Bab II LANDASAN TEORI

Transkripsi

1 5 Bab II LANDASAN TEORI Pada masa sekarang ini, perkembangan teknologi menjadi salah satu hal yang penting dalam proses bisnis perusahaan, misalnya dari segi keamanan. Faktor keamanan merupakan salah satu faktor penting yang menjamin kelangsungan hidup perusahaan. Dengan adanya jaminan faktor keamanan yang baik akan dapat membantu perusahaan meminimalkan adanya potensi-potensi untuk melakukan fraud yang bisa merugikan perusahaan. Oleh karena itu diperlukan teknologi yang baik yang mampu mendukung sistem keamanan di suatu perusahaan. Teknologi-teknologi keamanan yang tersedia antara lain berupa teknologi pembaca kartu, teknologi biometrik, teknologi pembaca sandi, dan lain-lain. 2.1 Biometrik Biometrik adalah metode otomatisasi dari pengenalan seseorang berdasarkan pada sebuah karakteristik psikologi atau kelakuan ( Teknologi biometrik menjadi dasar dari sebuah kesatuan yang luas dari identifikasi keamanan yang tinggi dan solusi dari verifikasi personal.

2 6 Teknologi biometrik harus mempertimbangkan dan mengevaluasi keseluruhan dari karakteristik berikut : 1. Universality : Setiap orang harus memiliki karakteristik. Orang yang bisu atau tanpa sidik jari akan butuh akomodasi dalam cara yang lain. 2. Uniqueness : Umumnya, tidak ada dua orang yang memiliki karakteristik yang identik. Bagaimanapun kembar yang identik susah untuk dibedakan. 3. Permanence : Karakteristik tidak berubah sampai kapanpun. Muka seseorang, sebagai contoh, dapat berubah seiring usia. 4. Collectibility : Karakteristik harus dapat dengan mudah dikumpulkan dan diukur. 5. Performance : Metode harus menghasilkan hasil yang akurat dibawah keadaan lingkungan yang beragam. 6. Acceptability : Publik harus dapat menerima kumpulan sample secara rutin. Metode tanpa gangguan lebih diterima. 7. Circumvention : Teknologi haruslah sulit dicurangi. Ketika dibandingkan dengan metode autentifikasi yang konvensional yang berdasarkan pada apa yang orang miliki atau apa yang orang tahu, autentifikasi biometrik menawarkan dua keuntungan yang khusus : 1. Mempertinggi ketepatan : Dengan hanya memperlihatkan fitur biometrik, seorang pengguna dapat dengan mudah membuktikan dirinya sendiri. Tidak ada masalah seperti pengguna yang terdaftar ditolak karena kehilangan kartu atau lupa kata kuncinya.

3 7 2. Menambah keamanan : Penolakan yang dapat dipercaya terhadap penipu, yang mungkin mencoba untuk memperoleh akses baik dengan mencuri atau memalsukan kartu atau dengan menerka atau memperoleh password dengan cara curang, menjadi mungkin. 2.2 Fingerprint (Sidik Jari) Dari berbagai model pada biometrik, seperti sidik jari, muka, retina, dan yang lainnya, sidik jari adalah yang paling luas digunakan dan memiliki sejarah yang paling lama dalam aplikasi pelaksanaan hukum di dunia nyata. Menurut NEC Journal of Advance Technology Vol 2. No.1, penelitian terhadap identifikasi sidik jari dimulai pada tahun 1960an, dan hasilnya adalah AFIS (Automated Fingerprint Identification Systems) telah digunakan secara mendunia dengan kepercayaan yang tidak dipungkiri lagi. Jutaan dari identifikasi lebih dari seabad dari sejarah forensik yang aktual telah menunjukkan dengan jelas bahwa sidik jari adalah unik dan permanen dan maka identifikasi sidik jari sangat dipercaya. Kemajuan teknik saat ini telah membuat biaya sistem identifikasi menjadi lebih rendah untuk aplikasi umum. Sidik jari telah memiliki dua kelebihan ketika dibandingkan dengan model lain : 1. Stabil, dapat dipercaya dan perangkat lunak identifikasi yang memiliki tingkat keakuratan yang tinggi saat ini tersedia bahkan untuk pemakaian komputer pribadi. 2. Sensor sidik jari dapat dibuat kecil dan tipis untuk diimplementasikan pada personal computer atau bahkan pada peralatan ukuran saku.

