23 tunggu. Service level digambarkan dalam bentuk persentasi , di mana
faktor pengaman k pada frekuensi service level dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini
Tabel 1. Faktor pengaman k pada frekuensi service level
Service Level
Service Factor
Service Level
Service Factor
50.00 0.00
90.00 1.28
55.00 0.13
91.00 1.34
60.00 0.25
92.00 1.41
65.00 0.39
93.00 1.48
70.00 0.52
94.00 1.55
75.00 0.67
95.00 1.64
80.00 0.84
96.00 1.75
81.00 0.88
97.00 1.88
82.00 0.92
98.00 2.05
83.00 0.95
99.00 2.33
84.00 0.99
99.50 2.58
85.00 1.04
99.60 2.65
86.00 1.08
99.70 2.75
87.00 1.13
99.80 2.88
88.00 1.17
99.90 3.09
89.00 1.23
99.99 3.72
Sumber : Green 1996
5. Titik Pemesanan Kembali Re-Order Point
ROP disebut juga dengan batastitik jumlah pemesanan kembali termasuk permintaan yang diinginkan atau dibutuhkan selama masa
tenggang Rangkuti, 2002. Menurut Assauri 1993, titik pemesanan kembali merupakan suatu batas dari jumlah persediaan yang ada pada saat
pesanan harus dilakukan kembali. Hal ini dijelaskan pula oleh Herjanto 2003, di mana titik pemesanan kembali menandakan pembelian harus
segera dilakukan untuk menggantikan persediaan yang telah digunakan. Apabila titik pemesanan kembali ditetapkan terlalu rendah, persediaan
bahan akan habis sebelum persediaan pengganti diterima. Tetapi
24 sebaliknya, apabila titik pemesanan kembali ditetapkan terlalu awal, maka
persediaan baru sudah datang ketika persediaan di gudang masih banyak. Hal ini akan menimbulkan masalah berupa biaya investasi yang terlalu
besar. Model ROP terjadi apabila jumlah persediaan yang terdapat di
dalam stok berkurang terus sehingga kita harus menentukan berapa banyak batas minimal tingkat persediaan yang harus dipertimbangkan
sehingga tidak terjadi kekurangan persediaan. Jumlah yang diharapkan tersebut dihitung selama masa tenggang, mungkin dapat juga ditambahkan
dengan safety stock yang biasanya mengacu kepada probabilitas atau kemungkinan terjadinya kekurangan stok selama masa tenggang
Rangkuti, 2002. Rumus besarnya titik pemesanan kembali adalah sebagai berikut
Herjanto, 2003 : ROP = d x L + SS
Di mana
: ROP
= Re-Order Point
titik pemesanan kembali Kg d
= rata-rata permintaan KgTahun L
= waktu tunggu lead time Bulan SS
= persediaan pengaman safety stock Kg ROP terbagi ke dalam empat model di antaranya Rangkuti, 2002:
Jumlah permintaan maupun masa tenggang adalah konstan Dalam model ini, baik besarnya permintaan maupun masa
tenggang konstan, sehingga tidak ada penambahan persediaan. Rumus ROP untuk model ini adalah
ROP = Kebutuhan x LT Lead Time Jumlah permintaan adalah variabel sedangkan masa tenggang adalah
konstan Model ini memiliki asumsi bahwa selama periode lead time atau
masa tenggang, tidak tergantung pada permintaan harian yang digambarkan melalui suatu distribusi normal. Rumus ROP untuk
model ini adalah
25 ROP = Besarnya permintaan yang diharapkan selama masa tenggang x SS
= d LT + Z √ LT σd
Di mana
: d
= rata-rata tingkat kebutuhan LT
= masa
tenggang σd
= standar deviasi dari tingkat kebutuhan Jumlah permintaan adalah konstan, sedangkan masa tenggang adalah
variabel Lead time pada kondisi distribusi normal, diharapkan permintaan
selama masa lead time pada kondisi distribusi normal, tetapi variannya tidak mencakup perhitungan atau penjualan varian-varian pada model
yang sebelumnya. Rumus ROP untuk model ini adalah ROP = dLT + z d
σLT Di
mana :
d = tingkat permintaan konstan
LT = rata-rata masa tenggang
σLT = standar deviasi dari lead time
Jumlah permintaan maupum masa tenggang adalah variabel Dalam model ini, besarnya permintaan maupun masa tenggang
merupakan variabel dapat berubah-ubah sesuai dengan perubahan masa tenggang. Untuk menyederhanakan model persediaan, kita
asumsikan bahwa kebutuhan masa yang akan datang diketahui biasanya, permintaan dapat diketahui dengan mengadakan
perhitungan estimasi dengan proyeksi. Rumus ROP untuk model ini adalah sebagai berikut
ROP = d LT + z √ LT σd
2
+ d
2
σLT
2
Di mana
: d
= tingkat permintaan rata-rata LT
= rata-rata masa tenggang σd
2
= standar deviasi tingkat permintaan σLT
2
= standar deviasi dari lead time rata-rata
26
H. DISTRIBUSI DATA