Niken Kani Raras F3509051

commit to user

FORECAST PENJUALAN AIR MINUM JENIS BOTOL 600 ML

PADA CV. AL ABRAR SURAKARTA

TUGAS AKHIR

Diajukan Untuk Memenuhi Syarat-syarat Mencapai Sebutan Ahli Madya Manajemen Bisnis

Oleh : Niken Kani Raras

F3509051

PROGRAM STUDI DIII MANAJEMEN BISNIS

FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SEBELAS MARET

2012

commit to user

iv

HALAMAN PERSETUJUAN

Tugas Akhir dengan judul :

FORECAST PENJUALAN AIR MINUM

JENIS BOTOL 600 ML PADA CV. AL ABRAR

Surakarta, 14 Juni 2012

Telah disetujui oleh dosen Pembimbing

Dra. Soemarjati Tj, MM NIP. 19510809 198503 2 001

commit to user

v

HALAMAN PENGESAHAN

Tugas Akhir dengan judul :

FORECAST PENJUALAN AIR MINUM

JENIS BOTOL 600 ML PADA CV. AL ABRAR

Telah Disahkan oleh Penguji Tugas Akhir Program studi Diploma III Manajemen Bisnis

Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret

Surakarta, 19 Juli 2012 Tim Penguji tugas Akhir

Dra. Ignatia Sri Seventi Pudjiastuti, M.Si

NIP. 19550731 198203 2 001 Sebagai Penguji

Dra. Soemarjati Tj, MM

commit to user

vi MOTTO

Selagi muda jadilah petarung bagi impian – impian anda, jika tidak maka anda akan menjadi tawanan atas penyesalan – penyesalan anda.

( Mario Teguh )

Sesungguhnya sesudah kesulitan ada kemudahan, maka apabila kamu telah selesai ( urusan dunia ) maka bersungguh-sungguhlah ( dalam beribadah )

kepada Tuhanlah hendaknya kamu berharap. ( Q.s Alam Nasyrah, 6-8 )

Tidak pernah ada orang yang menjadi besar karena meniru orang lain (Samuel Johnson)

Dan bahwasanya seorang manusia tiada memperoleh selain apa yang telah diusahakanya. Dan bahwasanya usahanya itu kelak akan

diperlihatkan ( kepadanya ) ( Q.s An Najm, 39-40 )

Kunci sukses adalah tidak memperhatikan hasil akhir, kerjakan yang terbaik pada saat ini, dan biarlah hasil akhir terbentuk dengan sendirinya

commit to user

vii

PERSEMBAHAN

Karya ini dipersembahkan kepada: 1. Kedua orang tuaku

2. Kedua kakakku 3. Teman-temanku 4. Almamater

commit to user

viii

KATA PENGANTAR

Segala puji syukur penulis panjatkan kehadirat allah SWT yang telah melimpahkan rahmat, taufik, dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan judul ” FORECAST PENJUALAN AIR MINUM JENIS BOTOL 600 ML PADA CV. AL ABRAR SURAKARTA”.

Tugas Akhir ini disusun dengan maksud untuk memenuhi salah satu syarat-syarat Gelar Ahli Madya pada Diploma 3 Program Studi Manajemen Bisnis Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret. Dalam penyusunan Tugas Akhir ini, penulis banyak mendapatkan bantuan yang diberikan oleh berbagai pihak baik pihak secara langsung maupun tidak langsung. Oleh karena itu pada kesempatan ini, penulis mengucapkan terima kasih kepada:

1. Dr. Wisnu, MS selaku Dekan Fakultas Universitas Sebelas Maret yang telah memberikan ijin kepada penulis untuk menyusun Tugas Akhir.

2. Ibu Sinto Sunaryo, SE, M.Si selaku ketua Program Studi D3 Manajemen Bisnis Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret.

3. Dra. Soemarjati Tj, MM selaku pembimbing Tugas Akhir yang telah memberikan pengarahan selama menyusun Tugas akhir.

4. Bapak dan Ibu Dosen Manajemen Bisnis yang telah membimbing selama masa kuliah.

5. Bapak Drs. Medi selaku pimpinan CV. AL-ABRAR Surakarta yang telah berkenan memberikan kesempatan kepada penulis untuk melakukan magang kerja dan penelitian.

6. Ayah dan Ibu tercinta, terima kasih atas kasih sayang ,doa, dan semua pengorbanan selama ini demi Ananda, semoga selalu dalam lindungan Allah SWT.

commit to user

ix

7. Kakakku terima kasih selama tiga tahun selalu mendidik, mengajari dan memberikan pengarahan selama waktu kuliah.

8. Teman-teman Manajemen Industri yang tiga tahun bersama dengan segala suka dukanya selama menimpa ilmu dibangku kuliah.

9. Semua pihak-pihak yang belum disebutkan secara tidak langsung telah mendukung penulis selama masa kuliah dan pembuatan Tugas Akhir.

Penulis menyadari bahwa penyusunan Tugas Akhir ini masih jauh dari sempurna, oleh karena itu kritik dan saran yang membangun dari semua pihak sangat diharapkan demi perbaikan dan penyempurnaan laporan ini. Di luar kekurangan tersebut, penulis berharap agar Tugas Akhir ini dapat bermanfaat dan berguna bagi pembaca sekalian.

Surakarta, Juli 2012

commit to user

x DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL ... i

ABSTRAK ... ii

HALAMAN PERSETUJUAN ... iv

HALAMAN PENGESAHAN ... v

MOTTO ... vi

PERSEMBAHAN ... vii

KATA PENGANTAR ... viii

DAFTAR ISI ... x

DAFTAR TABEL ... xii

DAFTAR GAMBAR ... xiv

DAFTAR LAMPIRAN ... xvii

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang ... 1

B. Rumusan Masalah ... 4

C. Tujuan Penelitian ... 4

D. Manfaat Penelitian ... 5

E. Metode Penelitian ... 6

F. Kerangka Pemikiran ... 13

BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Pengertian Peramalan ... 15

B. Tujuan Peramalan ... 16

C. Jenis Peramalan ... 17

D. Peramalan Menurut Horizon Waktunya ... 17

E. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pemilihan F. Teknik peramalan ... 18

G. Sifat-sifat Peramalan ... 19

commit to user

xi

I. Karakteristik Peramalan yang Baik... 20

J. Metode Peramalan ... 20

K. Pengukuran Hasil Akurasi Peramalan ... 27

BAB III PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Perusahaan ... 31

B. Tujuan Perusahaan ... 33

C. Struktur Organisasi Perusahaan... 34

D. Aspek Personalia ... 41

E. Aspek Produksi ... 45

F. Aspek Pemasaran ... 51

G. Laporan Magang Kerja ... 51

H. Analisis Data dan Pembahasan... 54

BAB IV PENUTUP A. Kesimpulan ... 136

B. Saran ... 141 DAFTAR PUSTAKA

commit to user

xii

DAFTAR TABEL

TABEL

3.1 Jumlah Tenaga Kerja ... 42 3.2 Data Penjualan Produk Botol 600 ml

Bulan Maret 2011-Februari 2012 ... 55 3.3 Perhitungan Metode Single Moving Averages

3 bulanan bulan Maret 2011-Maret 2012 ... 56 3.4 Perhitungan Metode Exponential Smoothing

dengan α = 0,1 bulan Maret 2011-Maret 2012... 60

3.5 Perhitungan Metode Exponential Smoothing

dengan α = 0,5 bulan Maret 2011-Maret 2012... 64

3.6 Perhitungan Metode Exponential Smoothing

dengan α = 0,9 bulan Maret 2011-Maret 2012... 68

3.7 Perhitungan Metode Weighted Moving Averages

3 Bulan Terbobot bulan Maret 2011-Maret 2012 ... 72 3.8 Perhitungan Metode Analisis Regresi Linier

bulan Maret 2011-Maret 2012... 76 3.10 Data Penjualan Produk Botol 600 ml

Bulan April 2011-Maret 2012 ... 81 3.11 Perhitungan Metode Single Moving Averages

3 bulanan bulan April 2011-April 2012... 82 3.12 Perhitungan Metode Exponential Smoothing

dengan α = 0,1 bulan April 2011-April 2012 ... 86

3.13 Perhitungan Metode Exponential Smoothing

dengan α = 0,5 bulan April 2011-April 2012 ... 90

3.14 Perhitungan Metode Exponential Smoothing

commit to user

xiii 3.15 Perhitungan Metode Weighted Moving Averages

3 Bulan Terbobot bulan April 2011-April 2012 ... 98

3.16 Perhitungan Metode Analisis Regresi Linier bulan April 2011-April 2012 ... 102

3.18 Data Penjualan Produk Botol 600ml Bulan Mei 2011-April 2012 ... 107

3.19 Perhitungan Metode Single Moving Averages 3 bulanan bulan Mei 2011-Mei 2012 ... 108

3.20 Perhitungan Metode Exponential Smoothing dengan α = 0,1 bulan Mei 2011-Mei 2012 ... 112

3.21 Perhitungan Metode Exponential Smoothing dengan α = 0,5 bulan Mei 2011-Mei 2012 ... 116

3.22 Perhitungan Metode Exponential Smoothing dengan α = 0,9 bulan Mei 2011-Mei 2012 ... 120

3.23 Perhitungan Metode Weighted Moving Averages 3 Bulan Terbobot bulan Mei 2011-Mei 2012... 124

3.24 Perhitungan Metode Analisis Regresi Linier 3 Bulan Terbobot bulan Mei 2011-Mei 2012... 128

3.26 Perbandingan Output Peramalan bulan Maret 2011-Maret 2012 ... 132

3.27 Perbandingan Output Peramalan bulan April 2011-April 2012... 133

commit to user

xiv

DAFTAR GAMBAR

Halaman

1.1 Kerangka Pemikiran ... 13 3.1 Struktur Organisasi ... 34 3.2 Proses Produksi ... 50 3.4 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

Maret 2011-Maret 2012 dengan Metode

Single Moving Average ... 57 3.5 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

Maret 2011-Maret 2012 dengan Metode

Exponential Smoothing Alpha 0,1 ... 61 3.6 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

Maret 2011-Maret 2012 dengan Metode

Exponential Smoothing Alpha 0,5 ... 66 3.7 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

Maret 2011-Maret 2012 dengan Metode

Exponential Smoothing 0,9... 69 3.8 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

Maret 2011-Maret 2012 dengan Metode

Weighted Moving Averages 3 Bulan Terbobot ... 73 3.9 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

Maret 2011-Maret 2012 dengan Metode

Analisis Regresi Linier ... 77 3.12 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

April 2011-April 2012 dengan Metode

commit to user

xv 3.13 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

April 2011-April 2012 dengan Metode

Exponential Smoothing Alpha 0,1 ... 87 3.14 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

April 2011-April 2012 dengan Metode

Exponential Smoothing Alpha 0,5 ... 91 3.15 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

April 2011-April 2012 dengan Metode

Exponential Smoothing 0,9... 95 3.16 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

April 2011-April 2012 dengan Metode

Weighted Moving Averages 3 Bulan Terbobot ... 99 3.17 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

April 2011-April 2012 dengan Metode

Analisis Regresi Linier ... 103 3.20 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

Mei 2011-Mei 2012 dengan Metode

Single Moving Average ... 109 3.21 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

Mei 2011-Mei 2012 dengan Metode

Exponential Smoothing Alpha 0,1 ... 113 3.22 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

Mei 2011-Mei 2012 dengan Metode

Exponential Smoothing Alpha 0,5 ... 117 3.23 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

Mei 2011-Mei 2012 dengan Metode

commit to user

xvi 3.24 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

Mei 2011-Mei 2012 dengan Metode

Weighted Moving Averages 3 Bulan Terbobot ... 125 3.25 Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml bulan

Mei 2011-Mei 2012 dengan Metode

commit to user

xvii

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 : Surat Pernyataan

Lampiran 2 : Surat Keterangan Magang Kerja Lampiran 3 : Surat Penilaian Magang Kerja

commit to user ABSTRAK

FORECAST PENJUALAN AIR MINUM JENIS BOTOL 600 ML PADA CV. AL ABRAR SURAKARTA

Niken Kani Raras F3509051

Peramalan penjualan produk adalah suatu cara yang dilakukan perusahaan untuk memperkirakan atau memprediksi tingkat penjualan pada waktu yang akan datang dengan menggunakan data penjualan pada tahun sebelumnya.

Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah (1) Untuk mengetahui peramalan penjualan produk botol 600 ml di CV. Al Abrar Divisi AMDK dengan metode Single Moving Average, Exponential Smoothing, Weighted Moving Averages dan Analisis Regresi Linier pada bulan Maret, April, Mei 2012. (2) Untuk mengetahui forecast error dari hasil peramalan tersebut. (3) Untuk mengetahui metode peramalan tang tepat dalam menentukan besarnya penjualan produk botol 600 ml di CV. Al Abrar Divisi AMDK pada bulan Maret, April, Mei 2012. Metode pembahasan yang digunakan untuk meramalkan penjualan adalah metode Single Moving Average dengan rata-rata bergerak 3 bulanan, Single Exponential Smoothing dengan tiga nilai alpha yang berbeda yaitu 0,1 ; 0,5 ; 0,9, Weighted Moving Averages dengan 3 bulan terbobot, serta Analisis Regresi Linier. Untuk pengukuran kesalahan (error) peramalan dengan menggunakan MAD dan MSE. Dari analisis yang telah dilakukan, penulis mengambil kesimpulan. Besarnya hasil ramalan dengan menggunakan metode Single Moving Average 3 bulanan pada bulan Maret adalah 14.368 botol dengan MAD = 2.468,4 dan MSE = 9.931 Besarnya ramalan menggunakan metode Exponential Smoothing alpha (0,1 ; 0,5 ;0,9), α ; 0,1 adalah 13.494 botol dengan

MAD = 2.001,9 dan MSE = 7.880,2 α; 0,5 adalah 14.507 botol dengan MAD =

2.131,5 dan MSE = 7.797,9 α ; 0,9 adalah 15.393 botol dengan MAD = 2.492 dan

MSE = 9.274,5 Besarnya ramalan menggunakan metode Weighted Moving Averages dengan 3 bulan terbobot adalah 14.636 botol dengan MAD = 2.388,9 dan MSE = 9.266,9 Besarnya ramalan menggunakan metode Analisis Regresi Linier adalah 14.571 botol dengan MAD = 1.571,5 dan MSE = 5.311,2 Besarnya hasil ramalan dengan menggunakan metode Single Moving Average 3 bulanan pada bulan April adalah 14.561 botol dengan MAD = 2.321,2 dan MSE = 9.676,2 Besarnya ramalan menggunakan metode Exponential Smoothing alpha (0,1 ; 0,5

;0,9), α ; 0,1 adalah 13.364 botol dengan MAD = 2.354,1 dan MSE = 9.822 α; 0,5 adalah 14.539 botol dengan MAD = 2.121,8 dan MSE = 8.061,3 α ; 0,9 adalah

14.653 botol dengan MAD = 2.498,8 dan MSE = 9.311,8 Besarnya ramalan menggunakan metode Weighted Moving Averages dengan 3 bulan terbobot adalah 14.737 botol dengan MAD = 2.258,3 dan MSE = 9.096,5 Besarnya ramalan

commit to user

menggunakan metode Analisis Regresi Linier adalah 14.370 botol dengan MAD = 1.490,7 dan MSE = 5.090,6. Besarnya hasil ramalan dengan menggunakan metode Single Moving Average 3 bulanan pada bulan Mei adalah 14.847 botol dengan MAD = 1.549,6 dan MSE = 4.022,2 Besarnya ramalan menggunakan metode Exponential Smoothing alpha (0,1 ; 0,5 ;0,9), α ; 0,1 adalah 14.190 botol

dengan MAD = 1.397,4 dan MSE = 5.377,3 α; 0,5 adalah 14.455 botol dengan

MAD = 1.765,4 dan MSE = 6.732 α ; 0,9 adalah 14.398 botol dengan MAD =

2.265,7 dan MSE = 8.682,2 Besarnya ramalan menggunakan metode Weighted Moving Averages dengan 3 bulan terbobot adalah 14.642 botol dengan MAD = 1.555,6 dan MSE = 4.135,6 Besarnya ramalan menggunakan metode Analisis Regresi Linier adalah 13.810 botol dengan MAD = 1.406,4 dan MSE = 4.202,5

Hasil analisis yang diperoleh, maka metode yang disarankan kepada perusahaan dalam membuat ramalan penjualan, sebaiknya menggunakan metode Analisis Regresi Linier pada bulan Mei karena memiliki tingkat kesalahan (forecast) MAD dan MSE terkecil.

Kata Kunci: Peramalan Penjualan, Metode Peramalan, Kesalahan Peramalan...

commit to user ABSTRACT

SALES FORECAST OF WATER BOTTLE 600 ML THE CV. AL ABRAR SURAKARTA

Niken Kani Raras F3509051

Product sales forecasting is a way a business to estimate or predict the level of sales in the future using sales data in the previous year.

Objectives to be achieved in this study were (1) To determine product sales forecasting bottle of 600 ml in CV. Al Abrar AMDK Division by the method of Single Moving Average, Exponential Smoothing, Weighted Moving Averages and Linear Regression Analysis in March, April, May 2012. (2) To determine the forecast error of the forecasting results. (3) To determine the appropriate forecasting method in determining the amount of tang sales of bottles of 600 ml in the CV. Al Abrar AMDK Division on March, April, May 2012. Discussion of the methods used to forecast sales is the method of Single Moving Average with average 3-month a moving, Single Exponential Smoothing with three different alpha values are 0.1, 0.5; 0.9, Weighted Moving Averages weighted by 3 months, and Linear Regression Analysis. For measurement error (error) forecasting using the MAD and MSE. Of analysis has been performed, the authors conclude. The magnitude of the forecast by using the Single Moving Average 3-month in March, is 14 368 bottles of the MAD and MSE = 2468.4 = 9931 The amount of the forecast using ExponentialSmoothing method alpha (0.1, 0.5: 0.9),

α; 0.1 is 13 494 bottles of the MAD and MSE = 2001.9 7880.2 = α, 0.5 is 14 507

bottles of the MAD and MSE = 2131.5 7797.9 = α; 0.9 is 15 393 bottles with

MAD = 2492 and the magnitude of the forecast MSE = 9274.5 using the method of WeightedMoving Averages are weighted by 3 months of 14 636 bottles of the MAD and MSE = 2388.9 = 9266.9 magnitude of prediction using linear regression analysis method is 14 571 bottles of the MAD and MSE = 1571.5 = 5311.2 magnitude of the forecast using the Single Moving Average 3-month in April is 14 561 bottles of the MAD and MSE = 2321.2 = 9676.2 magnitude of the forecast using Exponential Smoothing method alpha (0.1, 0.5; 0 , 9), α, 0.1 is 13

364 bottles of the MAD and MSE = 2354.1 α = 9822, 0.5 is 14 539 bottles of the MAD and MSE = 2121.8 8061.3 = α; 0.9 is 14 653 bottles with MAD = MSE =

2498.8 and 9311.8 The amount of the forecast using the method of Weighted Moving Averages are weighted by 3 months of 14 737 bottles with MAD = MSE = 2258.3 and 9096.5 The amount of the forecast using linear regression analysis method is 14 370 bottles with MAD = 1490.7 and MSE = 5090.6. The magnitude of the forecast by using the Single Moving Average 3-month in May is 14 847 bottles of the MAD and MSE = 1549.6 = 4022.2 magnitude of the forecast using ExponentialSmoothingmethod alpha (0.1, 0.5: 0.9), α, 0.1 is 14 190 bottles of the

MAD and MSE = 1397.4 5377.3 = α, 0.5 is 14 455 bottles of the MAD and MSE

= 1765.4 α = 6732; 0.9 is 14 398 bottles with MAD = 2265 , 7, and MSE = 8682.2

The magnitude of prediction using the method of Weighted Moving Averages are weighted by 3 months of 14 642 bottles of the MAD and MSE = 1555.6 = 4135.6 magnitude of prediction using linearregressionanalysis method is 13 810 bottles

commit to user

with MAD = 1406.4 and MSE = 4202.5 The results obtained, the methods suggested to the company in making a sales forecast, you should use the method of Linear Regression Analysis in May because it has an error rate (forecast) the smallest MAD and MSE.

commit to user

1 BAB I

Pendahuluan

A. Latar Belakang Masalah

Setiap perusahaan selalu mengalami perkembangan dalam melakukan aktivitasnya, setiap aktivitas perusahaan mempunyai berbagai tujuan, antara lain : membuka lapangan pekerjaan, membuat produk untuk memenuhi konsumen, mendapatkan keuntungan dan mempertahankan serta meningkatkan kelangsungan hidup perusahaan di masa yang akan datang. Oleh karena itu setiap perusahaan membutuhkan pemimpin yang mampu dan dapat menetapkan keputusan yang tepat dalam menghadapi masa depan yang penuh ketidakpastian agar perusahaan tersebut dapat meraih keberhasilan, karena setiap keputusan yang diambil oleh seorang pemimpin akan berpengaruh terhadap perkembangan perusahaan di masa yang akan datang.

Pada era globalisasi saat ini pembangunan nasional menghadapi tantangan yang sangat sulit, seiring dengan munculnya perdagangan bebas (Free Trade Agreement/FTA) antara sesama negara di ASEAN serta antara ASEAN dan Cina, akan mengakibatkan persaingan yang sangat ketat baik di dalam maupun di luar negeri dalam meraih konsumennya. Perusahaan-perusahaan dituntut untuk mampu menghadapi persaingan yang ketat dengan perusahaan-perusahaan yang lain.

