pembaca lainnya.

Medan, September 2013 Penulis,

(7)

UCAPAN TERIMA KASIH

Syukur dan terimakasih penulis ucapkan yang sebesar-besarnya kepada

Allah SWT yang telah memberikan kesempatan kepada penulis untuk merasakan

dan mengikuti pendidikan di Departemen Teknik Industri USU serta telah

membimbing penulis selama masa kuliah dan penulisan laporan tugas sarjana ini.

Dalam penulisan tugas sarjana ini penulis telah mendapatkan bimbingan

dan bantuan dari berbagai pihak, baik berupa materil, spiritual, informasi maupun

administrasi. Oleh karena itu sudah selayaknya penulis mengucapkan terima kasih

kepada:

1. Ibu Ir. Khawarita Siregar, MT. selaku Ketua Departemen Teknik Industri

Universitas Sumatera Utara, yang telah memberi izin pelaksanaan Tugas

Sarjana ini.

2. Bapak Dr. Ir. A. Jabbar M. Rambe, M.Eng selaku Dosen Pembimbing I atas

waktu, bimbingan, pengarahan, dan masukan yang diberikan kepada penulis

dalam penyelesaian Tugas Sarjana ini.

3. Bapak Ikhsan Siregar, ST. M.Eng selaku Dosen Pembimbing II atas waktu,

bimbingan, pengarahan, dan masukan yang diberikan kepada penulis dalam

penyelesaian Tugas Sarjana ini.

4. Bapak Wiky yang telah memberikan bantuan berupa bimbingan serta

informasi dan data selama melakukan penelitian di PT. Semen Padang

5. Ayahanda Alm. Ir. H.Suprayitno, MM dan Ibunda Hj. Anita Frieza yang tiada

(8)

laporan ini dapat diselesaikan. Penulis menyadari tidak dapat membalas

segala kebaikan dan kasih sayang dari keduanya, oleh karena itu izinkanlah

penulis memberikan karya ini sebagai ungkapan rasa terima kasih kepada

Ayahanda dan Ibunda tercinta.

6. Abang penulis Yogi Suprizarto, Kakak penulis Zurti Aneri, ST dan adik

penulis Annisa Mutia Pranitayang selalu membantu dan mendukung penulis

untuk secepatnya menyelesaikan laporan ini.

7. Nenek penulis Hj. Agustina dan Ibu Lisa Bidasari yang selalu membantu dan

mendukung penulis untuk secepatnya menyelesaikan laporan ini.

8. Staff pegawai Teknik Industri, Bang Ridho, Bang Mijo, Kak Dina, Bang

Nurmansyah, Bang Kumis, Kak Rahma dan Ibu Ani, terimakasih atas

bantuannya dalam masalah administrasi untuk melaksanakan tugas sarjana

ini.

9. Teman-teman angkatan 2008 di Departemen Teknik Industri USU Dyah

Retno.ST, Tanti Mastika, Ira Rumiris Htg.ST , Ajeng Ayu C.ST, Ririn

Rahmawati, Mhd Fakhri Akbar.ST , Chandra Gunawan.ST, Mhd Gugi, Mhd

.ST Delvryano, Alamsyah Putra, Rezky Kurniawan.ST, Fitra Agil, Alfredo,

Hangga, Surya Aditya.ST, Eka Fachrizal.ST, Andria Rizky, dan lain-lain

yang tidak bisa disebutkan satu persatu yang telah memberikan banyak

masukan kepada penulis.

10. Dwi Puspitasari yang selalu membantu dan mendukung penulis untuk

(9)

11. Mhd. Fakhri Akbar, ST yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan

laporan ini.

12. Kepada semua pihak yang telah banyak membantu dalam menyelesaikan

laporan ini dan tidak dapat penulis sebutkan satu per satu, penulis

mengucapkan terima kasih. Kiranya laporan ini bermanfaat bagi kita semua.

Medan, September 2013

(10)

ABSTRAK

PT. Semen Padang bergerak dalam bidang pembuatan semen. PT. Semen Padang memiliki rantai distribusi dari centra suppply faciliteis (CSF) ke distribution center (DC) yang berada di Jambi, Lubuk Linggau, Tembilahan, Pekanbaru, Rengat, Siak, Ujung Tanjung, Bengkulu dan Sibolga. Pada bulan April 2013 terjadi kelebihan persediaan di DC Tembilahan sebesar 8.926 ton dengan kapasitas gudang 8.750 dan terjadi dibeberapa DC lainnya. Pendistribusian semen mengindikasikan bahwa kinerja sistem distribusi perusahaan yang belum optimal masalah ini mengakibatkan terjadinya penumpukan atau kekurangan persediaan pada DC dan CSF perusahaan yang menyebabkan aliran distribusi ke setiap DC. PT. XYZ perlu melakukan penataan pada sistem distribusi secara optimal dengan pendekatan metode Distribution Requirements Planning yang dapat merancang jadwal distribusi yang terintegrasikan setiap DC dan mempertibangkan kapasitas gudang yang dimiliki perusahaan. Perhitungan safety stock dilakukan sebagai acuan pemesanan kembali pada masing-masing distribution center. Hasil perhitungan safety stock untuk masing-masing distribution center adalah 349 sak pada distribution center Jambi, 762 sak untuk distribution center Lubuk Linggau, 497 sak untuk distribution center Tembilahan, 1.023 sak untuk distribution center Pekanbaru, 1.050 sak untuk distribution center Rengat, 2.027 sak untuk distribution center Siak, 1.125 sak untuk distribution center Ujung Tanjung, 664 sak untuk distribution center Bengkulu, dan 579 sak untuk distribution center Sibolga. Sistem DRP memberikan aliran produk dari central supply facilities (CSF) ke setiap DC pada waktu dan jumlah yang sudah terintegrasi, sehingga dapat menjaga kelancaran pengiriman barang untuk memenuhi kebutuhan serta meningkatkan pelayanan terhadap pelanggan melalui perencanaan pendiristribusian yang memproyeksikan kebutuhan yang akan datang sehingga dapat mengurangi stock out.

Kata kunci: Forecasting, Economic Order Quantity, Safety Stock, dan Distribution Resource Planning.

(11)

DAFTAR ISI

BAB HALAMAN

LEMBAR JUDUL

LEMBAR PENGESAHAN ... i

KATA PENGANTAR ... ii

UCAPAN TERIMA KASIH ... iii

DAFTAR ISI ... vi

DAFTAR TABEL ... xi

DAFTAR GAMBAR ... xiv

I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Permasalahan ... I-1

1.2 Perumusan Masalah ... I-3

1.3 Tujuan Penelitian ... I-4

1.4 Manfaat Penelitian ... I-4

1.5 Asumsi dan Batasan Masalah ... I-5

1.6 Sistematika Penulisan ... I-6

II GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

2.1 Sejarah Perusahaan... II-1

2.2 Ruang Lingkup Bidang Usaha ... II-4

(12)

DAFTAR ISI (Lanjutan)

BAB HALAMAN

2.4 Daerah Pemasaran ... II-7

2.5 Organisasi dan Managemen Perusahaan ... II-7

2.5.1 Struktur Organisasi ... II-7

2.5.2 Managemen Perusahaan ... II-8

III LANDASAN TEORI

3.1 Distribution Requirement Planning (DRP) ... III-1 3.1.1 Input Distribution Requirement Planning (DRP) ... III-2 3.1.2 Logika Distribution Requirement Planning (DRP) ... III-3 3.1.3 Output Distribution Requirement Planning (DRP) ... III-4 3.1.4 Sumber-sumber Perubahan yang Memperngaruhi DRP ... III-7

3.1.5 Stok Pengaman dalam DRP ... III-8

3.2 Konsep Dasar Peramalan ... III-9

3.2.1 Pendefenisian Tujuan Peramalan yang Baik ... III-10

3.2.2 Karakteristik Peramalan yang Baik ... III-10

3.2.3 Beberapa Sifat Hasil Peramalan ... III-11

3.3 Teknik Peramalan... III-12

3.3.1 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pemilihan Teknik

Peramalan ... III-12

3.3.1.1 Kegunaan Pemilihan Teknik Peramalan ... III-14

(13)

DAFTAR ISI (Lanjutan)

BAB HALAMAN

3.3.2.1 Peramalan Kualitatif ... III-16

3.3.2.2 Peramalan Kuantitatif ... III-18

3.3.2.3 Metode Time Series ... III-20 3.3.2.3.1 Metode Penghalusan (Smoothing) ... III-20 3.3.2.3.2 Metode Proyeksi Kecenderungan

dengan Regresi ... III-25

3.3.3 Kriteria Perfomance Peramalan ... III-28 3.3.4 Pengujian Hipotesa Distribusi F ... III-28

3.3.5 Proses Verifikasi ... III-30

IV METODOLOGI PENELITIAN

4.1 Tempat dan Waktu Penelitian ... IV-1

4.2 Objek Penelitian ... IV-1

4.3 Jenis Penelitian ... IV-1

4.4 Flow Chart Prosedur Penelitian ... IV-2 4.5 Kerangka Konseptual ... IV-3

4.6 Indentifikasi Variabel ... IV- 4

4.6.1 Variabel Independen ... IV-4

4.6.2 Variabel Intervening ... IV-5

4.6.3 Variabel Dependen ... IV-5

(14)

DAFTAR ISI (Lanjutan)

BAB HALAMAN

4.8 Pengolahan Data ... IV-7

4.9 Analisis Data ... IV-8

V PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

5.1 Pengumpulan Data... V-1

5.1.1 Data Permintaan Konsumen terhadap Produk Semen Masa Lalu V-1

5.1.2 Lead Time Distribusi ... V-3 5.1.3 Status Persedian Awal ... V-3

5.1.4 Biaya Pendistribusian ... V-3

5.2 Pengolahan Data ... V-4

5.2.1 Peramalan Permintaan Pada Distribution Center ... V-4 5.2.2 Perhitungan Frekuensi Pemesanan ... V-14

5.2.3 Perhitungan Safety Stock ... V-16 5.2.4 Perhitungan Jumlah Permintaan Setiap Minggu

Distribution Center ... V-20 5.2.5 Distribution Resource Planning Worksheet ... V-22 5.2.6 Pegging Information ... V-50

(15)

DAFTAR ISI (Lanjutan)

BAB HALAMAN

VI ANALISIS PEMECAHAN MASALAH

6.1 Analisis Hasil Peramalan Permintaan Distribution Center ... VI-1 6.2 Analisi Perhitunga Safety Stock ... VI-2 6.3 Analisis Distribution Resouce Planning Worksheet... VI-2 6.4 Analisis Pegging Information... VI-7 6.5 Analisis Biaya Pendistribusian ... VI-7