4 8 Sebuah sistem autentifikasi personal berbasiskan sidik jari dikhususkan pada dua mode : pendaftaran dan identifikasi. Selama pendaftaran, sebuah gambar sidik jari dibutuhkan dari sebuah jari yang berasal dari seorang pengguna yang terdaftar dengan menggunakan sebuah sensor sidik jari dan fitur yang relevan diubah oleh pengolah fitur. Kumpulan dari fitur yang telah diubah, juga ditunjuk sebagai template yang disimpan sebagai database bersama dengan informasi pengguna yang penting untuk pemberian servis, dan beberapa bentuk ID (identifikasi) yang diberikan untuk pengguna. Ketika pengguna meminta sebuah servis, misalnya dalam mode identifikasi, pengguna memasukkan ID yang diberikan dan memberikan sidik jarinya pada sensor. Sistem menangkap gambar, mengubah masukkan dan mencoba mencocokkan masukkan dengan fitur template yang berhubungan dengan ID pada sistem database. Jika perhitungan sama dengan nilai antara masukkan dan template lebih besar dari permulaan yang ditetapkan sebelumnya, sistem akan menentukan bahwa pengguna adalah benar dan menawarkan servis, tetapi jika tidak maka permintaan akan ditolak. Pada mode identifikasi permintaan dapat hanya menggunakan sidik jari dan tanpa menggunakan ID.

5 9 Gambar 2.1 Autentifikasi Personal Berdasarkan Sidik Jari Untuk mengoptimalkan pendistribusian produk-produk biometrik ini maka dibutuhkan suatu metode inventori yang tepat. Berikut adalah teori-teori sebagai dasar analisis permasalahan. 2.3 Inventori Menurut Arnold dan Chapman (2001), inventori adalah material dan pasokan yang dibawa oleh perusahaan atau institusi baik untuk menjual maupun untuk menyediakan masukkan atau pasokan untuk proses produksi. Secara keuangan, inventori sangat penting untuk perusahaan, menggambarkan antara 20-60% dari total asset perusahaan.

6 10 Dalam manajemen penanganan inventori ada hal yang penting perlu diperhatikan yaitu biaya, sebab di mana inventori berada atau berjalan disitu akan timbul biaya. Berikut adalah biaya dalam manajemen inventori : 1. Item cost merupakan harga barang itu sendiri dan biaya-biaya lain yang berhubungan pada saat pembelian barang tersebut, seperti biaya freight, asuransi, dan lain-lain. 2. Carrying cost meliputi segala biaya yang berhubungan dengan posisi dari inventori itu sendiri dalam perusahaan. Carrying cost ini terdiri dari capital cost, storage cost, risk cost. 3. Ordering Cost adalah biaya yang dibutuhkan untuk memesan barang. Biaya ini tidak tergantung pada jumlah barang yang dipesan. 4. Stockout cost adalah biaya yang timbul karena ketidaktersediannya barang untuk memenuhi permintaan yang ada. Biaya yang timbul misalkan, biaya pemesanan ulang, kehilangan penjualan, dan bahkan kehilangan pelanggan. Pada satu sisi perusahaan dapat mengurangi biaya tersebut dengan mengurangi jumlah inventori yang ada tetapi di sisi lain pelanggan akan tidak puas jika sebuah produk sering tidak tersedia jika diminta. Maka, perusahaan harus menyeimbangkan investasi terhadap inventori dengan tingkat servis pelanggan. Menurut Bowersox, Permintaan yang ada dapat kita bagi menjadi dua tipe, yaitu: Independent Demand: Tipe ini ditujukan pada permintaan produk akhir atau yang disebut juga dengan produk jadi. Dengan kata lain, permintaan terhadap berbagai macam jenis barang tidak berhubungan satu sama lainnya dan jumlah yang dibutuhkan ditentukan secara terpisah atau tidak bergantung pada produk lain.