Persaingan yang terjadi diantaranya adalah persaingan yang berkaitan dengan kualitas produk, kemampuan perusahaan dalam memenuhi target

commit to user

2 waktu sesuai pesanan, serta kemampuan persaingan harga produk. Hal tersebut mengharuskan sebuah perusahaan untuk mengelola sesuai dengan harapan yang telah ditentukan oleh perusahaan, sehingga perusahaan akan mampu berkembang secara wajar dan sesuai dengan target-target yang diharapkan.

Penjualan produk perusahaan dipengaruhi oleh adanya pemaasaran dan distributor. Dengan adanya fungsi pemasaran dan distributor maka produk dapat sampai ke konsumen, sehingga dapat diketahui tingkat penjualan produk, serta diketahui apakah ada peningkatan atau penurunan penjualan pada produk perusahaan. Untuk menentukan besarnya penjualan tersebut, maka diperlukan peramalan penjualan untuk masa yang akan datang dengan melihat data penjualan produk di masa lalu.

Menurut (Subagyo, 2002 : 1). Forecasting adalah peramalan (perkiraan) mengenei sesuatu yang belum terjadi. Dalam hal ilmu pengetahuan sosial segala sesuatu itu belum pasti, lain halnya dengan ilmu eksakta. Jumlah penduduk, pendapatan perkapita, volume penjualan, volume penjualan perusahaan, konsumsi dan lain sebagainya itu selalu berubah-ubah, dalam hal ini perlu adanya data untuk mengadakan forecast.

Kegiatan untuk mengetahui atau memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang disebut dengan peramalan (Forecasting). Fungsi peramalan sebagai perencanaan untuk mengantisipasi seorang manajer di masa depan dan menemukan alternatif-alternatif bagi perusahaan.

commit to user

3 Oleh karena itu perusahaan perlu meramalkan apa yang terjadi pada masa yang akan datang, hal ini dikarenakan untuk menentukan tujuan yang akan dicapai.

CV.Al.Abrar merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang Air Minum Dalam Kemasan (AMDK). Perusahaan ini memproduksi lima produk yaiu : galon 19 liter, botol 1500 ml, botol 600 ml, botol 330 ml dan cup 240 ml. Dalam memenuhi kebutuhan pasar maka perusahaan harus mengetahui berapa peramalan penjualan yang akan datang sehingga perusahaan dapat memproduksi barang sesuai dengan penjualan yang telah diramalkan. Peramalan penjualan dapat membantu perusahaan meminimalkan biaya dalam memproduksi barang yang dihasilkan, karena dengan mengetahui beberapa penjualan pada periode berikutnya, perusahaan dapat memproduksi barang secara tidak berlebihan. Dari dasar latar belakang masalah tersebut diatas maka penulis mengambil judul : “FORECAST PENJUALAN AIR MINUM JENIS BOTOL 600 ML PADA CV.AL ABRAR”.

commit to user

4

B. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang diatas, maka dapat dirumuskan bahwa pokok permasalahan yang akan dibahass dalam penelitian ini adalah :

1. Berapakah peramalan penjualan produk galon di CV.Al Abrar Divisi AMDK dengan metode Single Moving Average, Exponential Smoothing, Weighted Moving Average dan Analisis Regresi Linier pada bulan Maret, April, Mei 2012?

2. Berapakah forecast error dari hasil peramalan dengan keempat metode diatas?

3. Metode peramalan apa yang tepat dalam menentukan besarnya penjualan produk botol 600 ml di CV. Al Abrar pada bulan Maret, April, Mei 2012?

C. Tujuan Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan dengan tujuan agar penelitian yang akan dilakukan hasilnya dapat memberikan manfaat yang sesuai dengan apa yang dikehendaki.

Adapun tujuan penelitian ini adalah :

1. Untuk mengetahui peramalan penjualan produk botol 600 ml di CV.Al Abrar dengan metode Single Moving Average, Exponential Smoothing, Weighted Moving Averages dan Analisis Regresi Linier pada bulan Maret, April, Mei 2012.

2. Untuk mengetahui forecast error dari hasil peramalan dengan keempat metode tersebut diatas.

commit to user

5 3. Untuk mengetahui metode peramalan yang tepat dalam menentukan besarnya penjualan produk botol 600 ml di CV.Al Abrar Divisi AMDK pada bulan Maret, April, Mei 2012.

D. Manfat Penelitian

Manfaat yang dapat diambil dari penelitian ini adalah :

1. Bagi Penulis

a) Dapat menerapkan ilmu pengetahuan yang diperoleh dibangku kuliah khususnya tentang peramalan.

b) Menambah wawasan berfikir mengenai permasalahan peramalan yang ada di CV.Al Abrar Surakarta dan mencoba mencari solusinya.

2. Bagi Perusahaan

a) Hasil dari penelitian ini dapat dipergunakan perusahaan sebagai bahan masukan dalam pengambilan kebijakan peramalan yang tepat.

b) Dapat membantu perusahaan dalam menentukan metode peramalan yang tepat dan untuk mengetahui tingkat penjualan sehingga dapat membuat perencanaan produksi yang sesuai pada periode yang akan datang.

3. Bagi Pihak Lain

a) Penelitian ini dapat dijadikan sebagai masukan referensi padda kasus yang sama.

b) Dapat menambah pengetahuan dan pemahaman mengenai penelitian-penelitian yang berkaitan dengan peramalan (forecasting).

commit to user

6

E. Metode Penelitian

1. Objek Penelitian

Tempat yang menjadi objek penelitian adalah CV.Al Abrar AMDK, yang berlokasi di Jl. KH. Agus Salim No. 36 B, Kel. Sondakan, Kec. Laweyan, Surakarta

2. Desain Penelitian

Penelitian deskriptif adalah memperoleh jawaban dari pertanyaan tentang siapa, kapan, dimana, dan bagaimana dari suatu topik penelitian (Sumarni dan Wahyuni, 2006 : 52). Penelitian ini merupakan deskriptif karena dilakukan untuk menjawab pertanyaan bagaimana yang menjadi permasalahan utama penelitian dengan keharusan membuat deskriptif atau analisis yang terbatas pada kasus tertentu untuk menjawab permasalahan tersebut. Dalam penelitian ini, kasus yang diteliti yaitu mengenai peramalan penjualan air minum dalam kemasan CV.Al Abrar.

3. Sumber Data

Sumber data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

Data Sekunder

Yaitu data yang diperoleh secara tidak langsung dari perusahaan. Data yang diperoleh dari catatan-catatan, studi pustaka yang relevan dengan tujuan penelitian.

commit to user

7 4. Teknik Pengumpulan Data

a) Metode Observasi

Metode observasi merupakan prosedur yang sistematis dan standar dalam pengumpulan data (Wahyuni dan Sumarni, 2006 : 92). Dalam penelitian ini, peneliti melakukan pengamatan dan pencatatan langsung kegiatan yang dilakukan CV.Al Abrar Divisi AMDK yang berkaitan dengan masalah yang diteliti antara lain adalah : data mesin yang digunakan, data proses produksi.

b) Metode Wawancara

Metode wawancara merupakan komunikasi atau pembicaraan dua arah yang dilakukan oleh pewawancara dan respionden untuk menggali informasi yang relevan dengan tujuan penelitian (Wahyuni dan Sumarni, 2006 : 85). Dalam penelitian ini, peneliti melakukan wawancara dengan pimpinan dan karyawan CV.Al Abrar Divisi AMDK mengenai proses produksi, permintaan periode lalu, kendala-kendala dalam proses produksi.

c) Metode Studi Pustaka

Metode Studi Pustaka adalah teknik untuk memperoleh informasi dengan menelusuri literatur yang ada, dan menggali teori-teori yang telah berkembang. Dalam penelitian ini penulis mempelajari literature yang berkaitan dengan peramalan.

commit to user

8 5. Teknik Analisis Data

Metode analisis yang digunakan dalam peramalan penjualan produk dalam penelitian ini adalah :

a) Metode Rata-rata Bergerak Tunggal (Single Moving Averages).

Metode rata-rata bergerak tunggal menggunakan sejumlah data aktual permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan di masa yang akan datang. Metode ini akan efektif diterapkan apabila kita dapat mengasumsikan bahwa permintaan pasar terhadap produk akan tetap stabil sepanjang waktu (Gaspersz, 2005 : 87). Secara sistematis, penulisan persamaan Single Moving Averages adalah sebagai berikut:

Rata-rata bergerak n-Periode =

∑ (permintaan dalam n − periode terdahulu n

Dimana n adalah banyaknya periode dalam rata-rata bergerak. (Gaspersz, 2005 : 87).

b) Metode Penghalusan Eksponensial (Exponential Smoothing).

Metode Exponential Smoothing adalah suatu prosedur yang mengulang perhitungan secara terus menerus yang menggunakan data terbaru. Setiap data diberi bobot, dimana bobot yang digunakan disimbolkan

dengan α. Simbol α bisa ditentukan secara bebas, yang bias mengurangi

forecast error. Nilai konstanta pemulusan (α) dapat dipilih diantara nilai 0 dan 1 (Subagyo, 2002 : 19).

commit to user

9 Secara matematis, persamaan penulisan Eksponensial adalah sebagai berikut (Render dan Heizer, 2005 : 146) :

− ₁) Keterangan :

= nilai ramalan untuk periode ke-t

= nilai raamalan untuk satu periode waktu yang lalu, t-1. = nilai aktual untuk satu periode waktu yang lalu, t-1

α = konstanta pemulusan

Nilai α yang menghasilkan tingkat kesalahannya yang paling kecil

adalah yang dipilih dalam peramalan. Metode ini lebih cocok digunakan untuk meramal hal-hal yang fluktuasinya secara random atau tidak teratur (Subagyo, 2002 :22).

c) Metode Weighted Moving Averages (Rata-rata Tertimbang)

Model rata-rata bergerak terbobot ini lebih responsif terhadap perubahan, karena data dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. (Gaspersz, 2005 : 92).

Secara sistematis, persamaan penulisan Weighted Moving Averages adalah sebagai berikut(Render dan Heizer, 2005 : 144)

Rata-rata bergerak dengan pembobotan =

∑(bobot pada periode n)(permintaan pada periode n)

commit to user

10 d) Analisis Regresi Linier

Metode ini selain mengunakan nilai historis untuk variabel yang diramalkan banyak faktor-faktor yang bisa dipertimbangkan, misalnya dalam membuat perencanaan produksi harus mempertimbangkan kesiapan tenaga kerja, kesiapan kondisi mesin yang baik. Bentuk persamaan regresi linier menurut Render dan Heizer (2005 : 165) :

= a + bx

Keterangan :

= nilai variabel tidak bebas, yaitu penjualan a = perpotongan sumbu-y

b = kemiringan garis regresi

x = variabel bebas

Rumus mencari nilai a dan b untuk garis regresi : a = – bx b =

Keterangan :

a = persilangan sumbu y

b = kemringan garis regresi

commit to user

11 x = nilai variabel bebas yang diketahui

y = nilai variabel terkait yang diketahui

= rata-rata nilai

= rata-rata nilai y

n= jumlah data atau pengamatan

e) Pengukuran Hasil Akurasi Peramalan

Teknik yang digunakan untuk mengukur tingkat perbedaan antara hasil peramalan dengan permintaan yang sebenarnya terjadi adalah :

1) Rata-rata Deviasi Mutlak (Mean Absolute Deviation= MAD) MAD merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil dibandingkan kenyataannya. Secara matematis, MAD dirumuskan sebagai berikut (Nasution, 2005 : 240) :

MAD = ∑│ │

Keterangan :

At = Permintaan Aktual pada periode –t.