VII KESIMPULAN DAN SARAN

7.1 Kesimpulan ... VII-1

7.2 Saran ... VII-2

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

(16)

DAFTAR TABEL

TABEL HALAMAN

1.1 Data Rata-rata Permintaan DistributionCenter ... I-2 3.1 Distribution Resource Planning Sheet ... III-7 5.1 Data Permintaan Distribution Center Masa Lalu ... V-1 5.2 Lead Time Distribusi Setiap Distribution Center ... V-3 5.3 Status Persedian Awal Pada Distribution Center ... V-3 5.4 Biaya Pendistribusian Semen Periode Juli 2012 – Mei 2013 ... V-4

5.5 Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan

Distribution Center Jambi dengan Metode Linier ... V-5 5.6 Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan

Distribution Center Jambi dengan Metode Eksponensial ... V-6 5.7 Perhitungan SEE pada Peramalan Jumlah Permintaan

Distribution Center Jambi dengan Metode Linier ... V-8 5.8 Perhitungan SEE pada Peramalan Jumlah Permintaan

Distribution Center Jambi dengan Metode Eksponensial ... V-8 5.9 Perhitungan Hasil Verifikasi Peramalan Jumlah Permintaan

Distribution Center Jambi... V-10 5.10 Rekapitulasi Fungsi Peramalan Permintaan Distribution Center . V-12 5.11 Rekapitulasi Hasil Peramalan Permintaan Distribution Center.... V-14 5.12 Rekapitulasi Perhitungan Frekuensi Pengiriman ... V-16

(17)

DAFTAR TABEL (Lanjutan)

TABEL HALAMAN

5.14 Perhitungan Safety Stock Setiap Distribution Center ... V-18 5.15 Jumlah Permintaan Distribution Center Jambi, Lubuk Linggau,

dan Tembilahan Setiap Minggu ... V-20

5.16 Jumlah Permintaan Distribution Center Pekanbaru, Rengat, dan

Siak Setiap Minggu ... V-21

5.17 Jumlah Permintaan Distribution Center Ujung Tanjung,

Bengkulu, dan Sibolga Setiap Minggu ... V-21

5.18 Distribution Resource Planning Sheet untuk Distribution Center

Jambi ... V-25

5.19 Distribution Resource Planning Sheet untuk Distribution Center

Lubuk Linggau ... V-28

5.20 Distribution Resource Planning Sheet untuk Distribution Center

Tembilahan ... V-31

5.21 Distribution Resource Planning Sheet untuk Distribution Center

Pekanbaru ... V-34

5.22 Distribution Resource Planning Sheet untuk Distribution Center

Rengat ... V-37

5.23 Distribution Resource Planning Sheet untuk Distribution Center

(18)

DAFTAR TABEL (Lanjutan)

TABEL HALAMAN

5.24 Distribution Resource Planning Sheet untuk Distribution Center

Ujung Tanjung ... V-43

5.25 Distribution Resource Planning Sheet untuk Distribution Center

Bengkulu ... V-46

5.26 Distribution Resource Planning Sheet untuk Distribution Center

Sibolga ... V-49

5.27 Pegging Information ... V-50 6.1 Fungsi Peramalan Terpilih Data Permintaan ... VI-1

6.2 Total Jumlah Permintaan Per Minggu (Sak) ... VI-7

6.3 Jumlah Pengiriman Semen (Truk) ... VI-8

(19)

DAFTAR GAMBAR

GAMBAR HALAMAN

3.1 Peranan Peramalan Dalam Perencanaan Proses Produksi ... III-9

3.2 Sistem Peramalan/Prediksi ... III-16

3.3 Pola Peramalan dengan Menggunakan Time Series... III-18 3.4 Grafik Uji Hipotesis dengan Distribusi F Peramalan ... III-29

3.5 Moving Range Chart ... III-30 3.6 Proses Verifikasi Metode Peramalan ... III-32

4.1 FlowChart Penelitian ... IV-3 4.2 Kerangka Konseptual Penelitian ... IV-4

5.1 Data Permintaan 9 DistributionCenter (Juni 2012 – Mei 2013) V-2 5.2 Scatter Diagram Jumlah Permintaan pada Distribution

Center Jambi ... V-5 5.3 Grafik Uji Hipotesis dengan Distribusi F Peramalan

Jumlah Permintaan Distribution Center Jambi ... V-9 5.4 Moving Range Chart Jumlah Permintaan Distribution

Center Jambi ... V-11 5.5 Data PeggingInformation Jumlah Kebutuhan Semen

(20)

DAFTAR GAMBAR (Lanjutan)

GAMBAR HALAMAN

5.6 Skema Pendistribusian PT. Semen Padang Setelah

Menggunakan DRP (Periode Juni 2013 – Mei 2014) ... V-53 6.1 Kondisi Persediaan DC Jambi Menggunakan DRP ... VI-3 6.2 Kondisi Persediaan DC Lubuk Linggau Menggunakan DRP .. VI-4 6.3 Kondisi Persediaan DC Tembilahan Menggunakan DRP ... VI-4 6.4 Kondisi Persediaan DC Pekanbaru Menggunakan DRP ... VI-4 6.5 Kondisi Persediaan DC Rengat Menggunakan DRP ... VI-5 6.6 Kondisi Persediaan DC Siak Menggunakan DRP ... VI-5 6.7 Kondisi Persediaan DC Ujung Tanjung Menggunakan DRP .. VI-6 6.8 Kondisi Persediaan DC Bengkulu Menggunakan DRP ... VI-6 6.9 Kondisi Persediaan DC Sibolga Menggunakan DRP ... VI-6

(21)

ABSTRAK

Kata kunci: Forecasting, Economic Order Quantity, Safety Stock, dan Distribution Resource Planning.

(22)

BAB I

PENDAHULUAN

1.1.Latar Belakang

PT. Semen Padang yang terletak di Jl. Raya Indarung, Padang – Sumatera

Barat merupakan perusahaan yang bergerak dalam industri pembuatan semen,PT.

Semen Padang didirikan pada tanggal 18 Maret 1910 dengan nama NV Nederlandsch Indische Portland Cement Maatschappij (NV NIPCM) yang merupakan pabrik semen pertama di Indonesia.PT. Semen Padang memiliki rantai

distribusi dari central supply facilities (CSF) kedistribution center (DC). CSF PT. Semen Padang berada di Teluk Bayur - Padangkemudian disalurkan ke

distribution center yang berada di Belawan, Batam, Rengat, Lhokseumawe, dan Pekanbaru.

PT. Semen Padang sebagai perusahaan nasional dituntut untuk memiliki

kemampuan dalam mengelola sistem distribusi dengan baik. Permasalahan yang

dihadapi oleh pihak perusahaan adalah terjadinya penumpukan produk dan dan

kurangnya produk semen dengan demikian dapat merugikan pihak perusahaan.

Pada bulan April 2013 terjadi kelebihan persediaan pada distribution center di Tembilahan yaitu sebesar 8.926 ton sedangkan kapasitas gudang pada distribution center adalah sebesar 8.750 ton. Pada Januari 2013 terjadi stock out sebesar 4.275 ton pada gudang di Pekanbaru, dimana kondisi ini berada di bawah safety stock

yang ditetapkan perusahaan yaitu 5.625 ton.Pada bulan Maret 2013 gudang di

(23)

safety stock yang ditetapkan perusahaan yaitu 1.688 ton sedangkan pada bulan April 2013 gudang di Jambi stock out sebesar 4.582 ton, dimana kondisi ini berada di bawah safety stock yang ditetapkan perusahaan yaitu 5.625 ton Berikut permasalahan distribusi pada distribution center.

Tabel 1.1. Data Rata-rata PermintaanDistributionCenter

Periode

Distribution Center

Jambi Lubuk

Linggau Tembilahan Pekanbaru Rengat Siak

Ujung

Tanjung Bengkulu Sibolga

Desember 2012 6.581 2.355 3.694 10.575 2.580 3.263 2.885 13.725 2.785

Januari 2013 9.000 2.310 4.759 4.275 2.070 2.858 2.343 13.350 2.802

Februari 2013 8.213 3.045 4.088 6.244 3.090 3.713 3.316 12.450 3.410

Maret 2013 10.013 1.845 6.731 10.744 2.685 3.555 1.945 11.400 1.430

April 2013 4.581 1.995 8.926 9.338 1.935 4.028 3.108 9.525 2.346

Mei 2013 9.731 2.955 6.048 6.638 2.385 3.578 2.949 14.850 1.958

Safety Stock Aktual (Sak) 5.625 1.500 1.313 5.625 1.500 2.250 1.594 7.500 1.688

Kapasitas Gudang (Sak) 37.500 10.000 8.750 37.500 10.000 15.000 10.625 50.000 11.250

Sumber :PT. Semen Padang

Ini merupakan permasalahan yang mengindikasikan kinerja sistem

distribusi perusahaan yang belum optimal hal ini disebabkan oleh terjadinya stock out atau barang yang diminta tidak tersedia namun kuantitas tidak dapat memenuhi permintaan produk atau tidak tersedia sama sekali pada bulan april,

januari, dan maret pada tahun 2013. Dapat dilihat tidak adanya perencanaan

distribusi yang baik sehingga terjadinya permasalahan pada gudang utama produk

semen di Belawan.

Pendistribusian mengalami kendala dalam proyeksi permintaan atau order

pada masa yang akan datang sebab masih cenderung menggunakan metode trial

dan error, dimana perusahaan melakukan pendugaan jumlah dan waktu pendistribusian tanpa memperhatikan kondisi distribution center. Masalah ini mengakibatkan terjadinya penumpukan/kekurangan persediaan di distribution

(24)

center dan central supply facilities perusahaan yang menyebabkan tergangggunya aliran distribusi ke setiap distribution center.Untuk mengatasi permasalahan di atas, maka perlu dilakukan penataan sistem distribusi secara optimal dengan

pendekatan metode distribution requirements planning dikarenakan untuk mendapat rancangan jadwal distribusi yang mengintegrasikan setiap distribution center dan mempertimbangkan kapasitas gudang yang dimiliki perusahaan

distribution center dan central supply facilities.