7 11 Dependent Demand: Dengan tipe ini, kebutuhan akan jenis barang bergantung pada hasil dari kebutuhan terhadap jenis barang yang lain. Sebagai contoh, kebutuhan akan ban mobil bergantung pada kebutuhan akan mobil. MRP akan berhubungan dengan tipe ini. Menurut Render dan Heizer (1997), inventori dapat dibagi menjadi 4 tipe: bahan baku, bahan setengah jadi, barang jadi dan inventori untuk kebutuhan pemeliharaan atau perbaikan. Kegunaan dari inventori adalah: 1. Bisa memenuhi kebutuhan pelanggan di waktu tertentu. 2. Membangun persediaan untuk bulan-bulan dimana permintaan lebih tinggi dari kapasitas yang ada. 3. Mengambil keuntungan ketika ada diskon dari pemasok. 4. Menghindari atau memproteksi dari fluktuasi harga yang meningkat. 5. Menyediakan persediaan cadangan untuk kondisi permintaan yang tidak menentu. 6. Menjaga kelangsungan proses produksi. Menurut fungsinya, inventori terdiri dari cycle stock dan safety stock (Ryzin, 2001). Cycle stock adalah stok yang digunakan untuk memenuhi permintaan yang ada. Cycle stock dipengaruhi oleh beberapa kondisi seperti: Rata-rata permintaan dalam satu periode tertentu Waktu antar pemesanan Waktu antara pemesanan sampai barang tiba/ lead-time

8 12 Safety stock merupakan cadangan inventori yang selalu dipegang oleh perusahaan sebagai cadangan terhadap ketidakpastian pasokan, permintaan dan lainlain. Safety stock dipengaruhi oleh : Ketidakpastian permintaan : Jika tingkat ketidakpastian permintaan tinggi, maka diperlukan safety stock yang tinggi pula untuk tetap memberikan tingkat servis yang tinggi pada pelanggan. Ketidakpastian pasokan : tingkat ketidakpastian pasokan dipengaruhi oleh ketepatan waktu, jumlah dan kualitas pengiriman pemasok. 2.4 Peramalan Untuk dapat menentukan tingkat inventori yang optimum, diperlukan pemahaman terhadap permintaan pelanggan dan dinamika perilaku pasar karena itu diperlukan suatu metode untuk memperkirakan jumlah permintaan dimasa yang akan datang yaitu dengan menggunakan peramalan. Menurut Gasperz (2002), peramalan adalah suatu metode atau cara yang digunakan untuk membantu memberikan gambaran tentang permintaan terhadap produk atau jasa tertentu di masa atau periode mendatang yang akan sangat membantu perusahaan untuk melakukan persiapan untuk periode mendatang. Penentuan metode peramalan dan horizon waktu peramalan akan tergantung pada situasi dan kondisi aktual dari masing-masing industri serta tujuan dari peramalan itu sendiri. Alternatif interval waktu peramalan dapat berupa harian, mingguan, bulanan, triwulanan, semesteran atau tahunan.

9 13 Sesuai dengan pengertiannya, peramalan tidak akan pernah sempurna, karena kita hanya melakukan metode yang memproyeksikan data-data dari periode sebelumnya. Oleh sebab itu biasanya peramalan yang semakin jauh kedepan akan semakin berkurang tingkat keakurasiannya Metode Peramalan Dalam metode peramalan, penggunaan metode-metode peramalan yang berbeda-beda akan memberikan nilai peramalan yang berbeda-beda dan derajat kesalahan peramalan yang berbeda pula. Secara umum metode-metode peramalan dapat dibagi menjadi dua kelompok utama yaitu : 1. Metode Kualitatif Metode kualitatif ini ditujukan untuk peramalan terhadap produk baru, pasar baru, proses baru, perubahan sosial dari masyarakat, perubahan teknologi. Beberapa metode peramalan yang dapat dikelompokkan kedalam metode kualitatif adalah sebagai berikut : Dugaan manajemen ( management estimate ), dimana peramalan semata-mata berdasarkan pertimbangan manajemen, umumnya oleh manajemen senior. Metode ini akan cocok dalam situasi yang sangat sensitif terhadap intuisi dari satu atau sekelompok kecil orang yang karena pengalamannya mampu memberikan opini yang kritis dan relevan. Teknik ini dapat diaplikasikan dalam kondisi dimana tidak ada alternatif lain bagi metode peramalan yang lain untuk diterapkan.