Ft = Peramalan Permintaan (Forecast)

commit to user

12 N = Jumlah periode peramalan yang terlibat

2) Rata-rata Kuadrat Kesalahan (Mean Square Error = MSE)

MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan peramalan pada setiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara matematis, MSE dirumuskan sebagai berikut (Nasution, 2005 : 240) :

MSE ═ │

Keterangan :

At = Permintaan Aktual pada periode –t.

Ft = Peramalan Permintaan (Forecast)

pada periode−t.

commit to user

13 Kerangka Pemikiran

Gambar 1.1 Kerangka Pemikiran

Data Historis Data Penjualan Produk

Metode Peramalan

Single Moving Average, Weighted Moving Average Exponential Smoothing dan Analisis Regresi Linier

Penentuan Error Mencari Tingkat Kesalahan dari Masing-masing Metode Peramalan

Penentuan Metode Peramalan Yang Tepat

Mencari Tingkat Kesalahan Dari Masing-Masing Metode Peramalan

Ramalan Yang Akan Datang Penjualan Produk Yang Akan Datang

commit to user

14 Keterangan :

CV.AL Abrar Divisi AMDK dalam melakukan penjualan mengalami fluktuasi dari bulan ke bulan, entah itu naik, turun, atau stabil, sehingga perusahaan perlu membuat suatu peramalan untuk mengetahui berapa besarnya penjualan produk pada periode yang akan datang. Dimana untuk membuat ramalan tersebut diperlukan suatu data historis pada periode-periode sebelumnya. Data sebelumnya digunakan untuk meramalkan penjualan diperiode yang akan datang. Dalam menghitung data tersebut digunakan 4 metode, yaitu Single Moving Average, Exponential Smoothing, Weighted Moving Average dan Analisis Regresi Linier.

Dari hasil peramalan tersebut dicari tingkat kesalahan pada masing-masing metode peramalan. Penghitungan kesalahan peramalan tersebut menggunakan MAD (Mean Absolute Error) dan MSE (Mean Square Error). Untuk mengetahui mana metode yang paling tepat dicari tingkat kesalahan (error) yang lebih menderkati nol pada masing-masing metode peramalan.

Dari hasil peramalan tersebut dapat diketahui jumlah penjualan produk pada bulan Maret, April, Mei. Dengan adanya hasil peramalan tersebut , memberikan kemudahan dalam mengetahui jumlah penjualan produk , hal tersebut akan dijadikan sebagai dasar dalam perencanaan produksi oleh manajer perusahaan dalam memproduksi produk botol 600 ml pada bulan Maret, April, Mei 2012. Selanjutnya manajer akan mengambil keputusan setelah mengetahui data peramalan dan perencanaan diatas.

commit to user

15 BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A.Pengertian Peramalan

Peramalan merupakan gambaran keadaan perusahaan pada masa yang akan datang. Gambaran tersebut sangat penting bagi manajemen perusahaan dalam merencanakan berapa jumlah produksi dan kebutuhan bahan baku di masa yang akan datang. Berikut pengertian peramalan menurut pendapat beberapa ahli :

1. Peramalan adalah sebuah prediksi mengenai apa yang terjadi di masa yang akan datang (Taylor, 2001 : 467).

2. Peramalan (forecastnig) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan (Render dan Heizer, 2005: 136)

3. Forecasting adalah peramalan (perkiraan) mengenai sesuatu yang belum terjadi. Dalam hal ilmu pengetahuan sosial segala sesuatu itu belum pasti, lain halnya dengan ilmu eksakta. Jumlah penduduk, pendapatan perkapita, volume penjualan, volume penjualan perusahaan, konsumsi dan lain sebagainya itu selalu berubah-ubah, dalam hal ini perlu adanya data untuk mengadakan forecast (Subagyo, 2002 : 1).

4. Peramalan adalah proses untuk memperkirakan beberapa kebutuhan di masa yang akan datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang dan jasa (Nasution, 2005 : 235).

commit to user

16 5. Peramalan adalah suatu fungsi bisnis yang berusaha memperkirakan penjualan dan penggunaan produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat.

Dari kelima pendapat para ahli diatas maka dapat ditarik kesimpulan bahwa peramalan adalah memperkirakan sesuatu yang akan terjadi dengan menggunakan data-data masa lalu.

B. Tujuan Peramalan

Menurut Subagyo (2002:1) tujuan peramalan adalah mendapatkan peramalan yang bisa meminimumkan kesalahan meramal (forecast error) yang biasa diukur dengan Mean Absolute Error (MAD) dan Mean Square Error (MSE). Sehingga dengan adanya peramalan produksi manajemen perusahaan akan mendapatkan gambaran keadaan produksi di masa yang akan datang, dan akan memberikan kemudahan manajemen perusahaan dalam menentukan kebijakan yang akan dibuat oleh perusahaan.

Menurut Gaspersz (2005 : 198) tujuan peramalan adalah untuk meramalkan permintaan dari item-item independent demand di masa yang akan datang.

commit to user

17

C. Jenis Peramalan

Menurut Render dan Heizer (2005 : 138) peramalan dapat dibedakan menjadi tiga jenis yaitu :

a) Peramalan ekonomi ( economic forecast )

Menjelaskan siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi, ketersediaan uang, dana, yang dibutuhkan untuk membangun perumahan dan indikator perencanaan yang lainnya.

b) Peramalan Teknologi ( Technolohical forecast )

Memperhatikan tingkat kemajuan teknologi yang dapat meluncurkan produk baru yang menarik, membutuhkan pabrik, dan peralatan baru.

c) Peramalan Permintaan ( Demand forecast )

Proyeksi permintaan untuk produk atau layanan suatu perusahaan. Peramalan ini juga disebut peramalan penjualan, yang mengendalikan produksi, kapasitas, serta sistem penjadwalan dan menjadi input bagi perencanaan keuangan, pemasaran dan sumber daya manusia.

D. Peramalan Menurut Horizon Waktunya

Peramalan dapat dibedakan dalam tiga kelompok yaitu :Peramalan Jangka Panjang, yaitu peramalan yang umumnya dua sampai sepuluh tahun. Peramalan ini digunakan untuk perncanaan produk dan perencanaan sumber daya

commit to user

18 1) Peramalan Jangka Menengah, yaitu peramalan yang umumnya satu sampai dua puluh empat bulan. Peramalan ini lebih mengkhusus dibandingkan dengan peramalan jangka panjang, biasanya digunakan untuk menentukanaliran kas, perencanaan produksi, dan penentuan anggaran.

2) Peramalan Jangka Pendek, yaitu peramalan yang umumnya satu sampai lima minggu. Peramalan ini digunakan untuk mengambil keputusan dalam hal perlu tidaknya lembur, penjadwalan kerja, dan lain-lain. (Nasution, 2005 : 236).

E. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pemilihan Teknik Peramalan

Peramalan sebenarnya upaya untuk memperkecil resiko yang timbul akibat pengambilan keputusan dalam suatu perencanaan produksi.

Berikut ini merupakan beberapa faktor-faktor yang harus dipertimbangkan (Ishak, 2010 : 107) :

1. Horizon peramala 2. Tingkat Ketelitian 3. Ketersediaan data 4. Bentuk pola data 5. Biaya

6. Jenis dari model

commit to user

19 F. Sifat-sifat Peramalan

Dalam membuat peramalan atau menerapakan hasil peramalan, ada beberapa hal yang harus dipertimbangkan, yaitu (Ishak, 2010 : 107) :

1. Peramalan pasti mengandung kesalahan, artinya peramal hanya bisa mengurangi ketidakpastian yang akan terjadi tetapi tidak dapat menghilangkan kepastian tersebut.

2. Peramalan seharusnya memberikan informasi mengenai beberapa ukuran kesalahan.

3. Peramalan jangka pendek lebih akurat dibandingkan dengan peramalan jangka panjang.

G. Tahap-tahap Peramalan

Menurut Render dan Heizer (2005 : 139) ada tujuh tahap yaitu :

1. Menentukan tujuan peramalan

2. Memilih unsur apa yang akan diramal

3. Menentukan horison waktu peramalan, ( pendek, menengah, atau panjang ).

4. Memilih tipe model peramalan

5. Mengumpulkan data yang diperlukan untuk melakukan peramalan 6. Membuat peramalan

commit to user

20

H. Karakteristik Peramalan Yang Baik.

Menurut Ishak (2010:105). Karakteristik peramalan yang baik sebagai berikut :

1. Akurasi

Diukur dengan kebiasaan dan kekonsistenan peramalan tersebut. 2. Biaya

Biaya yang diperlukan dalam pembuatan suatu peramalan adalah tergantung dari jumlah item yang diramalkan, lama periode, metode peramalan yang dipakai.

3. Kemudahan

Penggunaan metode peramalan yang sederhana, mudah dibuat, dan mudah diaplikasikan akan memberikan keuntungan bagi perusahaan.

I. Metode Peramalan

Menurut Render dan Heizer (2005 : 142) ada dua jenis pendekatan dalam peramalan :

1. Metode Kuantitatif

Metode ini menggunakan berbagai model matematis yang menggunakan data historis dan atau variabel-variabel kausal untuk meramalkan permintaan

commit to user

21 a. Model Time Series :

1) Metode Rata-rata Bergerak Tunggal (Single Moving Averages)

Metode rata-rata bergerak tunggal menggunakan sejumlah data aktual permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan dimasa yang akan datang. Metode ini akan efektif diterapkan apabila kita dapat mengasumsikan bahwa permintaan pasar untuk produk akan tetap stabil sepanjang waktu (Gaspersz, 2005 : 87). Bila permintaan berubah secara signifikan dari waktu ke waktu, ramalan harus cukup agresif dalam mengantisipasi perubahan tersebut, sehingga nilai N yang kecil akan lebih cocok dipakai. Sebaliknya, permintaan cenderung stabil selama jangka waktu yang panjang, sebaiknya dipakai nilai N yang besar (Nasution, 2005 : 247). Secara sistematis, penulisan persamaan Single Moving Averages adalah :

Rata-rata bergerak n-Periode =

Dimana n adalah banyaknya periode dalam rata-rata bergerak. (Gaspersz, 2005 : 87).

commit to user

22 2) Metode Penghalusan Eksponensial (Exponential

Smoothing).