Menurut penelitian, AdibFahroziAbdillah pada tahun 2012

diUDRetroGemilangInternasional, SidoarjodenganmenggunakanDistribution

RequirementPlanning(DRP) agar adanya

perencanaandanpenjadwalanaktivitasdistribusi

yangbaik,keberhasilandalampemenuhan permintaanpelangganakanmenjadi

lebihoptimal,kinerjapenjualanmeningkatdalammemenuhiorderdengantepat

waktudantepatjumlahsehinggabiayadistribusi dapatditekanseminimun mungkin

dan tujuannya DRP ini Untukmerencanakan penjadwalan aktivitas

pendistribusianproduksupaya terkoordinasidengan baik yang terikat dengan

biaya distribusiyang minimal denganjumlahpengirimanyangoptimal.

1.2.Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan di atas, maka rumusan

permasalahan yang akan dicari pemecahan masalahnya melalui penelitian ini

(25)

sehingga mengakibatkan penumpukan produk yang dapat merugikan pihak

perusahaan.

1.3.Tujuan Penelitian

Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan rancangan

jadwal distribusi menggunakan metodedistribution requirements planning yang mengintegrasikan setiap distribution center dan mempertimbangkan kapasitas dan gudang yang dimiliki perusahaandistribution centerdan central supply facilities.

Tujuan khusus dari penelitian ini adalah :

1. Memberikan konsep perbaikan dalam menentukan jumlah pengiriman

optimal dan safety stock berdasarkan tingkat pemenuhan kebutuhan pelanggan pada setiap distribution center dan memberikan konsep perbaikan terhadap PT. Semen Padang.

1.4.Manfaat Penelitian

Manfaat yang diperoleh dari penelitian adalah sebagai berikut:

1. Manfaat bagi mahasiswa

Melalui penelitian ini adalah sebagai sarana untuk menambah pengalaman

dan keterampilan dalam memahami kondisi PT. Semen Padang dan mampu

(26)

2. Manfaat bagi perusahaan

Bagi perusahaan penelitian ini diharapkan dapat dimanfaatkan sebagai suatu

bahan pertimbangan perusahaan untuk menentukan jadwal dan jumlah dalam

pendistribusian semen ke daerah pemasaran PT. Semen Padang.

3. Bagi Departemen Teknik Industri USU

Dapat mempererat kerja sama antara perusahaan dengan Departemen Teknik

Industri USU.

1.5.Batasan Masalah dan Asumsi

Batasan masalah yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai

berikut:

1. Penelitian dibatasi pada kegiatan jalur distribusi darat pada daerah pemasaran

utama yang memiliki Distribution Centeryaitu diJambi, Lubuk Linggau, Tembilahan, Pekanbaru, Rengat, Siak, Ujung Tanjung, Bengkulu, dan

Sibolga.

2. Planning horizon yang ditinjau adalah perencanaan jangka pendek yang dibagi dalam time bucket bulanan.

3. Produk yang diteliti adalah semen tidak dirinci sampai dengan jenis semen

yang dihasilkan.

4. Ruang lingkup pembahasan hanya dilakukan pada distribution center pada wilayah sumatera.

Sedangkan asumsi-asumsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah:

(27)

2. Data yang digunakan adalah data masa lalu dan tidak memperhitungkan

pertumbuhan penduduk.

3. Lokasi distribution center tidak berubah selama periode penelitian.

4. Bahan baku, tenaga kerja, dan sumber daya dipenuhi dengan baik dan sarana

transportasi beroperasi dengan baik.

5. Harga yang digunakan merupakan harga pada periode sekarang.

1.6.Sistematika Penulisan

Dalam penulisan laporan ini terdapat 7 (tujuh) bab. Pada bab I merupakan

bagian pendahuluan. Bagian pendahuluan atau bagian awal laporan dimulai dari

penjelasan mengenai latar belakang permasalahan. Berdasarkan pada uraian latar

belakang permasalahan maka dapat dirumuskan pokok masalah dalam perumusan

masalah. Kemudian dapat ditegaskan tujuan dan manfaat penelitian yang ingin

diperoleh serta ditentukan batasan dan asumsi penelitian.

Untuk menambah pengetahuan seputar perusahaan, maka pada Bab II

diuraikan gambaran umum perusahaan.Gambaran umum perusahaan berisi sejarah

perusahaan, organisasi dan manajemen. Selain itu juga dijelaskan sistem distribusi

yang digunakan pada perusahaan. Selanjutnya pada bab III, berisi landasan teori.

Landasan teori yang digunakan ditujukan sebagai acuan dalam pengerjaan

laporan. Bab berikutnya adalah bab IV, metodologi penelitian, berisi tahapan

penelitian mulai dari persiapan hingga penyusunan laporan tugas akhir. Selain itu

juga ditentukan kerangka konseptual yang menunjukkan hubungan antara

(28)

Bab V, pengumpulan dan pengolahan data. Bab ini mengidentifikasi data

primer dan sekunder yang diperoleh dari penelitian dan dilanjutkan pada

pengolahan data yang membantu dalam pemecahan masalah. Setelah data yang

diperoleh diolah, langkah berikutnya adalah analisis pemecahan masalah yang

berada pada bab VI. Kemudiaan pada bab VII, memberikan kesimpulan

berdasarkan pengolahan dan analisis data serta saran yang bermanfaat bagi

(29)

BAB II

GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

2.1. Sejarah Perusahaan

PT. Semen Padang merupakan pabrik semen pertama di Indonesia yang

didirikan pada tanggal 18 Maret 1910 dengan nama NV Nederlandsch Indische Portland Cement Maatschappij (NV NIPVM). Hal ini menjadikan PT Semen Padang sebagai produsen semen yang sangat berpengalaman dalam

mengoperasikan pabrik dan memasarkan berbagai tipe semen yang berkualitas.

Seiring berjalannya waktu, pabrik ini mengalami beberapa kali

perubahan nama dan kepemilikan yaitu :

a. Periode I tahun 1910-1942

Pada periode ini pabrik berada di bawah kekuasaan Belanda dengan nama NV

NIPCM, yang berkedudukan di Amsterdam berdasarkan akte No. 358 tanggal

18 Maret 1910 yang dibuat di hadapan notaris yang bernama Johannes Pieter

Smith. Akte tersebut diumumkan dalam Bijvoegel Tot de Nederlandsche Staat Courant No. 90 tanggal 19 April 1910. Produksi pertama terealisasi pada tahun 1913 dengan kapasitas 22.900 ton/tahun. Pada tahun 1939 pabrik

mencapai produksi tertinggi sebesar 172.000/tahun dengan menggunakan 4

(30)

b. Peiode II tahun 1942-1945

Ketika Perang Dunia II berlangsung, Jepang menguasai Indonesia selama

tahun 1942-1945, sehingga pabrik diambil alih dengan manajemen Asano Cement. Saat itu produksi tidak berjalan dengan lancar karena banyak alat-alat yang rusak akibat perang.

c. Periode III tahun 1945-1947

Pada tahun 1945 Indonesia memproklamirkan kemerdekaannya, hal ini

dimanfaatkan oleh dua orang karyawan bangsa Indonesia yakni Bapak

Doesoen dan Bapak Siroen untuk mengambil alih pabrik semen dan

diserahkan kepada Pemerintahan R.I, lalu namanya diganti menjadi Kilang

Semen Indarung.

d. Periode IV tahun 1947-1958

Pada agresi militer Belanda I tahun 1947, Belanda kembali masuk ke

Indonesia dengan membonceng tentara sekutu. Selanjutnya pabrik kembali

direbut oleh Belanda dan mengganti namanya menjadi NV. Padang Portland Cement Maatschappij lebih dikenal dengan PPCM. Peningkatan produksi terlihat baik, sehingga pada tahun 1957 PPCM Mencapai Kapasitas produksi

154.000 ton per tahun.

e. Periode V tahun 1958-1961

Pada tanggal 5 Juli 1958 berdasarkan PP No. 50 tahun 1958 tentang

penentuan perusahaan perindustrian dan pertambangan milik Belanda yang

dikenakan Nasionalisasi, NV. PCM dinasionalisasikan dalam rangka merebut

(31)

suatu badan yaitu Badan Penguasaan dan Penyelenggaraan Industri dan

Tambang (BAPPIT).

f. Periode VI tahun 1961-1971

Setelah tiga tahun dikelola BAPPIT pusat, kemudian berdasarkan UU No 19

tahun 1960 dan peraturan pemerintah No.135 tahun 1961 status perusahaan

diubah menjadi Perusahaan Negara (PN) Semen Padang yang mulai berlaku

sejak tanggal 1 April 1961.

g. Periode VII tahun 1971-1995

Melalui PP. No 7 tahun 1971 menetapkan status Semen Padang menjadi PT

(Persero) dengan akta notaris 5 tanggal 4 Juli 1992 sehingga namanya adalah

PT. Semen Padang (Persero) dengan modal seluruhnya dimiliki oleh

pemerintah Indonesia.

h. Periode VIII tahun 1995 s/d sekarang

Berdasarkan surat Menteri Keuangan Republik Indonesia No. 5326 MK.

016/1995, pemerintah melakukan konsolidasi atas tiga pabrik semen milik

pemerintah, yaitu PT. Semen Padang, PT. Semen Gersik dan PT. Semen

Tonasa yang terealisasi pada tanggal 15 September 1995. Pada tanggal 1

November 2001 sampai sekarang PT. Semen Padang diambil Alih Oleh

Pemerintah Daerah dan DPRD Sumatera Barat.

Mutu kepuasan pelangan dan ramah linkungan adalah tiga aspek yang

sangat diperhatikan oleh manajemen PT. Semen Padang dan hal ini dibuktikan

dengan dimilikinya sertifikat kelas dunia dari serikat API, ISO 9002, 9001 sampai

(32)

membuktikan kemampuan pelayanan dibidang rancangan bangun dan rekayasa

industri serta pengembangan dibidang manufacturing dan konstruksi.

Pabrik Indarung I sebagai pabrik tertua yang menggunakan proses basah

dan terhitung sejak 1 Januari 2000 tidak beroperasi lagi dengan pertimbangan

ekonomis dan meningkatnya dampak limbah terhadap lingkungan sekitarnya.

Pabrik Indarung II mulai dibangun pada tahun 1977 dan selesai pada tahun 1980.

Setelah itu berturut-turut dibangun pabrik indarung IIIA (1981-1983) dan

Indarung IIIB (selesai tahun 1987). Pabrik Indarung IIIC dibangun pada tahun

1984. Kemudian dalam perkembangannya pabrik Indarung IIIA akhirnya

dinamakan Pabrik Indarung III, sedangkan Pabrik Indarung IIIB dan IIIC yang

menggunakan satu kiln yang sama diberi nama pabrik Indarung IV. Untuk

menigkatkan produksi pada tahun 1996-1998, PT. Semen Padang mempunyai

Pabrik Indarung V.

