PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU OBAT DENGAN MENGGUNAKAN METODE EOQ PROBABILISTIK BERDASARKAN PERAMALAN EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PT.

Transkripsi

1 PENGENALIAN PERSEIAAN BAHAN BAKU OBAT ENGAN MENGGUNAKAN METOE EO PROBABILISTIK BERASARKAN PERAMALAN EXPONENTIAL SMOOTHING PAA PT. XYZ Fila ristiana, Tedjo Sukmono Program Studi Teknik Industri Universitas Muammadiya Sidoarjo ABSTRACT PT. XYZ is one of te manufactures of parmaceutical. Problems wic often appeared are surplus and sortage material. Inventory material control not optimum because order only esimate. Wit exponential smooting metod can be devise of demand next period and EO Probabilistic for to know economic order quantity, total safety stock and reorder point so can minimization inventory cost. Purpose of researc are to know exponential smooting metod wat representatif for manufacture and give recomendation of tis researc. Results of researc are exponential smooting metod representatif for manufacture and EO probabilistic metod for Antalgin, Paracetamol and Piroxicam material are economic order quantity in te amount of 313 kg, 928 kg and 33 kg, safety stock 160 kg, 403 kg and 2kg and reorder point 325 kg, 1080 kg dan 14 kg. So total inventory cost of Antalgin, Paracetamol and Piroxicam material in te amount of Rp , Rp and Rp Keyword : Inventory, Exponential Smooting, EO Probabilistic ABSTRAK PT. XYZ adala sala satu perusaaan yang bergerak di bidang farmasi. Permasalaan yang sering diadapi adala kelebian dan kekurangan baan baku. Pengendalian persediaan baan baku PT. XYZ belum optimal dikarenakan pemesanan baan baku anya dengan perkiraan. engan metode exponential smooting dapat merencanakan demand yang akan datang dan EO Probabilistik untuk mengetaui seberapa besar jumla pemesanan optimal, jumla persediaan cadangan dan titik pemesanan ulang seingga dapat meminimalkan biaya persediaan. Tujuan penelitian ini untuk mengetaui metode peramalan exponential smooting apaka representatif atau sesuai untuk perusaaan dan memberikan rekomendasi terkait penelitian ini. Hasil dari penelitian ini adala metode peramalan exponential smooting representatif atau sesuai digunakan untuk perusaaan dan dengan menggunakan metode EO probabilistik untuk baan baku Antalgin, Paracetamol dan Piroxicam adala jumla pemesanan sebesar 313 kg, 928 kg dan 33 kg, persediaan cadangan 160 kg, 403 kg dan 2kg, dan saat pesan ulang sebesar 325 kg, 1080 kg dan 14 kg. Seingga biaya total persediaan yang dikeluarkan ole perusaaan untuk baan baku Antalgin, Paracetamol dan Piroxicam adala Rp , Rp dan Rp Kata kunci : Persediaan, Exponential Smooting, EO Probabilistik I. PENAHULUAN alam persaingan di era global, banyak perusaaan yang berlomba untuk memenui persediaan yang dibutukan ole konsumen. Setiap perusaaan arus melakukan perbaikan dalam sistem manajemennya, kususnya dalam al persediaan baan baku supaya proses produksi berjalan dengan lancar. Sala satu penyebab sistem produksi tidak berjalan dengan baik adala tidak tersedianya baan baku untuk kebutuan produksi. Pengendalian persediaan baan baku PT. XYZ belum optimal dikarenakan pemesanan baan baku anya dengan perkiraan. engan demand yang fluktuatif dan lead time yang 181

