Pada jenis penjualan, toko material Panglong Jaya Bangun termasuk dalam kategori Technical selling. Sebagai pengecer yang meningkatkan penjualan
dengan cara member arahan kepada pembeli akhir dari produk semen yang dijual, dan pemilik lebih kepada kriteria sales engineer dalam melakukan penjualan.
4.3 Analisis Data
Analisis data dilakukan ketika seluruh data yang dibutuhkan telah terpenuhi. Analisis yang dimaksudkan untuk menjawab permasalahan yang
sedang diteliti oleh penulis. Adapun masalah yang sedang diteliti yaitu bagaimana meramal persediaan semen pada Usaha Panglong Jaya Bangun.
Meramal dalam artian meminimalisir ketidakpastian yang muncul yang diakibatkan ketidaktahuan. Adapun proses ramalan persediaan semen pada
penelitian ini yaitu berdasarkan data dari Model Economic Order Quantity EOQ dan Pendekatan Supply chain Management SCM.
4.3.1 Analisis Model Economic Order Quantity EOQ
Berdasarkan data yang telah terkumpul, model Economic Order Quantity EOQ yang tepat pada usaha ini yaitu model Economic Order Quantity EOQ
Statis Sederhana. Hal ini dikarenakan asumsi-asumsi yang ada pada model ini lebih mendekati dari pada asumsi-asumsi model yang lain walaupun ada beberapa
asumsi yang tidak terpenuhi. Adapun asumsi-asumsi yang ada pada Model Statis ini yakni:
8. Hanya satu item barang produk yang diperhitungkan,
9. Kebutuhan permintaan setiap periode diketahui tertentu,
10. Barang yang dipesan diasumsikan dapat segera tersedia.
11. Waktu ancang-ancang lead time bersifat konstan,
Universitas Sumatera Utara
12. Setiap pesanan diterima dalam sekali pengiriman dan langsung dapat
digunakan, 13.
Tidak ada pesanan ulang back order karena kehabisan persediaan storage, dan
14. Tidak ada quantity discount.
Ketujuh asumsi diatas diperkirakan dapat menjawab kapasitas persediaan yang dibutuhkan oleh Usaha Panglong Jaya Bangun sebelum melakukan
pemesanan ulang. Tujuan Model ini adalah untuk menentukan jumlah Q setiap kali pemesanan EOQ sehingga dapat meminimasi biaya total persediaan. Setelah
selesai mengidentifikasi data yang diperlukan, maka dilanjutkan ketahap analisis, sebagai berikut:
1. Model Economic Order Quantity EOQ Statis untuk Bulan April 2016
Untuk penelitian pertama akan menganalisa data pada periode bulan pertama yaitu bulan April. Pada bulan ini terdapat 7 periode pesanan yang
dilakukan, dan rata-rata pemesanan dilakukan saat stok persediaan mencapai nol kosong. Adapun metode yang diperlukan untuk menganalisa bulan pertama
yaitu dengan memasukkan data kedalam rumus yang telah ditetapkan sebagai berikut:
Diketahui; D = 2600 sak
k = Rp.200 pesan x 7 pesanan = Rp.1400 h = Rp.300 sak
Jawaban; a.
Menghitung jumlah unit semen setiap melakukan pesanan;
Universitas Sumatera Utara
� = � 2
�� ℎ
� = � 226001400
300 ��� = √ 24266.66
� = 155.777 ��� 156 ��� b.
Menghitung banyaknya frekuensi pesanan; � =
� Q
� = 2600
155.777 � = 16.690 ���� �������� 17 ���� ������� ����� �������
c. Menghitung waktu antara satu pesanan kepesanan berikutnya;
t = Q
� � ℎ��� �����������
t = 155.777
2600 � 26 ℎ���
t = 1.557 ℎ��� ������� 37 ���
d. Menghitung total biaya;
��� = √ 2��ℎ ��� = ��. 46733.285
Jadi, total pesanan yang ekonomis EOQ untuk bulan April 2016 adalah dengan melakukan pesanan sebanyak 156 sak setiap kali melakukan pesanan
dengan siklus pesanan sebanyak 17 kali per-bulan dengan selisih pesanan setiap 37 jam berjalan dengan total pengeluaran biaya sebanyak Rp.46733.285 untuk
sekali pesanan.