2.2. Ruang Lingkup Bidang Usaha

PT Semen Padang memiliki 5 buah pabrik produksi. Awalnya PT Semen

Padang mengembangkan dua buah sistem pengoperasian proses semen basah dan

semen kering. Dimana proses semen basah hanya untuk pabrik Indarung I dan

proses semen kering untuk produksi Indarung lainnya. Namun, saat ini pabrik

(33)

1. Pabrik Indarung I

Pabrik Indarung I didirikan pada tahun 1910 yang merupakan cikal bakal

berdirinya PT.Semen Padang. Pabrik ini mulai beroperasi pada tahun 1913

dengan kapasitas produksi 22.900 ton/tahun dan pernah mencapai produksi

sebesar 170.000 ton pada tahun 1939 yang merupakan produksi tertinggi pada

waktu itu. Saat ini pabrik Indarung I tidak dioperasikan lagi dan direncanakan

dijadikan museum, agar masyarakat bisa melihat bagaimana proses

pembuatan semen.

2. Pabrik Indarung II

Pabrik Indarung II dengan sistem produksi kering (dry process), beroperasi sejak tahun 1980 memiliki 1 buah kiln dengan sistem 4 stage suspension preheater dan kapasitas 2.000 ton/hari atau 600.000 ton/tahun. Melalui proyek optimalisasi yang selesai pada tahun 1992, kapasitas pabrik meningkat

menjadi 660.000 ton/tahun.

3. Pabrik Indarung III

Pabrik Indarung III dengan proses kering atau dry process beroperasi sejak Juli 1983 memiliki 1 buah kiln dengan 4 stage suspension preheater dan kapasitas 2.000 ton/hari atau 600.000 ton/tahun. Melalui proyek optimalisasi

yang selesai pada tahun 1992, kapasitas pabrik meningkat menjadi 660.000

ton/tahun.

4. Pabrik Indarung IV

Pabrik Indarung IV berasal dari pabrik Indarung III B dan III C memiliki 1

(34)

ton/hari atau 600.000 ton/tahun. Melalui proyek optimalisasi dan

penggabungan pabrik Indarung III B dan III C menjadi pabrik Indarung IV,

memiliki kapasitas 1.620.000 ton/tahun.

5. Pabrik Indarung V

Pabrik Indarung V mulai beroperasi sejak September 1998 dengan kapasitas

produksi 7.800 ton/hari. Menggunakan sistem penggilingan raw material

dengan 2 vertical mill, sistem kiln menggunakan 2 precalciner SLC dan ILC. Pendinginan kilnker menggunakan grate cooler (colax xooler).

2.3. Lokasi Perusahaan

PT.Semen Padang terletak lebih kurang 15 kilometer dari pusat kota

Padang Sumatera Barat di Kelurahan Indarung Kecamatan Lubuk Kilangan

Kotamadya Padang, pada ketinggian 350 meter diatas permukaan laut. PT.Semen

Padang mencakup areal yang cukup luas dan tidak terpusat pada satu tempat

tertentu. Tambang batu kapur sebagai bahan baku terletak pada Bukit Karang

Putih yang berjarak lebih 1.660 meter dari pabrik dengan luas 206 hektar.

Tambang batu silica terletak sebelah timur Bukit Karang Putih yang disebut Bukit Ngalau berjarak kurang lebih 825 meter dari pabrik dengan luas 81 hektar, tanah

liat terletak di Bukit Atas yang berjarak kurang lebih 1.000 meter dari pabrik

sebelah utara dengan luas 112 hektar. Pabrik kantong terletak di Bukit Putus,

sedangkan untuk pengantongan semen terletak pada beberapa tempat yaitu

(35)

2.4. Daerah Pemasaran

Daerah pemasaran PT.Semen Padang untuk produk Semen Portland tipe I

dan Super Masonry Cement (SMC) meliputi seluruh wilayah propinsi di pulau Sumatera, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Timur, Kalimantan Barat dan

Kalimantan Selatan. Sedangkan untuk produk Semen Portland II, III, V dan Oil Well Cement (OWC) disamping dipasarkan ke daerah yang disebut diatas juga daerah lain yang memerlukannya. Selain untuk memenuhi kebutuhan dalam

negeri, PT.Semen Padang juga mengekspor ke daerah Bangladesh, Myanmar,

Vietnam, Maldives, Philipina, Singapura, Brunei, Timor-timur dan lain-lain.

Pendistribusian semen dapat dilakukan melalui :

a. Angkatan laut sebesar 63% dalam bentuk kemasan zak dan curah.

Pengantongan dilakukan di pabrik pengantongan Teluk Bayur. Juga terdapat

packing plant di Belawan, Batam dan Tanjung Priok.

b. Angkatan darat sebesar 37% dalam bentuk zak, big bag dan curah.

Pengantongan dilakukan di pabrik pengantongan Indarung.

2.5. Organisasi dan Manajemen Perusahaan 2.5.1. Struktur Organisasi

(36)

2.5.2. Manajemen Perusahaan

Tidak ada suatu perusahaan pun yang dapat bertahan tanpa memiliki

sistem manajemen yang efektif dan effisien. Manajemen merupakan hal yang

sangat penting dalam mengelola suatu perusahaan, lancar atau tidaknya kegiatan

dalam suatu perusahaan sangat tergantung pada suatu sistem manajemen yang

dipakainya.

Dari pengertian diatas dapat kita artikan bahwa seorang pemimpin

perusahaan dalam melaksanakan tugas-tugasnya tidak terlepas dari fungsi-fungsi

manajemen, karena melalui fungsi-fungsi manajemen itulah sehingga tujuan yang

dikehendaki oleh perusahaan dapat tercapai.

Manajemen yang terdiri dari kegiatan-kegiatan atau fungsi-fungsi

planning, organizing, leading dan controlling yang merupakan satu kesatuan disebut proses manajemen.

a. Planning ( perencanaan )

Langkah pertama di dalam planning adalah pemilihan tujuan-tujuan untuk organisasi itu. Kemudian penetapan sasaran untuk unit-unit yang lebih rendah

(sub units) divisi, bagian dan sebagainya. Sesudah penetapan sasaran untuk

unit-unit organisasi itu, kemudian penyusunan program-program untuk

mencapainya. Rencana yang dibuat oleh top management berlaku untuk organisasi sebagai keseluruhan dan dapat mencakup waktu jangka panjang.

Sedangkan rencana yang dibuat oleh tingkatan-tingkatan lebih rendah berlaku

(37)

kurang dari satu tahun. Dalam membuat perencanaan harus berkaitan dengan

visi dan misi perusahaan.

Setiap kegiatan-kegiatan yang tercapai atau dilaksanakan harus dibuat

perencanaannya terlebih dahulu. Pada PT. Semen Padang perencanaan dibuat

oleh pemimpin sedangkan perencanaan yang sifatnya kecil pada

masing-masing unit dilaksanakan oleh masing-masing-masing-masing unit itu sendiri.

b. Organizing ( pengoraganisasian)

Setelah tujuan organisasi dan sasaran unit-unit telah ditetapkan dan

program-programnya telah disusun, maka manajer harus merancang dan menyusun

organiasai yang akan dapat melaksanakan rencana dan program itu dengan

berhasil. Perbedaan tujuan-tujuan memerlukan perbedaan jenis organisasi

untuk mencapainya. Struktur organisasi merupakan kelengkapan yang sangat

penting bagi perusahaan dimana didalamnya tergambar tingkat tanggung

jawab, wewenang dan tugas yang jelas. Organisasi merupakan gabungan dari

beberapa orang yang terkordinir uantuk mencapai tujuan pembagian tugas.

Dalam mencapai tujuan tersebut akan dihadapkan pada beberapa

kegiatan-kegiatan yang akan dilaksanakan, dan hal ini tergantung kepada besar kecilnya

perusahaan sehingga dapat memberikan gambaran perusahaan secara

menyeluruh.

c. Actuating ( penggerakan )

Setelah rencana dan struktur organisasi telah ditetapkan, maka langkah

(38)

orang-orang yang tepat (staffing) dan menggerakkan mereka menuju pencapaian tujuan yang telah dirumuskan.

Untuk itu dalam mencapai pergerakan yang baik perlu diperhatikan segala

sesuatu yang berhubungan dengan masalah manusia pada PT. Semen Padang

hal ini dilaksanakan dengan cukup baik dengan adanya koperasi karyawan,

siraman-siraman rohani berkala, Darma Wanita perusahaan dan lai-lain.

d. Controlling ( pengawasan)

Fungsi terakhir ini berkaitan dengan upaya untuk menjamin bahwa

kegiatan-kegiatan anggota-anggota organisasi itu dalam kenyataannya berjalan menuju

tujuan-tujuan yang telah ditetapkan. Fungsi ini meliputi kegiatan-kegiatan

berikut :

− Menetapkan tolok ukur hasil kerja (standar)

− Mengukur hasil kerja dan memperbandingkannya dengan tolok ukur − Mengambil tindakan perbaikan terhadap hasil kerja yang tidak memenuhi

(39)

BAB III

LANDASAN TEORI

3.1. Distribution Requirement Planning (DRP)1

Distribution Requirement Planning (DRP) adalah proses manajemen yang mengintegrasikan sejumlah aktivitas kritis yang perlu untuk mengatur dan

mengendalikan operasi-operasi distribusi dan mengintegrasikan kebutuhan operasi

tersebut dengan kemampuan dari sumber persediaan. Logika yang digunakan Distribusi adalah usaha perpindahan atau pengiriman produk dari akhir lini

produksi kepada konsumen. Kegiatan distribusi meliputi transportasi, proteksi

terhadap pengemasan, pengendalian persediaan, bangunan pabrik, pemilihan

lokasi gudang, pemrosesan pesanan, peramalan pasar, dan layanan pelanggan.

Distribution Requirement Planning (DRP) adalah suatu rencana penjadwalan kebutuhan untuk mengisi persediaan pada distribution center (DC). Sistem distribusi diklasifikasikan atas 2 jenis yaitu :

1. Sistem tarik (pull system)

Sistem tarik adalah sistem pengisian persediaan dimana setiap DC

menentukan kebutuhannya dan memesan dari CSF. 2. Sistem dorong (push system)

Sistem dorong adalah sistem pengisian persediaan dimana CSF menentukan bagaimana mengalokasikan produksi ke DC daripada menunggu mereka untuk memesan.