2 tidak pasti, mengakibatkan kondisi persediaan yang kurang stabil. Menurut Sutarman 2003, kebutuan akan sistem pengendalian persediaan baan baku pada dasarnya muncul karena adanya permasalaan yang mungkin diadapi ole perusaaan berupa terjadinya kelebian atau kekurangan persediaan [3]. PT. XYZ adala perusaaan yang bergerak di bidang farmasi atau obat-obatan. Baan baku yang sering mengalami kelebian dan kekurangan persediaan adala Antalgin, Paracetamol dan Piroxicam. Untuk mengatasi permasalaan ini, metode yang digunakan adala exponential smooting dan EO Probabilistik. II. LANASAN TEORI A. Peramalan Peramalan (forecasting) adala seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian dimasa depan. Hal ini dapat dikakukan dengan melibatkan pengambilan data masa lalu dan menempatkannya kemasa akan datang dengan suatu bentuk model matematis. Bila juga merupakan prediksi intuasi yang bersifat subjektif. Atau bisa juga dengan menggunakan kombinasi model matematis yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manajer [5]. 1. Exponential Smooting Sala satu metode peramalan dengan menggunakan analisa deret waktu (Isak, Aulia, 2010 ) [7] adala metode exponential smooting. Pada metode ini mempertimbangkan bobot data-data sebelumnya dengan estimasi untuk Y (t+1) dengan periode (t+1) diitung sebagai: FSt + 1 α (Ft) + (1 α) FSt 1 (1) imana : FS t+1 Peramalan double exponensial smooting α Faktor pemulusan F t Peramalan pada periode-t FS t+1 Peramalan double exponensial smooting sebelumnya 2. Galat Error Peramalan Implementasi peramalan dalam perencanaan produksi membutukan parameter penerimaan. Parameter dalam bentuk ukuran- ukuran kesalaan atau galat error dari asil peramalan. Besarnya kesalaan pada periode ke-i (e i ) dinyatakan sebagai berikut [10] : e i X i -F i (2) engan : e i Kesalaan pada periode ke-i X i ata aktual periode ke-i F i Nilai peramalan ke-i Beberapa statistik ukuran- ukuran akurasi asil peramalan yang dapat dipakai diantaranya adala [10]: 1. Mean Absolute eviation (MA) At f t MA n (3) imana : A Permintaan aktual pada periode-t F t Peramalan permintaan ( forecast) pada periode-t n Jumla periode peramalan yang terlibat 2. Mean Square Error (MSE) 2 ( At Ft ) MSE n (4) 182

3 3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Ft MAPE 100 At n At (5) 4. Mean Forecast Error (MFE). ( At Ft ) MFE (6) n 3. Sinyal Penelusuran (Tracking Signal) Sinyal penelusuran diitung sebagai running sum of te forecast errors (RSFE) dibagi dengan mean absolute deviation (MA ) [5]: RSFE Trackingsi gnal MA (7) dimana RSFE adala permintaan actual pada periode ke-i ramalan permintaan pada periode ke-i 4. Verifikasi Hasil Peramalan Harga moving range menurut Ginting, 2007 [10] diperole dari : n MRt 2 MR n 1 MR ( ' ) ( ' t yt yt y t 1 yt 1' ) (8) Batas kendali atas dan bawa pada peta moving range adala : BKA UCL +2,66 MR BKB LCL -2,66 MR (9) B. Persediaan Persediaan menurut S. Assauri adala suatu aktiva yang meliputi barang-barang milik perusaaan yang dimaksud untuk dijual dalam satu periode usaa yang normal atau persediaan baan baku yang menunggu penggunaannya dalam suatu proses produksi [6]. 1. Model Persediaan Persediaan dari tingkat permintaan dan periode kedatangan pesanan, model persediaan dibedakan menjadi [13] : 1. Model Persediaan eterministik Model ini ditandai ole karakteristik permintaan dan waktu kedatangan pesanan yang dapat diketaui sebelumnya secara pasti. 2. Model Persediaan Probabilistik Model persediaan probabilitas ditandai ole perilaku permintaan dan lead time yang tidak dapat diketaui sebelumnya secara pasti seingga perlu didekati dengan distribusi probabilitas. 2. EO Probabilistik Peritungan EO Probabilistik adala sebagai berikut [13] : 1. Uji normalitas data Untuk mengetaui data berdistribusi normal atau tidak normal dengan menggunakan uji kolmogorov smirnov [14]. a. Jika signifikansi yang diperole > α, maka data berdistribusi normal b. Jika signifikansi yang diperole < α, maka data tidak berdistribusi normal 2. Menyusun distribusi probabilitas demand dan lead time untuk menentukan arapan demand selama lead time 3. Menentukan optimal. 183