Metode Exponential Smoothing adalah suatu prosedur yang mengulang perhitungan secara terus menerus yang menggunakan data terbaru. Setiap data diberi bobot, dimana bobot yang digunakan disimbolkan

dengan α. Simbol α bisa ditentukan secara bebas, yang

bias mengurangi forecast error. Nilai konstanta

pemulusan (α) dapat dipilih diantara nilai 0 dan 1

(Subagyo, 2002 : 19).

Secara matematis, persamaan penulisan Eksponensial adalah sebagai berikut (Render dan Heizer, 2005 : 146) :

− ₁)

Keterangan :

= nilai ramalan untuk periode ke-t

= nilai ramalan untuk satu periode waktu yang lalu, t-1

= nilai aktual untuk satu periode waktu yang lalu, t-1

commit to user

23

Nilai α yang menghasilkan tingkat kesalahannya

yang paling kecil adalah yang dipilih dalam peramalan. Metode ini lebih cocok digunakan untuk meramal hal-hal yang fluktuasinya secara random atau tidak teratur (Subagyo, 2002 :22).

3) Metode Weighted Moving Average (Rata-rata Tertimbang)

Model rata-rata bergerak terbobot ini lebih responsif terhadap perubahan, karena data dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. (Gaspersz, 2005 : 92). Secara sistematis, persamaan penulisan Weighted Moving Averages adalah sebagai berikut (Render dan Heizer, 2005 : 144).

Rata-rata bergerak dengan pembobotan =

b. Model Klausal

1) Proyeksi Trend

Metode peramalan dengan proyeksi trend (Trend projection) ini mencocokan garis trend kerangkaian titik data historis dan kemudian memproyeksi garis itu kedalam ramalan jangka

commit to user

24 menengah hingga jangka panjang (Render dan Heizer, 2005 : 155)

Secara matematis, persamaan penulisan Trend Projection adalah sebagai berikut (Render dan Heizer, 2005 : 156) :

ŷ= a + bx

Keterangan :

ŷ = nilai variabel terikat a = persilangan sumbu y

b = kemiringan garis regresi (tingkat perubahan pada y untuk perubahan yang terjadi di x)

x = variabel bebas (waktu)

Untuk mencari nilai a dan b menggunakan rumus :

a = - b b =

Untuk menentukan nilai dan menggunakan rumus :

commit to user

25 Keterangan :

a = persilangan sumbu y b = kemringan garis regresi

Σ = tanda penjumlahan total

x = nilai variabel bebas yang diketahui y = nilai variabel terkait yang diket

= rata-rata nilai = rata-rata nilai y

n= jumlah data atau pengamatan

2) Analisis Regresi Linier

Metode ini selain mengunakan nilai historis untuk variabel yang diramalkan banyak faktor-faktor yang bisa dipertimbangkan, misalnya dalam membuat perencanaan produksi harus mempertimbangkan kesiapan tenaga kerja, kesiapan kondisi mesin yang baik. Bentuk persamaan regresi linier menurut Render dan Heizer (2005 : 165) :

ŷ= a + bx

Keterangan :

ŷ = nilai variabel tidak bebas, yaitu penjualan a = perpotongan sumbu-y

commit to user

26 b = kemiringan garis regresi

x = variabel bebas

Rumus mencari nilai a dan b untuk garis regresi : a = ŷ – b =

Keterangan :

a = persilangan sumbu y b = kemringan garis regresi

Σ = tanda penjumlahan total

x = nilai variabel bebas yang diketahui y = nilai variabel terkait yang diketahui x = rata-rata nilai

ŷ = rata-rata nilai y

n= jumlah data atau pengamatan

2. Teknik Kualitatif

Yaitu peramalan yang menggabungkan faktor-faktor penting seperti Intuisi pengambil keputusan, pengalaman pribadi, emosi, dan sistem nilai Render dan Heizer (2005 : 140). Teknik peramalan kualitatif yang dapat digunakan adalah sebagai berikut:

commit to user

27 1) Keputusan dari Pedapat Juri eksekutif ( Jury of executive

opinion)

Teknik peramalan yang meminta pendapat segolongan kecil manager tingkat tinggi dan menghasilkan estimasi permintaan kelompok.

2) Metode Delphi (delphi method)

Teknik peramalan yang menggunakan proses kelompok dimana para pakar melakukan peramalan.

3) Gabungan dari Teknik Penjualan (sales force composite) Teknik peramalan berdasarkan prediksi tenaga penjualan akan penjualan yang diharapkan.

4) Survei Pasar Konsumen (consumer market survey)

Metode peramalan yang meminta input dari konsumen mengenai rencana pembelian mereka dimasa depan.

I. Pengukuran Hasil Akurasi Peramalan

Salah satu cara mengevaluasi teknik peramalan menggunakan ukuran tentang tingkat perbedaan antara hasil peramalan dengan permintaan yang sebenarnya terjadi. Ada empt ukuran yang biasa digunakan, yaitu :

1. Rata-rata Deviasi Mutlak ( Mean Absolute Deviation = MAD)

MAD merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau

commit to user

28 lebih kecil dibandingkan kenyataannya. Secara matematis, MAD dirumuskan sebagai berikut (Nasution, 2005 : 240) :

MAD = ∑│ │

Keterangan :

At = Permintaan Aktual pada periode –t.

Ft = Peramalan Permintaan (Forecast)

pada periode−t.

N = Jumlah periode peramalan yang terlibat

2. Rata-rata Kuadrat Kesalahan ( Mean Square Error = MSE)

MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan peramalan pada setiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara matematis, MSE dirumuskan sebagai berikut (Nasution, 2005 : 240) :

MSE ═ │

Keterangan :

At= Permintaan Aktual pada periode –t.

Ft= Peramalan Permintaan (Forecast)

commit to user

29 N= Jumlah periode peramalan yang terlibat.

3. Rata-rata Kesalahan Peramalan (Mean Forecast Error= MFE)

MFE sangat efektif untuk mengetahui apakah suatu hasil peramalan selama periode tertentu terlalu tinggi atau terlalu rendah. Bila hasil peramalan tidak bias, maka nilai MFE akan mendekati nol. MFE dihitung dengan menjumlahkan semua kesalahan peramalan selama periode peramalan dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara matematis, MFE dinyatakan sebagai berikut (Nasution, 2005 : 240) :

MFE =

Keterangan :

At = Permintaan Aktual pada periode –t.

Ft = Peramalan Permintaan (Forecast)

pada periode−t.

N= Jumlah periode peramalan yang terlibat.

4. Rata-rata Presentase Kesalahan Absolute (Mean Absolute Percentage Error = MAPE)

MAPE merupakan ukuran kesalahan relative. MAPE biasanya lebih berarti dibandingkan MAD karena MAPE menyatakan

commit to user

30 persentase kesalahan hasil peramalan terhadap permintaan aktual selama periode tertentu yang memberikan informasi persentase kesalahan terlalu tinggi atau terlalu rendah. Secara matematis MAPE dinyatakan sebagai berikut (Nasution, 2005 : 24) :

MAPE =

Keterangan :

At = Permintaan Aktual pada periode –t.

Ft = Peramalan Permintaan (Forecast)

pada periode−t.

N = Jumlah periode peramalan yang terlibat.

commit to user

31 BAB III

PEMBAHASAN

A. Gambaran Umum Perusahaan

CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur merupakan sebuah perusahaan yang menghasilkan Air Minum Dalam Kemasan (AMDK) yang memproduksi air mium murni. Perusahaan ini didirikan pada bulan April 2004 di Jl. KH Agus Salim 36 B, Sondakan, Laweyan Surakarta, dengan SIUP. No 517/0253/PK/VI/2004 dan BPOM RI MD : 249111001296.

Produk yang dihasilkan yaitu air minum murni “KAAFUR”. Air minum murni ini adalah hasil proses filter berteknologi tinggi dengan tingkat kemurnian sampi 99 % diukur dengan Elektroda Air dan Total Dissolved Solid (TDS), didukung proses akhir ozonisasi dan (Ultraviolet) UV sehingga tidak ada apa-apa lagi termasuk mineral. Air minum ini tidak akan berlumut bila dijemur dalam waktu sekian tahun. Bagi orang yang belum terbiasa minum air murni “KAAFUR” kesan pertama terkadang terasa pahit karena “KAAFUR” adalah air murni yang tidak ada apa-apanya lagi dalam air, termasuk garam dan gula. Rasa pahit itu mungkin sebagai salah satu proses pelarutan toxic atau racun berupa endapan-endapan yang tidak berguna bagi tubuh kita, sehingga saat pelarutan itulah timbul rasa pahit.

Produk air minum murni ini awal berdirinya bernama TASNIM dengan mengusung “Air Minum Kesehatan”, kemudian pada tahun 2005 TASNIM berubah nama menjadi Kaafur karena pada waktu didaftarkan untuk SNI

commit to user

32 (Standar Nasional Indonesia ) di Jakarta ternyata sudah ada yang mendaftarkan dengan nama TASNIM, sehingga harus mengubah nama menjadi Kaafur sampai dengan sekarang. Nama Kaafur sendiri berasal dari bahasa Arab yang artinya air yang turun dari surga.

Air minum Kaafur telah mencapai perkembangan yang cukup menggembirakan, semula dari kapasitas 10.000 liter/hari dan saat ini ditingkatkan menjadi 25.000 liter/hari. Perusahaan air minum murni Kaafur telah memproduksi dalam 5 kemasan varian produk yaitu galon 19 liter, botol 330 ml, botol 600 ml, botol 1500 ml, dan cup/gelas 240 ml. Peningkatan mutu dan kepuasan pelanggan merupakan komitmen dari CV. AL ABRAR Divisi Air Minum Dalam Kemasan (AMDK), Kaafur sebagai perusahaan pendistribusian air minum murni dengan menetapkan kebijakan mutu :

1. Memproduksi Air Minum Dalam Kemasan (AMDK) sesuai dengan Standar Nasional Indonesia.

2. Berupaya mengelola perusahaan secara professional dengan melibatkan tanggung jawab seluruh karyawan.

commit to user

33

B. Tujuan Perusahaan

CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur didirikan memiliki dua tujuan baik secara umum maupun khusus.