Universitas Sumatera Utara
2. Model Economic Order Quantity EOQ Statis untuk Bulan Mei 2016
Pada bulan ini terdapat 7 periode pesanan yang dilakukan, dan sama halnya dengan bulan sebelumnya bahwasanya rata-rata pemesanan dilakukan saat
stok persediaan mencapai nol kosong. Adapun metode yang diperlukan untuk menganalisa bulan kedua tidak ada perbedaan sama sekali dengan bukan
sebelumnya yaitu dengan memasukkan data kedalam rumus yang telah ditetapkan sebagai berikut:
Diketahui: D = 2700 sak
k = Rp.200 pesan x 7 pesanan = Rp.1400 h = Rp.300 sak
Jawaban; a.
Menghitung jumlah unit semen setiap melakukan pesanan;
� = � 2
�� ℎ
� = � 227001400
300 ��� = √ 25200
� = 158.745 ��� 159 ��� b.
Menghitung banyaknya frekuensi pesanan; � =
� Q
� = 2700
158.745 � = 17.008 ���� �������� 17 ���� ������� ����� �������
Universitas Sumatera Utara
c. Menghitung waktu antara satu pesanan kepesanan berikutnya;
t = Q
� � ℎ��� �����������
t = 158.745
2700 � 26 ℎ���
t = 1.528 ℎ��� ������� 37 ���
d. Menghitung total biaya;
��� = √ 2��ℎ ��� = ��. 47623.523
Jadi, total pesanan yang ekonomis EOQ untuk bulan Mei 2016 adalah dengan melakukan pesanan sebanyak 159 sak setiap kali melakukan pesanan
dengan siklus pesanan sebanyak 17 kali per-bulan dengan dengan selisih pesanan setiap 37 jam dan total pengeluaran biaya sebanyak Rp.47623.523 untuk sekali
pesanan. 3.
Model Economic Order Quantity EOQ Statis untuk Bulan Juni 2016 Pada bulan ini terdapat 5 periode pesanan yang dilakukan, dan sama
halnya dengan bulan sebelumnya bahwasanya rata-rata pemesanan dilakukan saat stok persediaan mencapai nol kosong. Adapun metode yang diperlukan untuk
menganalisa bulan kedua tidak ada perbedaan sama sekali dengan bukan sebelumnya yaitu dengan memasukkan data kedalam rumus yang telah ditetapkan
sebagai berikut: Diketahui:
D = 2000 sak k = Rp.200 pesan x 5 pesanan = Rp1000
h = Rp.300 sak
Universitas Sumatera Utara
Jawaban; a.
Menghitung jumlah unit semen setiap melakukan pesanan;
� = � 2
�� ℎ
� = � 220001000
300 ��� = √ 13333.33
� = 115.470 ��� 115 ��� b.
Menghitung banyaknya frekuensi pesanan; � =
� Q
� = 2000
115.470 � = 17.320 ���� �������� 17 ���� ������� ����� �������
c. Menghitung waktu antara satu pesanan kepesanan berikutnya;
t = Q
� � ℎ��� �����������
t = 115470
2000 � 26 ℎ���
t = 1.501 ℎ��� ������� 36 ���
d. Menghitung total biaya;
��� = √ 2��ℎ ��� = ��. 34641.016
Jadi, total pesanan yang ekonomis EOQ untuk bulan Juni 2016 adalah dengan melakukan pesanan sebanyak 115 sak setiap kali melakukan pesanan
dengan siklus pesanan sebanyak 17 kali per-bulan dengan selisih pesanan setiap
Universitas Sumatera Utara
36 jam berjalan dengan total pengeluaran biaya sebanyak Rp.34641.016 untuk sekali pesanan.
4.3.2 Analisis Berbasis Supply Chain Management SCM