Vincent Gaspersz, 2005, Production Planning and Inventory Control, Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, Hal.300-300.

(40)

dalam DRP hampir sama dengan MRP. DRP mengantisipasi kebutuhan dengan perencanaan ke depan pada tiap level distribusi. Dengan DRP ini, unit usaha memulai penjadwalan distribusi dengan lebih akurat dan pada saat yang sama

mencapai stabilitas produksi.

Sebagai akibatnya kegiatan distribusi produk dapat memperoleh

keuntungan besar dalam hal perbaikan pelayanan pelanggan, pengurangan biaya

persediaan, dan pengurangan sedikitnya biaya-biaya barang yang rusak.

3.1.1. Input Distribution Requirement Planning (DRP)

Input – input DRP secara umum meliputi data sebagai berikut :

1. Bill of Distribution

Bill of Distribution adalah informasi tentang hubungan antara supplier dan yang disuplainya tersusun dalam bentuk level per level. Informasi ini menunjukkan arah informasi material produk dari level yang tinggi ke level

yang rendah. Sehingga akan membantu menentukan kebutuhan kotor yang

lebih tinggi nantinya.

2. Lead Time Distribusi

Lead time distribusi adalah waktu yang diperlukan dari pelepasan order

sampai order diterima DC. Lead time distribusi disusun dari beberapa komponen yaitu pelepasan order, pemuatan barang, pengangkutan barang, dan pembongkaran barang ke DC.

(41)

3. Order Entry

Order entry merupakan proses penerimaan dan penerjemahan apa yang diinginkan konsumen kepada bagian distribusi. Hal ini dapat merupakan

sebuah proses yang sederhana seperti pembuatan dokumen penerimaan untuk

finished good product, sampai kepada aktivitas rumit yang meliputi usaha

engineering untuk produk make to order.

4. Forecasting

Forecasting adalah hasil peramalan permintaan produk pada masing-masing

DC yang langsung berhubungan dengan konsumen.

5. Inventory Record

Inventory record adalah catatan keadaan persediaan produk pada masing-masing gudang di DC.

3.1.2. Logika Distribution Requirement Planning (DRP)

Pada intinya logika dari proses DRP adalah proses-proses yang hampir sama dengan MRP yaitu :

1. Netting

Netting adalah proses perhitungan kebutuhan bersih (net requirement). Kebutuhan bersih adalah selisih antara kebutuhan kotor (gross requirement) dengan keadaan persediaan yaitu persediaan yang masih dimiliki (on-hand) dan sedang dipesan (on-order). Dimana kebutuhan kotor untuk DC adalah hasil ramalan permintaan produk pada DC tersebut. Data yang harus diketahui untuk menentukan kebutuhan bersih pada setiap periode adalah

(42)

persediaan yang masih dipunyai (project on – hand) pada awal perencanaan dan jadwal penerimaan untuk tiap periode perencanaan.

2. Lot Sizing

Lot Sizing adalah proses untuk menentukan besarnya pesanan pada setiap

item berdasarkan kebutuhan bersih yang dihasilkan dari proses netting. Biasanya cara yang digunakan adalah economic order quantity (EOQ).

3. Offsetting

Offsetting bertujuan menentukan saat yang tepat untuk melakukan rencana pemesanan guna memenuhi kebutuhan bersih.

4. Exploding

Exploding adalah proses perhitungan kebutuhan kotor untuk item pada level

yang lebih tinggi. Dasar untuk menentukan kebutuhan item pada level

tergantung pada posisinya pada struktur distribusi.

3.1.3. Output Distribution Requirement Planning (DRP)

Sistem DRP dengan nyata menghasilkan dua output yaitu DRPWorksheet

untuk setiap DC, dan master schedule yang merupakan DRPWorksheet untuk CSF

di samping terdapat pegging information yang dapat melacak kembali sumber dari permintaan pada CSF. DRPWorksheet memiliki 2 bagian penting yaitu:

(43)

Time phased information adalah informasi-informasi yang dikeluarkan berdasarkan pada suatu time phased yang menunjukkan perkiraan keadaan pada time phased tersebut. Informasi time – phased meliputi:

a. Demands Forecast

Demands Forecast merupakan hasil peramalan permintaan akan suatu produk pada masing-masing distribution center.

b. Planned Shipments-Receipt Date

Planned Shipments-Receipt Date adalah jumlah item atau produk yang dijadwalkan untuk dimasukkan dalam stok. Planned Shipments-Receipt Date produk tidak harus dalam perjalanan, tetapi dapat juga berupa order

yang masih dalam pengemasan dan pemuatan.

c. Planned Shipments-Ship Date

Planned Shipments-Ship Date adalah order yang belum dilepas dan masih dalam perencanaan. Pada DC, Planned Shipments-Ship Date adalah jadwal untuk pengiriman produk pada masa yang akan datang dari CSF.

d. Project On-Hand

Project On-Hand adalah proyeksi jumlah persediaan yang ada pada suatu

timephased tertentu. Project On-Hand merupakan suatu perencanaan jumlah persediaan pada DC dan CSF yang dijadikan gambaran persediaan yang ada pada masa yang akan datang. Sehingga dengan Project On-Hand

ini, setiap komponen sistem distribusi dapat mengetahui masing-masing

inventory level sistem tersebut. 2. Description Information

(44)

Description information adalah atribut-atribut masukan pada awal perencanaan. Description information ini berupa pengolahan data awal untuk masukan sistem DRP. Description Information meliputi:

a. On-hand balance

On-hand balance adalah jumlah persediaan produk yang terdapat dalam

DC pada awal perencanaan. On-hand balance tidak termasuk pada produk yang berada dalam transit dan produk yang rusak. Jadi produk yang ada

pada DC adalah jumlah produk yang tersedia untuk dikirimkan. b. Safetystock

Safety stock adalah persediaan pengaman yang digunakan untuk memproteksi keadaan apabila penjualan melebihi apa yang diramalkan.

c. Lead time distribusi

Lead time distribusi adalah waktu yang dibutuhkan untuk melepaskan suatu order sampai waktu order diterima di distribusi. Lead time distribusi dimulai saat menentukan kebutuhan untuk sebuah penambahan

(replenishment) sampai saat inventory yang dibutuhkan. d. Order Quantity

Order Quantity adalah jumlah produk yang telah ditentukan untuk dikirim. Sedangkan pegging information adalah suatu cara untuk dapat melacak kembali sumber dari permintaan pada CSF untuk satu waktu tertentu.

Pegging information sangat berguna bilamana seluruh demand dari sebuah

item tidak dapat dipenuhi. Penggunaan pegging ini penting dilakukan untuk menghemat waktu dalam memperoleh sumber masalah untuk

(45)

perencanaan pendistribusian bilamana demand melebihi supply. Dengan bantuan pegging information, perencana dapat lebih banyak menghabiskan waktu untuk pemecahan masalah tersebut daripada mencari dimana terjadi

kelebihan demand. e. In Transit

In Transit adalah jumlah produk yang sudah dikirimkan pada periode sebelumnya namun produk belum tiba (produk sedang dalam perjalanan).

Produk yang pada status in transit tidak dapat dikatakan projected on hand

dikarenakan produk belum sampai ke gudang distribution center.

Tabel 3.1. Distribution Resource Planning Sheet

Distribution Resource Planning Sheet untuk Distribution X

On Hand Balance : Lead Time :

Safety Stock : Order Quantity :

Distribution Center :

Past

Due

Week

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Demands Forecast In Transit Projected on Hand Planned Shipments - Receipt Date

Planned Shipments - Ship Date

Sumber: Andre J. Martin, Distribution Resource Planning

3.1.4. Sumber-sumber Perubahan yang Mempengaruhi Rencana DRP

Beberapa perubahan yang mungkin akan mempengaruhi rencana DRP

adalah:

1. Kesalahan peramalan.

2. Perbaikan-perbaikan peramalan.

(46)

4. Kehilangan atau kerusakan dari inventory.

5. Pemogokan karyawan/pekerja.

3.1.5. Stok Pengaman dalam DRP

Stok pengaman dalam DRP digunakan untuk mengantisipasi

ketidakpastian permintaan relatif terhadap ramalan-ramalan yang dibuat.

Ketidakpastian ini paling mungkin terjadi apabila permintaan benar-benar

independent pada pusat-pusat distribusi yang secara langsung melayani pelanggan. Tingkat stok pengaman secara keseluruhan dalam sistem distribusi

seharusnya menjadi lebih kecil untuk push system daripada pull system.

Salah satu cara untuk menyelesaikan masalah ketidak pastian permintaan

dan penawaran (lead time uncertainty) adalah mengkombinasikan data yang menunjukkan rata-rata permintaan. Hal ini akan menghasilkan ukuran variasi

yang lebih besar, namun dapat diterapkan sebagai perhitungan dalam keadaaan

normal untuk menentukan stok pengaman guna mencapai tingkat pelayanan yang

diinginkan yaitu :

SS = z x s

Dimana :

SS = stok pengaman yang disediakan untuk menghadapi ketidakpastian

permintaan dan penawaran.

z = faktor pengganda pada tingkat pelayanan yang diinginkan.

(47)

3.2. Konsep Dasar Peramalan2

Perencanaan Bisnis

Perencanaan Produksi (Perencanaan Agregat)

MPS (Master Production Scheduling)

Rough Cut Capacity Planning

Perencanaan Material Perencanaan Kapasitas Pengendalian Material Pengendalian Kapasitas Manajemen Permintaan Peramalan Jangka Panjang Jangka Pendek Part/Komponen Peralatan dan penjadwalan tenaga kerja

Keterbatasan Persediaan Peralatan Produk Kapasitas Peralatan Kapasitas Lapangan Fisik

Permintaan

Peramalan merupakan bagian awal dari proses pengambilan suatu

keputusan. Sebelum melakukan peramalan harus diketahui terlebih dahulu apa

sebenarnya persoalan dalam pengambilan keputusan itu. Pada hakekatnya

peramalan hanya merupakan suatu perkiraan (guess), namun dengan menggunakan teknik-teknik tertentu, peramalan menjadi lebih dari sekedar

perkiraan. Peramalan dapat dikatakan perkiraan yang ilmiah (educatedguess). Dalam kegiatan produksi, peramalan dilakukan untuk menentukan jumlah

permintaan terhadap suatu produk dan juga merupakan langkah awal dari proses

perencanaan dan pengendalian produksi.