Tujuan Umum :

1. Memenuhi kebutuhan, memberi kepuasan, dan pelayanan yang baik bagi pelanggan

2. Membantu pemerintah untuk mencptakan lapangan pekerjaan. Tujuan Khusus :

Untuk memperoleh keuntungan yang digunakan sebagai sumber penghasilan perusahaan guna kelangsungann hidup perusahaan dan sebagian keuntungannya merupakan pendapatan yayasan untuk sabilillah.

commit to user

34

C. Struktur Organisasi Perusahaan

Gambar 3.1

Struktur Organisasi CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur Direktur Quality Assurance Kepala Divisi Kabag Pemasaran Kabag Umum & Personalia Kabag PPIC Kabag Keuangan Kabag Produksi & QC Seksi Penjualan Seksi Cleaning Service Seksi Administrasi Seksi Produksi Kabag Pengadaan & Gudang Seksi Transportasi Seksi Maintenance

commit to user

35 Berdasarkan gambar diatas dapat diuraikan tugas dan tanggung jawab dari tiap kegiatan dalam struktur organisasi CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur adalah

1. Direktur

a) Menentukan misi dan tujuan organisasi. b) Memilih eksekutif.

c) Mendukung eksekutif dan tinjauan terhadap kinerjanya. d) Memastikan perencanaan organisasi yang efektif. e) Memastikan sumber daya yang mencukupi.

f) Menentukan dan memantau program dan jasa organisasi. g) Menentukan image organisasi ke publik.

h) Bertindak sebagai court of appeal (pengendalian perkara). i) Mengukur kinerjanya sendiri.

2. Quality Assurance

a) Menyelenggarakan kegiatan berdasarkan panduan mutu. b) Membuat perhitungan biaya, tinjauannya berdasar kualitas. c) Menindaklanjuti rencana mutu.

d) Melakukan pengontrolan proses dengan teknik statistic. e) Melakukan analisa penyebab kegagalan.

f) Dalaam bertindak mewakili atau persetujuan orang ketiga. g) Mengadakan sistem audit.

commit to user

36 3. Kepala Divisi

a) Semua kebijakan perusahaan termasuk dalam kebijakan serta sasaran mutu.

b) Melaksanakan tinjauan manjemen sesuai dengan jangka waktu yang telah ditetapkan.

c) Pemilihan pemasok komponen produksi. d) Pemeriksaan pemasok komponen produksi.

e) Pemeriksaan pemasok bahan penolong atau komponen produksi. f) Menentukan pembelian dengan sistem kredit.

g) Memeriksa keuangan perusahaan.

h) Mengadakan perjanjian dengan pihak luar.

i) Melaksanakan perubahan-perubahan yang diperlukan. j) Memberikan pengarahan kepada seluruh personel.

4. Kepala Bagian PPIC

a) Membuat planning produksi dan pemasaran berdasarkan repeat order. b) Membuat statistik dari data pemasaran dan produksi.

c) Memonitor perkembangan atau prestasi pelanggan. d) Memonitor sirkulasi cup dipelanggan.

e) Melakukan analisa secara berkala.

5. Kepala Bagian Produksi

commit to user

37 b) Mengendalikan proses produksi agar hasilnya selalu sesuai dengan

yang direncanakan.

c) Menjamin bahwa bahan baku, bahan penolong, dan bahan kemasan yang digunakan dalam proses produksi sesuai dengan persyaratan yang telah ditetapkan.

d) Menjamin bahwa produk yang dihasilkan sesuai dengan standar yang telah ditentukan.

e) Menyimpan dan memelihara dokumen yang berkaitan dengan kegiatan produksi.

6. Kepala Bagian Quality Control a) Cek harian

Memeriksa kondisi air baku

a. Sebelum proses produksi (check physic). b. Saat air datang dari supplier.

b) Cek mingguan

Memeriksa bakteriologis air yang siap diisikan. c) Cek Bulanan

Memeriksa bakteriologis air baku yang akan diproses. d) Cek Insidentil

1) Memeriksa kondisi fisik produk jadi (galon, gelas, botol 330 ml, botol 600 ml, dan botol 1500 ml).

2) Memeriksa bakteriologis produk jadi (galon, gelas, botol 330 ml, botol 600 ml, dan botol 1500 ml).

commit to user

38 3) Melakukan pemeriksaan ulang terhdap produk yang di-complain

oleh konsumen.

4) Mencatat produk yang tidak sesuai dengan standar.

5) Melakukan pemeriksaan terhadap bahan pembantu yang akan dipakai untuk proses produksi.

6) Mendata peralatan yang telah dan akan diproduksi.

7) Menjamin bahwa urutan produksi sudah sesuai dengan persyaratan SNI.

7. Kepala Bagian Keuangan

a) Mengendalikan seluruh kegiatan yang berkaitan dengan keuangan agar sesuai dengan anggaran.

b) Mengendalikan piutang perusahaan.

c) Bertanggung jawab atas keluaran dan masuknya keuangan perusahaan.

8. Kepala Bagian Umum dan Personalia

a) Mengendalikan seluruh kegiatan yang berkaitan dengan pengadaan bahan baku, suku cadang, mesin, peralatan dan kepegawaian.

b) Merencanakan penerimaan dan penempatan karryawan sesuai dengan yang dibutuhkan.

c) Merencanakan dan mengendalikan pelatihan atau kursus terhadap karyawan dalam rangka peningkatan untuk pelaksanaan tugas.

commit to user

39 9. Kepala Bagian Pemasaran

a) Bertanggung jawab terhadap pemasaran produk. b) Memajukan perluasan pasar.

c) Membuat perencanaan pemasaran produk, termasuk cara pengirimannya.

d) Melaksanakan tindakan koreksi dan pencegahan serta mengevaluasi perbaikan yang diperlukan.

10. Kepala Bagian Pengadaan dan Gudang

a) Mempersiapkan data barang kebutuhan pabrik yang akan dibeli. b) Mengadakan negoisasi dengan supplier.

c) Menyimpan dan memelihara dokumen yang ada pada seksi pembelian. d) Mencatat daftar sub kontrak.

11. Seksi Administrasi

a) Mencatat order dari customer.

b) Merangkum dan melakukan koreksi terhadap laporan pemasaran, produksi, dan pengeluaran gudang.

c) Melaksanakan kegiatan surat-menyurat.

d) Melaksanakan tindakan koreksi pada kartu debitur.

12. Seksi Produksi

a) Melaksanakan proses produksi galon, botol, gelas/cup. b) Memperhatikan standar operasional

commit to user

40 a. Proses pencucian kemasan.

b. Proses pencucian, penutupan, dan pengepakan.

c) Melakukan proses inspeksi produk yang dihasilkan, segera melapor jika terjadi penyimpangan dari standar yang ditentukan.

d) Mengirimkan atau menyerahkan hasil produksi ke gudang dalam keadaan tertata rapi.

e) Menjaga kebersihan mesin, lokasi pekerjaan dan peralatan kerja.

13. Seksi Maintenance

a) Menjamin bahwa seluruh peralaan dan mesin dalam keadaan baik dan siap dioperasikan.

b) Melakukan dan memelihara mesin dan peralatan. c) Melakukan perbaikan mesin dan peralatan.

d) Menyimpan dan memelihara dokumen yang berkaitan dengan pemeliharaan dan perbaikan peralatan.

e) Menjamin keadaan barang digudang dari kerusakan, penurunan kualitas serta kehilangan.

14. Seksi Transportasi

a) Mengirim produk ke konsumen sesuai instruktur kepala bagian pemasaran.

b) Melakukan perawatan mobil.

c) Menjamin bahwa mobil dalam keadaan baik dan siap untuk dioperasikan.

commit to user

41 15. Seksi Penjualan

a) Menyiapkan produk yang akan dipasarkan.

b) Mengadakan kontrak atau negosiasi dengan para pembeli atau pelanggan.

c) Menjamin barang yang dipasarkan sampai ke pelanggan

d) Menyimpan dan memelihara dokumen yang ada pada seksi penjualan. e) Bertanggung jawab terhadap kebersihan seluruh lokasi perusahaan. f) Menyimpan dan memelihara peralatan kebersihan.

D. Aspek Personalia

1. Jumlah Tenaga Kerja

Jumlah pegawai pada CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur dari bulan ke bulan mengalami perubahan. Hal ini disebabkan dengan tingkat volume produksi dan permintaan dari pelanggan.

commit to user

42 Tabel 3.1

Data Jumlah Tenaga Kerja CV. AL ABRAR Divisi AMDK

Tahun 2012

NO Jabatan Jumlah Tenaga

Kerja 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Kepala Divisi

Kepala Bagian PPIC

Kepala Bagian Keuangan

Kepala Bagian Umum dan Personalia

Kepala Bagian Pemasaran

Kepala Bagian Produksi dan QC

Kepala Bagian Pengadaan dan gudang

Seksi Administrasi

Seksi Produksi

Seksi Maintenance

Seksi Transportasi

Seksi Penjualan

Seksi Cleaning Service

1 1 1 1 1 1 1 1 8 1 8 5 1 Sumber : CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur

commit to user

43 2. Pembagian Kerja

Sistem kerja dibagi menjadi 2 bagian yaitu :

a. Shift I : shift ini untuk karyawan kantor dan karyawan bagian produksi yang masuk pagi.

b. Shift II : shift ini untuk karyawan bagian produksi yang masuk malam saja.

Pembagian waktu kerja di perusahaan ini adalah : Shift I :

a. Hari Senin

Jam kerja mulai 07.45 WIB - 16.00 WIB dengan jam istirahat 12.00 WIB - 13.00 WIB.

b. Hari Selasa-Kamis

Jam kerja mulai 08.00 WIB - 16.00 WIB dengan jam istirahat 12.00 WIB – 13.00 WIB.

c. Hari Jum’at

Jam kerja mulai 08.00 WIB - 16.00 WIB dengan jam istirahat 11.30 WIB – 13.00 WIB.

d. Hari Sabtu

Jam kerja mulai 08.00 WIB - 16.00 WIB dengan jam istirahat 12.00 WIB – 13.00 WIB.

commit to user

44 Shift II :

Hari Senin-Sabtu

Jam kerja mulai 16.00 WIB - 24.00 WIB dengan jam istirahat 18.00 WIB – 19.00 WIB.

3. Sistem Pengupahan

Sistem pengupahan yang diterapkan oleh CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur adalah :

a. Upah bulanan

Yaitu upah yang diberikan kepada karyawan tetap dan diberikan setiap bulannya. Yang meliputi karywan staff kantor, karyawan produksi dan keamanan.

b. Upah mingguan

Yaitu upah yang diberikan pada akhir minggu. Upah ini diberikan untuk karyawan tidak tetap yaitu pada karyawan bagian produksi.

4. Kesejahteraan Karyawan

Dalam upaya untuk mempertahankan dan meningkatkan semangat kerja karyawan, maka perusahaan CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur selain memberikan upah juga memberikan kebijakan yang menyangkut kesejahteraan karyawan yaitu :

a. Memberikan THR (Tunjangan Hari Raya), yaitu tunjangan kesejahteraan yang diberikan setiap akhir tahun atau libur hri raya. b. Untuk karyawan yang sudah berkeluarga berhak mendapatkan

pelayanan kesehatan yang baik dari perusahaan terhadap (suami, istri ataupun anak-anaknya).

commit to user

45 c. Memberikan pakaian seragam kepada seluruh karyawan.

d. Setiap bulannya perusahaan memberikan fasilitas 3 buah galon air murni kepada setiap karyawannya.