10 14 Riset pasar (market research), merupakan metode peramalan yang berdasarkan pada hasil-hasil dari survey pasar yang dilakukan oleh tenaga-tenaga pemasar produk atau yang mewakilinya. Riset pasar ini tidak hanya akan membantu peramalan tetapi juga membantu dalam mendesain produk dan perencanaan untuk produk-produk baru. Metode kelompok terstruktur (structured group methods), metode ini merupakan metode peramalan berdasarkan proses konvergensi dari opini beberapa orang atau ahli secara interaktif tanpa menyebutkan identitas masingmasing. Analogi historis (historical analogy), merupakan teknik peramalan yang berdasarkan pola data masa lalu dari produk-produk yang dapat disamakan secara analogi. 2. Metode Kuantitatif Metode kuantitatif ini sering disebut sebagai model-model deret waktu (time series method). Menurut Gasperz (2002), metode-metode ini adalah sebagai berikut : o Metode Rata-rata Sederhana (Simple Average) Metode peramalan ini menggunakan data-data dari masa lalu yang dikumpulkan untuk diambil rata-ratanya sebagai peramalan untuk periode masa yang mendatang. o Metode Rata-Rata Bergerak (Moving Average) Metode peramalan ini menggunakan sejumlah data aktual permintaan yang paling baru untuk peramalan permintaan di masa yang akan datang.

11 15 o Metode Rata-Rata Bergerak Terbobot (Weighted Moving Averages Method) Metode peramalan ini menggunakan data-data masa lampau yang paling aktual dan memberikan bobot kepada masing-masing data dengan aturan semakin aktual data semakin besar bobot yang diberikan. Hal ini membuat metode peramalan ini menjadi lebih responsif terhadap perubahan. o Metode Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing Method) Metode peramalan ini hampir sama dengan metode rata-rata bergerak terbobot. Dalam metode ini juga menggunakan pembobotan untuk tiap-tiap data yang digunakan dengan aturan semakin lama data tersebut semakin kecil bobotnya. Penurunan bobot ini mengikuti pola eksponensial. o Metode Pemulusan Eksponensial dengan Mempertimbangkan Kecenderungan (Exponential Smoothing with Trend Adjustment) Metode peramalan ini hampir sama dengan metode peramalan pemulusan eksponensial tetapi dengan tambahan adanya pertimbangan terhadap kecenderungan. o Metode Regresi Linier (Linear Regression) Metode peramalan ini digunakan apabila pola dari data penjualan masa lalu menunjukkan fluktuasi yang acak di sekitar garis lurus yang memiliki kemiringan tertentu dimana garis ini diwakili oleh persamaan garis.

12 Analisis Kesalahan Peramalan Menurut Gasperz (2002), dalam melakukan suatu peramalan, hasil peramalan yang didapatkan tidak akan pernah selalu seratus persen benar dengan kejadian yang sebenarnya. Untuk menentukan suatu peramalan itu cocok atau tidak adalah dengan menghitung besar kesalahan atau sebesar apa penyimpangan hasil peramalan dengan kejadian yang sebenarnya. Semakin kecil kesalahan atau besar penyimpangannya semakin baik metode peramalan tersebut. Berikut ini adalah cara untuk menghitung kesalahan peramalan : e t = D t - F t Di mana e t D t F t = Kesalahan peramalan / error = Data penjualan yang terjadi = Hasil dari peramalan Untuk menghitung berapa besar kesalahan dari peramalan yang kita lakukan dapat dilakukan dengan berbagai cara berikut ini : Mean Absolute Deviation (MAD) e t MAD = n Di mana e t = nilai absolute dari kesalahan peramalan periode ke-t n = banyak periode yang dihitung