Berikut ini adalah bagan yang menunjukkan peranan peramalan dalam

perencanan prosesproduksi:

(48)

Gambar 3.1. Peranan Peramalan Dalam Perencanaan Proses

ProduksiSumber: Donald W. Fogarty, John H. Blackstone, dan Thomas R. Hoffmann, Production and Inventory Management.

3.2.1. Pendefinisian Tujuan Peramalan yang Baik Tujuan peramalan dilihat dari segi waktu, terdiri dari :

1. Jangka pendek (short time)

Menentukan kuantitas dan waktu dari item produksi. Biasanya bersifat harian, mingguan ataupun bulanan dan ditentukan oleh low management.

2. Jangka menengah (medium term)

Menentukan kuantitas dan waktu dari kapasitas produksi. Biasanya bersifat

kuartal ataupun tahunan dan ditentukan oleh middle management.

3. Jangka panjang (long term)

Merencanakan kuantitas dan waktu dari fasilitas produksi. Biasanya bersifat 5

tahun, 10 tahun, ataupun 20 tahun dan ditentukan oleh top management.

3.2.2. Karakteristik Peramalan yang Baik

Peramalan yang baik mempunyai beberapa kriteria yang penting, antara

lain :

1. Akurasi

Akurasi dari suatu hasil peramalan diukur dengan konsistensian peramalan

tersebut. Hasil peramalan dikatakan bias bila peramalan tersebut terlalu tinggi

atau rendah dibandingkan dengan kenyataan yang sebenarnya terjadi. Hasil

peramalan dikatakan konsisten bila besarnya kesalahan peramalan relatif kecil.

Peramalan yang terlalu rendah akan mengakibatkan kekurangan persediaan,

(49)

perusahaan dimungkinkan kehilangan pelanggan dan kehilangan keuntungan

penjualan. Peramalan yang terlalu tinggi akan mengakibatkan terjadinya

penumpukan persediaan, sehingga banyak modal yang terserap sia-sia.

Keakuratan dari hasil peramalan ini berperan penting dalam menyeimbangkan

persediaan yang ideal.

2. Biaya

Biaya yang diperlukan dalam pembuatan suatu peramalan adalah tergantung

dari jumlah item yang diramalkan, lamanya peramalan dan metode peramalan yang digunakan. Ketiga faktor pemicu biaya tersebut akan mempengaruhi

berapa banyak data yang dibutuhkan, bagaimana pengolahan datanya (manual

atau komputerisasi), bagaimana penyimpanan datanya dan siapa tenaga ahli

yang diperbantukan. Pemilihan metode peramalan harus disesuaikan dengan

dana yang tersedia dan tingkat akurasi yang ingin diperoleh. Misalnya item-item yang penting akan diramalkan dengan metode yang sederhana dan murah. 3. Kemudahan

Penggunaan metode peramalan yang sederhana, mudah dibuat dan mudah

diaplikasikan akan memberikan keuntungan bagi perusahaan. Metode yang

canggih hanya percuma bila tidak dapat diaplikasikan pada sistem perusahaan

karena keterbatasan dana, sumber daya manusia, maupun peralatan dan

(50)

3.2.3. Beberapa Sifat Hasil Peramalan

Dalam membuat peramalan atau menerapkan suatu peramalan, maka ada

beberapa hal yang perlu dipertimbangkan, antara lain :

1. Ramalan pasti mengandung kesalahan yang mana hal ini berarti peramal

hanya bisa mengurangi ketidakpastian yang akan terjadi, tetapi tidak dapat

menghilangkan ketidakpastian tersebut.

2. Peramalan seharusnya memberikan informasi tentang beberapa ukuran

kesalahan, maka penting bagi peramal untuk menginformasikan seberapa

besar kesalahan yang mungkin terjadi.

3. Peramalan jangka pendek lebih akurat bila dibandingkan dengan peramalan

jangka panjang. Hal ini disebabkan karena karena pada peramalan jangka

pendek, faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan relatif masih konstan,

sedangkan peramalan jangka panjang, perubahan faktor-faktor yang

mempengaruhi permintaan semakin besar.

3.3. Teknik Peramalan3

3.3.1. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pemilihan Teknik Peramalan Peramalan pada dasarnya merupakan upaya dalam memperkecil resiko

yang timbul akibat pengambilan keputusan dalam suatu perencanaan produksi.

Semakin besar upaya yang dikeluarkan, maka akan semakin besar pula resiko

yang diperoleh. Namun, upaya memperkecil resiko tersebut dibatasi oleh biaya

yang dikeluarkan dalam mengupayakan hal tersebut.

Faktor-faktor yang harus dipertimbangkan, antara lain :

(51)

1. Horizon Peramalan

Ada dua aspek dari horizon waktu yang berhubungan dengan masing-masing

metode peramalan, yaitu:

a. Cakupan waktu di masa datang

Dimana perbedaan dari metode peramalan hendaknya disesuaikan.

b. Jumlah periode ramalan yang diinginkan.

Beberapa teknik dan metode hanya dapat disesuaikan untuk peramalan satu

atau dua periode, sedangkan teknik dan metode ini dapat digunakan untuk

peramalan beberapa periode di masa yang akan datang.

2. Tingkat ketelitian

Tingkat ketelitian yang dibutuhkan sangat erat hubungannya dengan tingkat

perincian yang dibutuhkan dalam suatu peramalan. Untuk beberapa

pengambilan keputusan diharapkan penyimpangan yang terjadi antara 10-15 %,

namun untuk kasus yang lain dapat dianggap bahwa penyimpangan ramalan

sebesar 5 % merupakan penyimpangan yang cukup berbahaya.

3. Ketersediaan data

Metode yang digunakan sangat besar manfaatnya, apabila dikaitkan dengan

keadaan atau informasi yang ada atau data yang tersedia. Apabila dari data di

masa lalu diketahui adanya pola musiman. Maka untuk peramalan satu tahun

ke depan sebaiknya digunakan metode variasi musiman. Sedangkan apabila

dari data yang lalu diketahui adanya pola hubungan antara variabel-variabel

yang saling mempengaruhi, maka sebaiknya digunakan metode sebab-akibat

(52)

4. Bentuk pola data

Dasar utama metode peramalan adalah anggapan bahwa pola data yang

diramalkan akan berkelanjutan. Sebagai contoh, beberapa deret yang

menunjukan pola musiman atau trend. Metode peramalan yang lain mungkin lebih sederhana, terdiri dari satu nilai rata-rata, dengan fluktuasi yang acak.

Karena perbedaan kemampuan metode peramalan untuk mengidentifikasi

pola-pola data, maka perlu adanya usaha penyesuaian pola-pola data.

5. Biaya

Umumnya ada empat jenis biaya dalam proses peramalan yaitu biaya

pengembangan, biaya penyimpanan, biaya operasi, dan biaya kesempatan

penggunaan teknik peramalan

3.3.1.1. Kegunaan Pemilihan Teknik Peramalan

Metode yang dipergunakan memberi manfaat jika dikaitkan dengan

informasi atau data yang dimiliki. Apabila data yang lalu diketahui dengan pola

musiman, maka peramalan satu tahun ke depan sebaiknya digunakan metode

variasi musiman. Sedangkan bila pola data menunjukkan pola hubungan antar

variabel, maka sebaiknya digunakan metode sebab akibat.

Metode merupakan cara berpikir yang sistematis dan pragmatis atas

pemecahan masalah. Dengan dasar ini, metode peramalan merupakan cara

memperkirakan apa yang terjadi pada masa mendatang sehingga metode

(53)

atas data yang relevan pada masa lalu, dengan demikian metode peramalan

diharapkan dapat memberikan hasil yang objektif.

Metode peramalan menghasilkan urutan pekerjaan dan memecahkan

atas pendekatan suatu masalah dalam peramalan, sehingga bila digunakan

pendekatan yang sama pada proses peramalan, maka akan di dapat dasar

pemikiran dan pemecahan yang sama karena argumentasinya sama. Selain itu,

metode peramalan memberikan cara pengerjaan yang teratur dan terarah, sehingga

dengan demikian dapat memungkinkan penggunaan teknik-teknik penganalisaan

yang lebih maju.

3.3.2. Klasifikasi Teknik Peramalan4

Donald W. Fogarty, John H. Blackstone, dan Thomas R. Hoffmann, Production & Inventory Management, Ohio : South-Western Publishing Co, 1991, Hal. 83-88.

Dalam sistem peramalan, metode yang berbeda akan memberikan hasil

yang berbeda dan derajat galat peramalan yang juga berbeda. Salah satu seni

dalam peramalan adalah memilih metode peramalan. Pada batas pemikiran

peramalan untuk produk sebaiknya sedikitnya produk tersebut memiliki total lead time dalam melakukan peramalan. Jika batas lingkup peramalan diperpendek, kemudian kegiatan produksi yang paling cepat, seperti penempatan pesanan yang

telah dibayar untuk leadtime yang lama dari komponen-komponen, yang mana dilakukan dengan informasi yang terbatas. Batas pemikiran yang mungkin terjadi

selama peramalan dapat dilakukan secara akurat. Frekuensi dari pembaharuan

peramalan bergantung pada nilai dari informasi yang diterima dan penjualan

(54)

Peramalan sebaiknya diperbaharui secara rutin untuk objek-objek dengan

biaya yang tinggi, akurasi tambahan yang diterima dengan pembaharuan secara

rutin telah dipulihkan dengan mengeliminasi penyimpanan yang mahal.

Sales History

Objective Model Update as Needed

Comparison to Actual Report Forecast

(Prediction)

Feedback on Forecast Accuracy Data Checked for

Accuracy and Reasonableness

Knowledge of Changed Condition

Sumber: Donald W. Fogarty, John H. Blackstone, dan Thomas R. Hoffmann, Productio and Inventory Management.

Gambar 3.2. Sistem Peramalan/Prediksi

3.3.2.1.Peramalan Kualitatif5

Peramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas keadaan masa

lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang

menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan

berdasarkan pemikiran yang besifat intuisi,judgement, pendapat, pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya.