E. Aspek Produksi

1. Hasil Produksi

Perusahaan CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur menghasilkan produk dengan ukuran yang berbeda-beda. Hal ini bertujuan untuk memenuhi permintaan pelanggan. Adapun produk-produk yang dihasilkan perusahaan CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur adalah sebagai berikut :

a. Galon 19 liter b. Botol 1500 ml c. Botol 600 ml d. Botol 330 ml e. Gelas/cup 240 ml

2. Bahan-bahan yang Digunakan a. Bahan Produksi

Proses produksi pada CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur merupakan proses produksi secara terus menerus atau proses produksi continue. Bahan baku yang digunakan adalah air yang diambil dari sumber yang terjamin kualitasnya, untuk itu beberapa hal yang harus dilakukan untuk menjamin kualitas air meliputi :

commit to user

46 1) Pemeriksaan organoleptik, fisika, kimia, microbiologi, dan radio

aktif.

2) Sumber air baku harus terlindungi dari pencemaran kimia dan microbiologi yang bersifat merusak atau mengganggu kesehatan. b. Bahan Penolong yang Digunakan adalah

1) Kemasan galon, botol, dan cup 2) Tutup galon, botol, dan cup 3) Seal galon, botol, dan cup 4) Stiker galon, botol

5) Double tape 6) Kardus

3. Mesin dan Peralatan

Mesin dan peralatan yang digunakan untuk memproduksi AMDK harus terbuat dari bahan yang tara pangan (food grade), tahan korosi, dan tidak bereaksi dengan bahan kimia. Dalam melaksanakan proses produksi, perusahaan CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur menggunakan mesin dan peralatan produksi berupa :

a. Bak atau tangki penampung air baku. b. Unit pengolahan air (water treatment).

Unit pengolahan air harus mempunyai alat desinfeksi (ozonator), lampu UV atau alat lain yang terdiri dari :

1. Prefilter

commit to user

47 3. Microfilter

c. Mesin pencuci kemasan (bottle washer). d. Mesin pengisi kemasan (filling machine). e. Mesin penutup kemasan (capping machine).

Selain itu seluruh mesin dan peralatan yang kontak langsung dengan air harus terbuat dari bahan yang tara pangan (food grade), tahan korosi, dan tidak bereaksi dengan bahan kimia.

4. Proses Produksi

Secara garis besar proses produksi pada CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur adalah sebagai berikut

a. Penyediaan Air Baku

Pada tahap ini dilakukan proses pemompaan air baku dari sumbernya, yaitu air sumur ke dalam tangki-tangki penampungan air baku. Dalam tahap ini kandungan mineral (TDS) dalam tangki penampungan air baku masih tinggi sekali yaitu ± 200-300 ppm. b. Pengolahan Air Baku Menjadi Air Setengah Jadi

Tahap selanjutnya adalah pengolahan dari air baku menjadi air setengah jadi, dimana pada tahap ini dilakukan proses filtrasi dengan menggunakan pasir kuarsa dan filter 10 micron. Filtrasi ini dilakukan dengan tujuan untuk menyaring partikel-partikel kasar yang ada dalam air tersebut. Setelah dilakukan proses filtrasi dilanjutkan dengan proses penukaran ion, yaitu unsur mineral yang terdapat dalam bahan baku dihilangkan yaitu dengan menikat ion positif dan

commit to user

48 ion negative yang diproses melalui tabung kation dan tabung anion. Pada proses penukaran ion ini, TDS air yang tadinya ± 200 ppm menjadi 50 ppm. Setelah itu dimasukkan kedalam tangki-tangki penampungan air berkapasitas 8.000 liter.

c. Pengolahan Air Setengah Jadi menjadi Air Jadi

Setelah dilakukan proses pengolahan air baku menjadi air setengah jadi, tahap selanjutnya adalah pengolahan dari air setengah jadi menjadi air jadi. Pada tahap ini sama seperti pada tahap proses pengolahan air baku menjadi air setengah jadi, yaitu dengan melakukan penukaran ion dan ditambah dengan proses filter dengan karbon aktif. Proses ini bertujuan untuk menyerap bau, rasa, warna, sisa khlor dan bahan anorganik, setelah itu dimasukkan kedalam bak penampungan air berkapasitas 6.000 liter. Pada tahap ini TDS air dapat turun lagi menjadi < 3 ppm.

d. Penyaringan dengan Mikrofilter

Penyaringan dengan menggunakan filter micro ini merupakan penyaringan bertingkat, karena menggunakan filter berukuran 5 µ, 3 µ, dan 1 µ. Filter ini berfungsi untuk menyaring partikel-partikel halus dan menghilangkan sisa-sisa anorganik maupun koloid.

e. Desinfeksi dengan Ozon dan Ultraviolet (UV)

Proses desinfeksi dapat berlangsung dalam tangki pencamur ozon dan selama ozon masih dalam kemasan. Kadar ozon pada tangki pencamur minimal 0,6 ppm dan kadar residu ozon sesaat setelah pengisian berkisar antara 0,1-0,4 ppm. Pemeriksaan kadar

commit to user

49 residu ozon dilakukan secara periodik dan didokumentasikan dalam administratif perusahaan. Tindakan desinfeksi ini dapat ditambah dengan melakukan penyinaran dengan lampu ultraviolet (UV). Dengan catatan, apabila menggunakan lampu ultraviolet harus dengan panjang gelombang 254 nm/2573 A dengan intensitas minimum 10.000 mw detik per cm². Tujuan dari proses desinfeksi ini adalah untuk mematikan bakteri-bakteri yang masih hidup. Kemudian dimasukkan ke dalam tendon stenlis dengan kapasitas 1500 liter air.

f. Pengisian, Penutupan, dan Pengepakan. 1) Pengisian dan Penutupan.

Setelah dilakukan proses pengolahan air bahan baku menjadi air jadi, maka air murni siap untuk diisikan kedalam galon, botol, dan cup yang proses pengisiannya dengan menggunakan mesin yang sudah terotomatis.

Pengisian dan penutupan botol atau cup harus dilakukan dengan cara yang higienis dalam ruang pengisian yang bersih dan saniter. Suhu dalam ruang pengisian maksimal 25º C.

2) Pengepakan

Tahap terakhir adalah pengepakan. Pengepakan terhadap produk yang sudah jadi ini dapat berupa : kotak karton, shrink, plastik atau krat plastik.

commit to user

50 Gambar 3.2

Alur Proses Produksi CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur Air sumber atau air baku

Cup/gelas Botol

Galon Sand Filter

Finish Tank Carbon Filter

Ultra Violet Storage Tank

Ozon Generation Storage Tank I

CF 1 µ Storage Tank II

CF 5 µ CF 10 µ

commit to user

51

F. Aspek Pemasaran

Untuk meningkatkan dan memajukan hasil usaha, perusahaan CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur dalam memasarkan hasil produksinya mempunyai daerah pemasaran yang cukup luas diantaranya : Surakarta, Semarang, Ungaran, Boyolali, Pacitan, Wonogiri, Karanganyar, Klaten, Sukoharjo, dan Sragen. Untuk memasarkan hasil produksinya, perusahaan menggunakan saluran distribusi langsung dan tidak langsung artinya distribusi barang dari produsen langsung kepada konsumen dan dari produsen ke konsumen lewat penyalur terlebih dahulu.

G. Laporan Magang Kerja

1. Pengertian Magang Kerja.

Magang kerja merupakan kegiatan penunjang perkuliahan yang wajib dilakukan oleh mahasiswa dengan cara diterjunkan secara langsung ke dunia kerja dengan tujuan agar mahasiswa dapat melihat secara langsung aplikasi dari berbagai teori yang telah dipelajari dalam perkuliahan. Magang kerja ini wajib dilakukan oleh setiap mahasiswa Diploma III Jurusan Manajemen Industri pada semester akhir. Lamanya pelaksanaan magang kerja juga membantu mahasiswa dalam menyelesaikan Tugas Akhir. Perusahaan yang menjadi tujuan magang kerja yaitu perusahaan yang bersifat produksi.

commit to user

52 2. Tempat dan Waktu Pelaksanaan Magang Kerja.

Tempat pelaksanaan magang kerja di CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur yang berlokasi di Jl. KH Agus Salim 36 B, Kelurahan Sondakan, Kecamatan Laweyan, Surakarta. Waktu pelaksanaan magang kerja dimulai dari tanggal 1 Februari-29 Februari 2012.

3. Prosedur Magang Kerja

Selama dalam kegiatan magang kerja, perusahaan memberikan beberapa prosedur atau peraturan yang harus ditaati oleh mahasiswa antara lain sebagai berikut :

a) Mahasiswa wajib mengenakan pakaian sopan dan rapi. b) Magang kerja dilaksanakan mulai jam 08.00-16.00 WIB.

c) Setiap harinya, mahasiswa diharap lapor kepada keamanan pabrik (security) untuk melakukan absensi daftar hadir.

4. Tujuan Magang Kerja.

Membandingkan ilmu-ilmu yang diperoleh selama dibangku perkuliahan dengan aplikasi di lapangan ysng dilaksanakan di CV. AL ABRAR Divisi AMDK Kaafur, yaitu :

a) Mahasiswa dapat secara langsung aplikasi dari berbagai teori yang telah dipelajari dalam perkuliahan.

b) Mahasiswa mendapatkan pengalaman dan pengetahuan langsung mengenai berbagai aktivitas dalam dunia kerja.

c) Setelah lulus diharapkan mahasiswa mampu mengatasi permasalahan-permasalahan di dunia kerja.

commit to user

53 5. Kegiatan Magang Kerja.

a) Minggu I (Tanggal 1-3 Februari 2012). 1) Pengenalan lingkungan perusahaan. 2) Pengamatan Alur Order

b) Minggu II (Tanggal 6-10 Februari 2012). 1) Mengamati Proses Alur Pemasaran. 2) Mengamati Proses Alur Pengiriman c) Minggu III (Tanggal 13-17 Februari 2012).

1) Meminta data-data yang di butuhkan dalam penelitian yang berkaitan dengan proses produksi dan produk akhir serta mengenai profil perusahaan.

2) Merekap kwitansi pembelian bahan baku air ke dalam komputer. d) Minggu IV (Tanggal 20-24 Februari 2012)

1) Memindahkan kwitansi pembayaran penjualan ke dalam buku. 2) Mem

e) Minggu V (Tanggal 27-29 Februari 2012). 1) Membantu bagian produksi.

2) Mengumpulkan data mengenai sejarah perusahaan, proses produksi, struktur organisasi, dan jumlah penjualan botol 600 ml.

commit to user

54 H. Analisis Data dan Pembahasan

CV.Al Abrar merupakan perusahaan industri air minum murni yang memproduksi air minum dalam kemasan (AMDK). Salah satu produk yang dihasilkan adalah botol 600 ml, Dalam melakukan kegiatan penelitian diperusahaan tersebut, diperlukan adanya tindakan atau analisis data dengan tujuan untuk memberikan jawaban atas masalah yang muncul dalam penelitian serta memberikan argumen terhadap perusahaan yang penulis teliti.