13 17 Mean Square Error (MSE) 2 e t MSE = n Di mana e t 2 n = nilai kuadrat dari kesalahan periode ke-t = banyak periode yang dihitung Tracking Signal (TS) TS = e t MAD 2.5 Model Inventori Model-model Inventori yang tersedia adalah: Economic Order Quantity Model (EOQ) EOQ model mencari jumlah pemesanan yang optimal dititik total biaya pemesanan sama dengan total biaya penyimpanan (Render dan Heizer, 1997) Buffer Model Calculations Cycle stock Komponen cycle stock adalah jumlah rata-rata dari inventori yang dibutuhkan selama periode pemesanan dan periode lead-time.

14 18 Cycle stock = D avg x (T + LT) (units) Safety stock Safety stock untuk menutupi ketidakpastian permintaan dikalkukasikan sebagai berikut: SS Permintaan = Z x σ f x D avg x (LT) ½ Safety stock untuk menutupi ketidakpastian pasokan dikalkukasikan sebagai berikut: SS Pasokan = Z x σ r x D avg x (LT) ½ T = Waktu antara pemesanan (periode) Z = Nilai standard deviasi dari rata-rata yang berhubungan dengan service level yang dipilih σ f = Penyimpangan peramalan = standar deviasi dari peramalan dengan kenyataan σ r = Penyimpangan tingkat keandalan = (1- (Persentase ketepatan pengiriman supplier) (Persentase kualitas pengiriman supplier) ) D avg = Rata-rata permintaan perperiode berdasarkan permintaan yang aktual beberapa bulan terakhir (unit/periode) LT = Waktu antara pemesanan sampai barang tiba/ lead-time (periode)

15 19 Kita asumsikan bahwa ketidakpastian ini tidak berlangsung bersamaan: TSS = 2 Safety Stock for Safety stock for + (unit) uncertain demand uncertain svpply 2 ( ) ( ( ) ) 1/ 2 2 1/ 2 σ xd x LT 2 TSS = Z x xd x( LT ) σ + (unit) f avg Dimana : TSS = Total Safety stock (unit) Target inventori level Jumlah total dari inventori yang harus ada dipegang adalah jumlah dari cycle stock dan safety stock. Total Buffer Inventori Level = cycle stock + Safety stock T/L = D ( T LT ) + Z D ( LT ) avg Dimana T/L = Target Inventori Level r avg ( σ ) ( ( ) ) 1/ + σ D LT 1/ 2 + (unit) f avg r avg Average Inventory Level Menurut Ryzin (2001), metode ini digunakan untuk menghitung jumlah pemesanan dan jangka waktu pemesanan yang paling optimum dari segi biaya pemesanan dan biaya penyimpanan pada tingkat servis tertentu. Persediaan Maksimal (S) = ( p+ l) λ+ zσ p+ l Safety stock = zσvp+l Order size = λ ( p + l)

16 20 L (1 f ) λ p ( z ) = σ p+ l (ROP) = lλ + SS λ = rata-rata permintaan dalam periode tertentu (unit) σ = standard deviasi dari permintaan (unit) p = periode review (waktu) f = tingkat servis (persentase) L(z) = fungsi standar kehilangan Dengan demikian, total inventori dipengaruhi oleh Order size: o rata-rata permintaan o periode pemesanan (reorder) o waktu antara pemesanan sampai barang tiba / lead time Safety stock. o Nilai standard deviasi dari rata-rata yang berhubungan dengan service level yang dipilih o Penyimpangan peramalan o Penyimpangan tingkat keandalan o Rata-rata permintaan perperiode berdasarkan permintaan yang aktual beberapa bulan terakhir (unit/periode) o Waktu antara pemesanan sampai barang tiba/ lead-time (periode)