Beberapa metode peramalan yang yang digolongkan sebagai model

(55)

a. Metode Delphi

Dalam hal ini, sekelompok pakar mengisi kuisioner, kemudian moderator

menyimpulkan hasilnya dan memformulasikan menjadi suatu kuisioner baru

yang diisi kembali oleh kelompok tersebut, demikian seterusnya. Adapun

tahapan yang dilakukan adalah menentukan beberapa pakar sebagai partisipan,

melalui kuisioner diperoleh peramalan dari seluruh partisipan, kemudian

disimpulkan hasilnya yang kemudian didistribusikan kembali kepada

partisipan dengan pertanyaan yang baru, selanjutnya disimpulkan kembali

revisi hasil peramalan.

b. Dugaan Manajemen

Dalam hal ini, peramalan didasarkan pada pertimbangan manajemen,

umumnya oleh manajemen senior. Metode ini akan cocok dalam situasi yang

sangat sensitif terhadap intuisi dari suatu kelompok kecil orang dimana

pengalamannya mampu memberikan opini yang kritis dan relevan.

c. Riset Pasar

Merupakan metode peramalan yang didasarkan pada hasil-hasil dari survey

pasar yang dilakukan oleh tenaga-tenaga pemasar produk atau yang

mewakilinya. Metode ini akan menjaring informasi dari pelanggan, sehingga

riset pasar tidak hanya untuk membantu peramalan, tetapi juga untuk

meningkatkan desain produk dan perencanaan untuk produk-produk baru.

(56)

Metode ini hampir sama dengan metode Delphi, namun dalam hal ini grup tidak berjumpa secara bersama dalam suatu forum untuk berdikusi, tetapi

mereka diminta pendapatnya secara terpisah dan tidak boleh secara berunding.

Hal ini dilakukan untuk menghindari pendapat yang bias karena pengaruh

kelompok.

e. Analogi Historis

Merupakan teknik peramalan yang didasarkan pada pola data masa lalu dari

produk-produk yang dapat disamakan secara analogi. Analogi historis akan

cenderung lebih baik untuk penggantian produk di pasar dan apabila terdapat

hubungan substitusi langsung dari produk dalam pasar itu.

3.3.2.2.Peramalan Kuantitatif6

Teknik intrinsik menggunakan data urutan waktu dari aktifitas item yang menjadi perhatian sebagaimana sumber data untuk meramalkan aktivitas masa

yang akan datang untuk item tersebut. Sebagaimana ditujukan untuk metode time series pada umumnya. Beberapa tipikal pola data time series ditunjukkan pada Gambar 3.3., yang mana terdapat pola horizontal, siklik, trend, musiman danrandom.

(57)

Gambar 3.3. Pola Peramalan dengan Menggunakan Time Series

Sumber: Donald W. Fogarty, John H. Blackstone, dan Thomas R. Hoffmann, Production and Inventory Management.

Secara umum, faktor siklik secara tradisional merujuk kepada

perkembangan atau perputaran bisnis kepada trend yang berjarak jauh dalam hal ekonomi. Perputaran faktor dapat menjadi sangat penting dalam peramalan untuk

perencanaan jangka panjang. Namun, sangat sedikit digunakan pada permintaan

peramalan untuk produk yang individual, yang mana sangat jarang dalam

memiliki data yang cukup untuk diizinkan antara efek dari perputaran bisnis dan

efek dari daur hidup produk. Untuk alasan itulah time series digunakan pada peramalan jangka pendek yang umumnya hanya memiliki pola trend, musiman, dan komponen yang acak.

Peramalan kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan pada data

kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat tergantung pada metode

(58)

memberi nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan yang mungkin. Peramalan

kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat dua kondisi berikut:

1. Adanya informasi tentang keadaan yang lain.

2. Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data dapat

diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang akan

datang.

Prosedur umum yang digunakan dalam peramalan secara kuantitatif

adalah :

1. Mendefenisikan tujuan peramalan.

2. Pembuatan diagram pencar (scatter diagram).

3. Memilih minimal dua metode peramalan yang dianggap sesuai.

4. Hitung parameter-parameter fungsi peramalan.

5. Hitung kesalahan setiap metode peramalan.

6. Pilih metode yang terbaik, yaitu yang memiliki kesalahan terkecil.

7. Lakukan verifikasi peramalan.

3.3.2.3.Metode Time Series7

Analisis Time Series menemukan bagaimana indikator produksi tertentu bervariasi terhadap waktu. Total penjualan tahunan pada beberapa tahun terakhir

dapat menjadi indikator produksi. Pada umumnya jumlah dari penjualan dapat

berubah dari tahun ke tahun sesuai dengan yang telah di formulasikan, hasil dari

penggambaran tidak dapat dipungkiri pada sebuah hubungan waktu penjualan

(59)

yang digunakan untuk memprediksi level penjualan yang akan datang. Menetapkan perhatian untuk setiap langkah dan setiap rumusan hasil sebuah

produk hasil akhir terbaik, yang merupakan peramalan paling tepat.

3.3.2.3.1.Metode Penghalusan (Smoothing)

Metode smoothing digunakan untuk mengurangi ketidakteraturan musiman dari data yang lalu, dengan membuat rata-rata tertimbang dari sederetan

data masa lalu. Ketepatan peramalan dengan metode ini akan terdapat pada

peramalan jangka pendek, sedangkan untuk peramalan jangka panjang kurang

akurat.

Metode smoothing terdiri dari beberapa jenis, antara lain : 1. Metode Rata-rata Bergerak (Moving Average), terdiri atas :

a. Single Moving Average (SMA)

Moving Average pada suatu periode merupakan peramalan untuk satu periode ke depan dari periode rata-rata tersebut. Persoalan yang timbul

dalam penggunaan metode ini adalah dalam menentukan nilai t (periode

rata-rata). Semakin besar nilai t maka peramalan yang dihasilkan akan

semakin menjauhi pola data. Secara matematis, rumus fungsi peramalan

metode ini adalah:

Ft+1 =

X X

Xt−N+1+...+ t+1+ 1

dimana :

(60)

N = jumlah deret waktu yang digunakan

Ft+1 = nilai peramalan periode t+1

b. Linier Moving Average (LMA)

Dasar metode ini adalah penggunaan moving average kedua untuk memperoleh penyesuaian bentuk pola trend. Metode Linier Moving Average adalah:

i. Hitung single moving average dari data dengan periode perata-rataan tertentu dan hasilnya dinotasikan dengan St’.

ii. Setelah semua single moving average dihitung, hitung moving average

kedua yaitu moving average dari St’ dengan periode perata-rataan yang sama. Hasilnya dinotasikan dengan St’’.

iii. Hitung komponen At dengan rumus:

At = St’ + (St’-St’’)

iv. Hitung komponen trend bt dengan rumus:

bt = ( ' '') 1

St St

N− −

v. Peramalan untuk periode ke depan setelah t adalah sebagai beriku:

Ft+m = At + bt . m

c. Double Moving Average

Notasi yang diberikan adalah MA (MxN), artinya M-periode MA dan

(61)

d. Weighted Moving Average

Data pada periode tertentu diberi bobot, semakin dekat dengan saat

sekarang semakin besar bobotnya. Bobot ditentukan berdasarkan

pengalaman. Rumusnya adalah sebagai berikut:

Ft =

n n t n t t w w w A w A w A w + + + + − − − 2 1 2 2 1 1 dimana :

w1 = bobot yang diberikan pada periode t-1

w2 = bobot yang diberikan pada periode t-2

wn = bobot yang diberikan pada periode t-n

n = jumlah periode

2. Metode Exponential Smoothing, terdiri atas : a. Single Exponential Smoothing

Pengertian dasar dari metode ini adalah nilai ramalan pada periode t+1

merupakan nilai aktual pada periode t ditambah dengan penyesuaian yang

berasal dari kesalahan nilai ramalan yang terjadi pada periode t tersebut.

Nilai peramalan dapat dicari dengan menggunakan rumus berikut:

Ft+1 = a.Xt + (1-a).Ft

dimana:

Xt = data permintaan pada periode t

a = faktor/konstanta pemulusan

(62)

b. Double Exponential Smoothing (DES)

i. Satu parameter (Brown’s Liniar Method), merupakan metode yang hampir sama dengan linear moving average, disesuaikan dengan menambahkan satu parameter:

St’ = αXt + (1-α)S’t-1

St’’ = α S’’t + (1-α)S’’t-1

dimana St’ merupakan single exponential smoothing, sedangakan St’’ merupakan double exponential smoothing.

at = St’ + (St’ – St’’) = 2St’ – St’’

bt = ( ' '')

1−∝ St−St

∝

Rumus perhitungan peramalan pada period eke t :

Ft+m = at + bt.m

ii. Dua parameter (Holt’s Method), merupakan metode untuk time series

dengan trend linier. Terdapat konstanta yaitu α dan β. Adapun

rumusnya adalah sebagai berikut:

St= αDt + (1-α)(St-1+Gt-1)

Gt= β(St – St-1)+(1-β)Gt-1

dimana :

St = intercept pada waktu t

Gt = slope pada waktu t

Rumusan perhitungan peramalan pada period ke t:

(63)

iii. Exponential Smoothing dengan musiman, pola permintaan musiman dipengaruhi karakteristik data masa lalu, antara lain natal dan tahun

baru, lebaran, awal tahun ajaran sekolah, dan sebagainya. Terdapat

dua kemungkinan dari pengaruh musiman. Pertama dapat bersifat

addictive, yaitu mengabaikan laju penjualan setiap minggu selama bulan desember, hanya dikatakan penjualan selama bulan desember

meningkat 200 unit. Kedua, pengaruh musiman bersifat multiplicative,

laju penjualan setiap minggu selama bulan Desember meningkat dua

kali lipat.

Rumusan untuk Exponential Smoothing dengan musiman:

St’ = α (1 )( 1 1)

− − − + −∝ +

t t t

b s I

It= β +(1− ) t−1 t

I S

X _β

Gt= γ (St – St-1) + (1- γ) bt-1

Maka rumus perhitungan peramalan:

Ft+m = (St + G + m)It-1 + m

dimana :

G = komponen trend

L = panjang musiman

I = faktor penyesuaian

(64)

3.3.2.3.2. Metode Proyeksi Kecenderungan dengan Regresi

Dalam meramalkan biaya-biaya yang termasuk di dalam biaya operasi

dipergunakan pola trend karena biaya tersebut cenderung naik jika mesin/peralatan semakin tua atau semakin lama jangka waktu pemakaiannya. Ada

beberapa trend yang digunakan di dalam penyelesaian masalah ini yaitu : 1.Trend linier

Bentuk persamaan umum :

Y = a + bt

sedangkan peramalannya mempunyai bentuk persamaan

Yt = a + bt

∑

∑ ∑

− −

= ₂ ₂

) ( t t n Y t tY n

b t t

2.Trend Eksponensial atau Pertumbuhan Bentuk persamaan umum :

Y = aebt

sedangkan peramalannya mempunyai bentuk persamaan :

Yt = aebt

n t b Y a =

∑

ln t −

∑

n t b Y a=

∑

t −

∑

∑ ∑

− −

= ₂ ₂

) ( ln ln t t n Y t Y t n

(65)

3.Trend Logaritma

Metode Proyeksi Kecenderungan dengan RegresiMetode ini merupakan

dasar garis kecenderungan untuk suatu persamaan, sehingga dengan dasar

persamaan tersebut dapat diproyeksikan hal-hal yang akan diteliti pada masa yang

akan datang.