Dalam bab ini penulis akan menganalisis mengenai peramalan penjualan produk botol 600 ml untuk memprediksi penjualan pada periode yang akan datang. Dalam perhitungan peramalan penjualan produk botol 600 ml penulis menggunakan data penjualan bulan Maret 2011 untuk dianalisis. Metode yang digunakan penulis adalah Single Moving Average, Eksponensial Smoothing, Weighted Moving Averages dan Analisis Regresi Linier.

Dengan membandingkan hasil peramalan dari ke empat metode, diharapkan memperoleh tingkat kesalahan atau error terkecil, sehingga dapat dijadikan pedoman untuk melakukan peramalan periode mendatang.

commit to user

55 Tabel 3.2

Data Penjualan Produk Botol 600 ml CV. AL ABRAR Divisi AMDK

Maret 2011-Februari 2012

NO BULAN Penjualan

Botol 600 ml (dalam satuan unit)

1 Maret 2011 12.072

2 April 11.232

3 Mei 13.800

4 Juni 13.896

5 Juli 20.112

6 Agustus 15.024

7 September 12.936

8 Oktober 14.712

9 November 10.728

10 Desember 13.992

11 Januari 2012 13.512

12 Februari 15.600

JUMLAH 167.616

commit to user

56 1. Penentuan Peramalan Penjualan Bulan Maret 2012

a. Metode Single Moving Averages 3 Bulanan

Tabel 3.3

Perhitungan Peramalan Penjualan Produk Botol 600 ml Dengan Metode Single Moving Averages 3 Bulanan

Maret 2011 – Maret 2012

Sumber : Pom For Windows

Hasil ramalan penjualan Botol 600 ml pada bulan Maret 2012

menggunakan POM For Windows dengan metode Single Moving Averages 3 bulanan yaitu 14.368 botol dengan tingkat kesalahan MAD 2.468,4 dan

commit to user

57 Gambar 3.4

Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml Bulan Maret 2011-Maret 2012 dengan metode Single Moving Average 3 Bulanan

Adapun secara matematis persamaan yang digunakan

Rata-rata bergerak =

Metode yang digunakan adalah Single Moving Averages 3 bulanan, maka untuk meramalkan dengan periode 3 bulanan dimulai dari bulan ke 4 yaitu dengan perhitungan sebagai berikut :

F Juni : = 12.368

F Juli : = 12.976

Untuk perhitungan peramalan bulan berikutnya langkahnya sama seperti diatas yaitu dengan menjumlahkan data penjualan selama 3 bulan, data diambil 3 bulan sebelum bulan peramalan, dan dibagi n yaitu 3.

commit to user

58 Hasil peramalan (forecast) bulan Maret 2012 adalah :

F Maret : = 14.368

Karena data berupa data penjualan botol maka tidak mungkin hasilnya berupa pecahan, maka hasil peramalan dibulatkan dengan syarat :

0-0,499 dibulatkan menjadi 0

0,5-0,999 dibulatkan menjadi 1

Perhitungan tingkat kesalahan

Secara matematis persamaan yang digunakan adalah :

MAD = ∑│ │

=

=

2.468,4

MSE ═ │

=

commit to user

59 Hasil perhitungan ramalan penjualan Botol 600 ml pada bulan Maret 2012 secara manual dengan metode Single Moving Averages 3 bulanan yaitu 14.368 botol dengan tingkat kesalahan MAD 2.468,4 dan MSE 9.931

Dari hasil perhitungan dengan menggunakan metode Single Moving Averages 3 bulanan diatas diperoleh ramalan penjualan Botol 600 ml untuk bulan Maret yaitu 14.368

commit to user

60 b. Metode Single Exponential Smoothing Alpha 0,1

Tabel 3.4

Perhitungan Peramalan Penjualan Produk Botol 600 ml Dengan Metode Single Exponential Smoothing Alpha 0,1

Maret 2011 – Maret 2012

Sumber : Pom For Windows

Hasil ramalan penjualan botol 600 ml pada bulan Maret 2012

menggunakan POM For Windows dengan metode Exponential Smoothing 0,1 yaitu 13,493,8 botol dengan tingkat kesalahan MAD 2.001,9 dan MSE 7.880,2

commit to user

61 Gambar 3.5

Grafik Penjualan Produk Botol 600 ml Bulan Maret 2011-Maret 2012 dengan Metode Single Exponential Smoothing Alpha 0,1

Adapun secara matematis persamaan yang digunakan adalah :

− ₁)

Untuk bulan pertama belum diforecast karena data yang kurang dan untuk bulan kedua juga tidak mempunyai cukup data untuk diolah, adapun forecast untuk bulan kedua sebesar 12.072 dan forecast pada periode berikutnya dapat dihitung dengan menggunakan data penjualan sebelumnya dengan perhitungan sebagai berikut :

F Mei = )

commit to user

62

F Juni = )

= 12.169,2 dibulatkan menjadi 12.169

Untuk perhitungan peramalan periode berikutnya sama seperti diatas, data yang digunakan untuk memforecast adalah data peramalan dan data penjualan sebelumnya.

Hasil peramalan (forecast) bulan Maret 2012 adalah :

F Maret = 13.260+0,1 (15.600-13.260)

= 13.493,8 dibulatkan menjadi 13.494

Karena data berupa data penjualan botol maka tidak mungkin hasilnya berupa pecahan, maka hasil peramalan dibulatkan dengan syarat :

0-0,499 dibulatkan menjadi 0

0,5-0,999 dibulatkan menjadi 1

Perhitungan tingkat kesalahan

Secara matematis persamaan yang digunakan adalah

MAD = ∑│ │

=

commit to user

136

BAB IV

PENUTUP

A. Kesimpulan

Berdasarkan analisis dan pembahasan yang sudah penulis lakukan pada bab III, maka dapat diambil kesimpulan dari pembahasan dalan penelitian pada CV.Al-Abrar AMDK Surakarta adalah sebagai berikut :

1. Perhitungan yang telah dilakukan di bab III menyimpulkan metode Single Moving Average, Single Exponential Smoothing, Weighted

Moving Averages dan Analisis Regresi Linier adalah sebagai berikut :

a. Metode Single Moving Averages 3 bulanan ( Bulan Maret 2012)

1) Ramalan Penjualan adalah 14.368 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 2.468,4

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 9.931

b. Metode Single Exponential Smoothing dengan alpha 0,1

1) Ramalan penjualan adalah 13.494 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 2.001,9

commit to user

137 c. Metode Single Exponential Smoothing dengan alpha 0,5

1) Ramalan penjualan adalah 14.507

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 2.131,5

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 7.797,9

d. Metode Single Exponential Smoothing dengan alpha 0,9

1) Ramalan penjualan adalah 15.393 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 2.492

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 9.274,5

e. . Metode Weighted Moving Averages 3 bulan terbobot

1) Ramalan penjualan adalah 14.636 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 2.388,9

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 9.266,9

f. Metode Analisis Regresi Linier

1) Ramalan penjualan adalah 14.571 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 1.571,5

commit to user

138 a. Metode Single Moving Averages 3 bulanan ( Bulan April 2012)

1) Ramalan Penjualan adalah 14.561 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 2.321,2

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 9.676,2

b. Metode Single Exponential Smoothing dengan alpha 0,1

1) Ramalan penjualan adalah 13.364 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 2.354,1

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 9.822

c. Metode Single Exponential Smoothing dengan alpha 0,5

1) Ramalan penjualan adalah 14.539 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 2.121,8

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 8.061,3

d. Metode Single Exponential Smoothing dengan alpha 0,9

1) Ramalan penjualan adalah 14.653 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 2.498,8

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 9.311,8

e. Metode Weighted Moving Averages 3 bulan terbobot

commit to user

139

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 2.258,3

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 9.096,5

f. Metode Analisis Regresi Linier

1) Ramalan penjualan adalah 14.370 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 1.490,7

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 5.090,6

a. Metode Single Moving Averages 3 bulanan ( Bulan Mei 2012)

1) Ramalan Penjualan adalah 14.847 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 1.549,6

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 4.022,2

b. Metode Single Exponential Smoothing dengan alpha 0,1

1) Ramalan penjualan adalah 14.190 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 1.397,4

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 5.377,3

c. Metode Single Exponential Smoothing dengan alpha 0,5

1) Ramalan penjualan adalah 14.445 botol

commit to user

140

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 6.732

d. Metode Single Exponential Smoothing dengan alpha 0,9

1) Ramalan penjualan adalah 14.398 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 2.265,7

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 8.682,2

e. . Metode Weighted Moving Averages 3 bulan terbobot

1) Ramalan penjualan adalah 14.642 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 1.555,6

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 4.135,5

f. Metode Analisis Regresi Linier

1) Ramalan penjualan adalah 13.810 botol

2) Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 1.406,4

3) Mean Square Error (MSE) sebesar 4.202,5

2. Metode yang sesuai dan yang baik untuk diterapkan pada CV Al-Abrar produk botol 600 ml bulan Mei 2012 adalah metode Analisis Regresi

Linier, karena memiliki tingkat error yang kecil dibanding dengan

commit to user

141

B. Saran

Dengan melihat hasil perhitungan diatas, maka dapat dikemukakan saran-saran sebagai bahan pertimbangan bagi perusahaan CV Al-Abrar Divisi AMDK. Adapun saran-saran yang penilis kemukakan adalah sebagai berikut :

1. Untuk meningkatkan efisiensi produksi perusahaan perlu melakukan ramalan penjualan dengan menggunakan data yang akurat dan relevan serta metode ramalan yang sesuai dengan fluktuasi data, sehingga dapat meminimalisir kesalahan ramalan dan dapat membantu pengambilan keputusan baik dibidang perencanaan kebutuhan bahan baku, proses produksi, biaya produksi maupn jumlah tenaga kerja yang dibutuhkan.

2. CV.Al-Abrar sebaiknya menerapkan metode Analisis Regresi Linier pada bulan Mei 2012 dalam meramalkan penjualan produk Botol 600 ml untuk periode mendatang. Karena metode Analisis Regresi Linier pada bulan Mei 2012 memiliki kesesuaian antara pola distribusi nilai-nilai peramalan dengan pola historis data aktual penjualan, selain itu dari pengukuran kesalahan (error) peramalan metode Analisis Regresi Linier pada bulan

Mei 2012 memiliki kesalahan (error) peramalan MAD 1.406,4 dan MSE

4.202,5 terkecil dibandingkan dengan metode peramalan lainnya.

3. Perusahaan perlu mengadakan pelatihan atau training kepada karyawan mengenai metode peramalan (forecasting) agar dapat menjalankan metode ini dengan baik.