BAB VI ANALISIS PEMECAHAN MASALAH
6.1. Analisis Hasil Peramalan
Seringnya terjadi kelebihan produksi dibandingkan dengan permintaan, menjadi alasan dilakukannya penelitian. Jumlah kelebihan produksi rata-rata
setiap bulan mencapai sekitar 12 dari jumlah produksi. Produk yang berlebih dalam jumlah yang cukup besar ini tetap disimpan oleh perusahaan didalam
gudang. Peramalan dilakukan dengan metode peramalan siklis :
Fungsi peramalan: Y =a
+ bsin
2 πt
n
+ ccos
2 πt
n
Hasil peramalan dengan menggunakan metode siklis menunjukkan hasil yang mendekati dengan data aktual yang digunakan. Hal ini terlihat dari grafik
perbandingan antara data aktual dengan hasil peramalan. Grafik perbandingan memperlihatkan pola yang mirip, sehingga hasil peramalan dapat dikatakan cukup
mendekati.
Tabel 6.1.Hasil Peramalan Polypropylene
Bulan Jumlah Kg
PP Tipe I PPTipe II
PPTipe III
Januari 49.695
27.869 24.864
Februari 47.693
30.044 23.123
Maret 47.070
29.637 23.455
April 48.448
28.398 23.624
Universitas Sumatera Utara
Mei 50.450
27.154 25.056
Juni 51.073
29.269 23.301
Tabel 6.1.Hasil Peramalan Polypropylene Lanjutan
Bulan Jumlah Kg
PP Tipe I PPTipe II
PPTipe III
Juli 49.695
28.867 23.635
Agustus 47.693
27.655 23.805
September 47.070
26.439 25.247
Oktober 48.448
28.493 23.479
November 50.450
28.097 23.815
Desember 51.073
26.912 23.986
6.2. Analisis Pencapaian Sasaran Memaksimalkan Volume Produksi
Tujuan dalam perencanaan produksi adalah memaksimalkan volume produksi berdasarkan hasil peramalan yang diperoleh dalam 12 periode kedepan.
Hasil peramalan tersebut dijadikan sebagai acuan dalam dalam melakukan perencanaan produksi dengan menggunakan Goal programming. Hasil
perencanaan produksi dengan menggunakan Goal programming untuk 12 periode kedepan dapat dilihat pada Tabel 6.1.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 6.2. Hasil Perencanaan Produksi dengan Menggunakan Goal
Programming Periode Januari 2016 sd Desember 2016
Bulan Jumlah Kg
PP Tipe I PP Tipe II
PP Tipe III
Januari 51.179
27.058 24.140
Februari 49.202
29.169 22.450
Maret 48.575
28.774 22.772
April 49.917
27.571 22.936
Mei 51.916
26.364 24.327
Juni 52.562
28.416 22.623
Tabel 6.2. Hasil Perencanaan Produksi dengan Menggunakan Goal
Programming Periode Januari 2016 sd Desember 2016 Lanjutan
Bulan Jumlah Kg
PP Tipe I PP Tipe II
PP Tipe III
Juli 51.179
28.027 22.946
Agustus 49.143
26.850 23.112
September 48.518
25.669 24.512
Oktober 49.917
27.664 22.795
November 51.915
27.279 23.122
Desember 52.504
26.129 23.287
Jumlah 606.527
328.970 279.022
Data tersebut merupakan jumlah optimal produk plastik Polypropylene tipe I, tipe II dan tipe III yang harus diproduksi. Jumlah produk yang direncanakan
dengan goal programming tidak berbeda jauh dengan jumlah produk yang direncanakan dengan peramalan. Perencanaan dilakukan untuk menghindari
Universitas Sumatera Utara
penyimpangan yang besar antara jumlah permintaan dengan produksi dan menghindari terjadinya perbedaan stock yang berfluktuasi.
Grafik perbandingan perencanaan produksi Januari 2016 - Desember 2016 dengan peramalan aktual Januari 2016 - Desember 2016 dari setiap jenis dapat
dilihat pada Gambar 6.1, 6.2 dan 6.3.
Gambar 6.1. Grafik Perbandingan Perencanaan Produksi Polypropylene
Tipe I dengan Peramalan Tahun 2016
Grafik perbandingan perencanaan produksi Januari 2016 - Desember 2016
dengan peramalan aktual
Gambar 6.2. Grafik Perbandingan Perencanaan Polypropylene Tipe II
dengan Peramalan Tahun 2016
44.000 46.000
48.000 50.000
52.000 54.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Peramalan
Goal Programming
23.000 24.000
25.000 26.000
27.000 28.000
29.000 30.000
31.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Peramalan
Goal Programming
Universitas Sumatera Utara
Grafik perbandingan perencanaan produksi Januari 2016 - Desember 2016 dengan peramalan aktual
Gambar 6.3. Grafik Perbandingan Perencanaan Produksi Polypropylene
Tipe III dengan Peramalan Tahun 2016
6.3. Analisis Pencapaian Sasaran Memaksimalkan Keuntungan