Y = a + b log t

Bentuk fungsi dari metode ini dapat berupa:

a. Konstan, dengan fungsi peramalan (Yt):

Yt = a, dimana

N Y a=

∑

dimana : Yt = nilai tambah

N = jumlah periode

b. Linier, dengan fungsi peramalan:

Yt = a + bt

dimana :

n bt Y

a= −

( ) ( )

( )

∑

∑ ∑ ∑

− − − = ₂ 2 t t n y t ty n b

c. Kuadratis, dengan fungsi peramalan :

Yt = a + bt + ct2

dimana : n t c t b Y

∑

−

∑

−

∑

∂ − =θ bα

c ₂ α β θα δ − ∂ − ∂ = b

(

_∑

)

−

_∑

∂ 2 2 4

t n t

∑ ∑

−

∑

= t Y n tY

(66)

∑ ∑

−

∑

= t2 Y n t2Y

∑ ∑

−

∑

= 2 2 3

t n t t α

∑

−

= 2 2

)

(t n t

d. Eksponensial, dengan fungsi peramalan :

Yt = aebt

dimana :

n t b Y

∑

ln −

∑

( )

2 ln ln ln

∑

− − = t t n Y t Y t n β

e. Siklis, dengan fungsi peramalan :

n t c n t b a

Yˆ_t = + sin2π + cos2π

dimana : n t c n t b na

Y sin2π

∑

cos2π

∑

= + + n t n t c n b n t a n t

Ysin2π

∑

sin2π sin2 2πτ

∑

sin2π cos2π

∑

= + + n t n t b n t c n t a n t

Ycos2π

∑

cos2π

∑

cos2 2π

∑

sin2π cos2π

∑

= + +

3.3.3.Kriteria Performance Peramalan

Seorang perancang tentu menginginkan hasil perkiraan peramalan yang

tepat atau paling tidak dapat memberikan gambaran yang paling mendekati

(67)

Ketepatan yang kecil memberikan arti ketelitian peramalan tinggi,

keakuratan hasil peramalan tinggi, begitu pula sebaliknya. Besar kesalahan suatu

peramalan dapat dihitung dengan metode Standard Error of Estimate (SEE)

(

)

k m

f f SEE

t t

− − =

∑

dimana :

k = derajat kebebasan

Untuk data konstan, k = 1 Untuk data linier, k = 2

Untuk data kuadratis, k = 3 Untuk data siklis, k = 3

Untuk data eksponensial, k = 2

3.3.4. Pengujian Hipotesa Distribusi F

Setelah didapat kesalahan (error) dari masing-masing metode peramalan, maka akan dilakukan pengujian terhadap dua metode yang memiliki error

terkecil, guna mendapatkan metode peramalan yang lebih baik untuk digunakan.

Pengujian dilakukan dengan tes distibusi F. Jika diasumsikan bahwa metode “X”

adalah metode peramalan yang memiliki besar error yang paling kecil pertama, dan metode “Y” adalah metode peramalan yang memiliki besar error yang paling kecil kedua, maka langkah-langkah pengujiannya adalah sebagai berikut:

1. Tentukan pernyataan awal (H0) dan pernyataan alternatif (H1)

Ho: SEE X ≤ SEE Y Hi : SEE X > SEE Y

(68)

Uji statistik :

   

  =

Y X hitung

SEE SEE F

3. Bandingkan hasil yang diperoleh dari langkah 2 dengan hasil yang diperoleh

dari tabel distribusi F dengan tingkat ketelitian yang telah ditetapkan.

Jika Fhitung < Ftabel maka H0 diterima (berarti metode peramalan dengan

metode X lebih baik digunakan), dan sebaliknya.

Gambar 3.4. Grafik Uji Hipotesis dengan Distribusi F Peramalan

3.3.5. Proses Verifikasi

Proses verifikasi digunakan untuk melihat apakah metode peramalan yang

diperoleh telah representatif terhadap data. Proses verifikasi dilakukan dengan

menggunakan Moving Range Chart (MRC). Dari peta ini dapat terlihat apakah sebaran berada di dalam batas kontrol ataupun sudah di luar kontrol.

Apabila sebaran berada di luar kontrol, maka fungsi/metode peramalan

tersebut tidak sesuai, artinya pola peramalan terhadap data (Y-YF) tersebut tidak

Daerah Penerimaan Hipotesa

Daerah Penolakan Hipotesa

3,44 0,98

(69)

representatif. Proses verifikasi dengan menggunakan Moving Range Chart (MRC)

dapat dilihat pada Gambar 3.5.

B C

A B

C Y-Yf

UCL = 2.66 MR

-1/3 x 2.66 MR -2/3 x 2.66 MR Central Line = MR

2/3 x 2.66 MR 1/3 x .66 MR

LCL = -2.66 MR

Gambar 3.5. Moving Range Chart

Sumber: Rosnani Ginting, Sistem Produksi.

Kondisi out of control dapat diperiksa dengan menggunkan empat aturan berikut :

1. Aturan Satu Titik

Bila ada sebaran (Y-YF) berada diluar UCL dan LCL. Walaupun jika semua

titik sebaran berada dalam batas kontrol belum tentu fungsi/metoda

representatif. Untuk itu penganalisaan perlu dilanjuti dengan membagi MRC

menjadi tiga daerah yaitu A, B dan C.

2. Aturan Tiga Titik

Bila ada tiga buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, yang

mana dua diantaranya jatuh pada daerah A.

3. Aturan Lima Titik

Bila ada lima buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, yang

(70)

4. Aturan Delapan Titik

Bila ada delapan buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, pada

daerah C.

Proses verifikasi dari proses peramalan dapat dilihat pada Gambar 3.6.

MRC

Out of Control?

Fungsi Penyebab Diketahui?

Gunakan Fungsi yang diperoleh untuk meramalkan

Gejala tersebut bukan Bersifat random sehingga

Data menyimpang

Ganti dengan Fungsi baru

Menghitung kembali Parameter fungsi tersebut dengan menghilangkan titik-titik out of control sehingga diperoleh fungsi yang baru

(data berkurang)

Ulangi Kembali

Tidak

Gambar 3.6. Proses Verifikasi Metode Peramalan Sumber: Rosnani Ginting, Sistem Produksi.

(71)

BAB IV

METODOLOGI PENELITIAN

4.1. Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian dilakukan di PT. Semen Padang yang berlokasi diJl. Raya

Indarung, Padang – Sumatera Barat. Penelitian dilakukan selama 2 bulan.

4.2. Objek Penelitian

Objek yang dijadikan penelitian adalah sistem pendistribusian produk

akhir dari central supply facilities (CSF) terhadap distribution center (DC) pada 9 daerah pemasaran perusahaan yaitu Jambi, Lubuk Linggau, Tembilahan,

Pekanbaru, Rengat, Siak, Ujung Tanjung, Bengkulu, dan Sibolga.

4.3. Jenis Penelitian

Jenis penelitian yang dipakai dalam penelitian ini adalah jenis

descriptition research karena jenis penelitian ini mendasarkan penelitian yang dilakukan untuk menyelidiki keadaan suatu objek tertentu, dimana setelahnya

hasil penelitian akan dipaparkan dalam sebuah laporan penelitian.

Penelitian ini dilaksanakan dengan mengikuti langkah-langkah berikut:

1. Pada awal penelitian dilakukan studi pendahuluan untuk mengetahui kondisi

perusahaan, proses produksi, dan informasi pendukung yang diperlukan serta

studi literatur tentang metode pemecahan masalah yang digunakan dan teori

(72)

2. Tahapan selanjutnya adalah melakukan pengumpulan data.

3. Dilakukan pengumpulan data sekunder:

a. Data sekunder berupa data historis permintaan konsumen setiap DC, data

historis persediaan setiap DC, data historis produksi semen, status

persediaan awal pada DC dan CSF, biaya pemesanan dan biaya

penyimpanan persediaan.

4. Dilakukan pengolahan data sekunder yang telah dikumpulkan.

5. Dilakukan analisis terhadap hasil pengolahan data.

6. Ditarik kesimpulan dan diberikan saran pada perusahaan.

4.4. Flow Chart Prosedur Penelitian

Flow Chart langkah-langkah penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 4.1.

(73)

Mulai

Studi Pendahuluan 1. Kondisi Perusahaan 2. Proses Produksi 3. Informasi Pendukung

Studi Literatur 1. Metode Pemecahan

Masalah 2. Teori Pendukung

Pengumpulan Data

Data Primer

- Uraian Proses Produksi

Data Sekunder

- jaringan distribusi produk - data historis permintaan tiap DC - data historis persediaan tiap DC - data historis produksi

- biaya pemesanan dan biaya simpan - lead time distribusi

- status persediaan

Analisis Pemecahan Masalah

Kesimpulan dan Saran

Selesai Pengolahan Data

Gambar 4.1. FlowChart Penelitian

4.5. Kerangka Konseptual

Kerangka konseptual dalam penelitian tersebut dapat dilihat pada gambar

berikut ini. Pada Gambar 4.1, digambarkan faktor-faktor yang mempengaruhi

(74)

Penjadwalan Distribusi Produk Permintaan

Lead Time

Persediaan

Biaya Pendistribusian

Distribution Center

Gambar 4.2. Kerangka Konseptual Penelitian 4.6. Indentifikasi Variabel

4.6.1. Variabel Independen

Variabel independen ataupun variabel bebas adalah dalam penelitian ini

adalah:

1. Inventory(Persediaan)

Inventory adalah jumlah persediaan pada Gudang Teluk Bayur – Padang (CSF) mempengaruhi jumlah order yang akan dirilis kepada setiap

Distribution Centre. 2. Permintaan

Jumlah permintaan pada setiap DC dibutuhkan selama 12 periode terakhir dengan tujuan sebagai dasar permintaan pada setiap DC di periode yang akan

datang.

3. Lead Time

Lead time adalah variabel yang mempengaruhi waktu pelepasan order dalam penjadwalan distribusi.

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)