4 2( S + BKΣ( Ki SP) Ki)) iasumsikan bawa (Ki SP)Ki)) 0 seingga menjadi : 2S (10) imana : : Kebutuan dalam suatu periode perencanaan : Jumla barang yang dipesan setiap kali pesanan dibuat S : Biaya yang arus dikeluarkan setiap kali pesanan dibuat : Biaya simpan per unit periode 4. Menentukan peluang keabisan persediaan. KP). BKP (11) 5. Menentukan persediaan cadangan dan reorder point a) Persediaan cadangan adala faktor keamanan x σ b) Saat pesan ulang adala persediaan cadangan ditamba arapan pemakaian selama lead time 6. Peritungan perbandingan Biaya Marginal dengan Pengematan Marginal MS BKP. KP) (12) 7. Mengitung Biaya Total Persediaan Biaya kekurangan persediaan BKP BKΣ( Ki SP) Ki) (13) Biaya simpan untuk persediaan cadangan : BS ( SP HP) (14) Biaya Total Persediaan BTP S + + BS + BKP 2 (15) III. METOELOGI PENELITIAN Untuk mempermuda agar proses penelitian tidak meluas di luar pembaasan, maka dibuat diagram alir penelitian seperti pada gambar 1. IV. HASIL AN PEMBAHASAN A. Peramalan Exponential Smooting Hasil peramalan menggunakan metode exponential smooting dengan bantuan Software Pom for windows dapat diliat pada tabel 1 184

5 Mulai Studi Pustaka Perumusan Masala Studi Lapangan Pengolaan data : Pengolaan data yang dilakukan adala : a.peramalan demand baan baku taun 2014 b.peritungan EO probabilistik untuk menentukan optimal, persediaan cadangan, saat pesan ulang dan total biaya persediaan Pengumpulan data : ata yang dikumpulkan adala : a.ata demand dan persediaan baan baku taun 2013 b. Lead time pemesanan baan baku c.biaya persediaan yang meliputi biaya beli, biaya pesan, biaya simpan dan biaya kekurangan persediaan Kesimpulan dan saran Selesai Gambar 1. iagram Alir Penelitian Tabel 1. Output Hasil Peramalan Baan Baku Obat Taun 2014 Bulan Hasil Peramalan Antalgin Paracetamol Piroxicam Januari Februari 1655,5 6526,06 92,34 Maret 1651, ,38 92,31 April 1374, ,42 94,8 Mei 1185,1 6521,5 92,39 Juni 1747, ,07 96,13 Juli 1783, ,04 96,12 Agustus 1380, ,35 September 1083, ,44 99,05 Oktober 956, ,42 98,24 November 986, ,32 98,75 esember 1064, ,15 100,31 Pada tabel 1 di atas α pemulusan terbaik untuk baan baku Antalgin, Paracetamol dan Piroxicam adala 0,69, 0,42 dan 0,09. ari asil verifikasi peramalan dinyatakan bawa asil masi dalam batas kontrol, maka peramalan dengan metode exponential smooting dapat digunakan. B. Peritungan EO Probabilistik 1. Uji istribusi emand Baan Baku Sebelum melakukan peritungan EO Probabilistik. ata yang digunakan arus berdistribusi normal. Pengujian distribusi demand baan baku obat menggunakan distribusi normal Kolmogorov- Smirnov dengan bantuan Software SPSS. Pengujian ipotesis : a. Taraf signifikansi uji (α )0,05 b. Jika signifikansi yang diperole > α, maka data berdistribusi normal c. Jika signifikansi yang diperole < α, maka data tidak berdistribusi normal Pada asil uji Kolmogorov-Smirnov Test untuk baan baku Antalgin, Paracetamol dan Piroxicam diperole nilai signifikansi 0,660, 0,614 dan 0,714. Hasil yang diperole > 0,05, jadi data berdistribusi normal. 185

6 2. Menyusun istribusi Probabilitas emand dan Lead Time untuk Menentukan Harapan emand Selama Lead Time Lead time pada perusaaan ini membutukan waktu 3 sampai 4 ari pada saat memesan baan baku ingga pesanan diterima ole perusaaan. Harapan demand selama lead time Harapan demand /bulan x arapan Lead time Jadi, Harapan demand selama lead time masing masing baan baku adala : a. Antalgin 1322,57x 0, ,321 b. Paracetamol 5414,567x 0, ,821 c. Piroxicam 95,816x 0,125 11, Menentukan Optimal a. Antalgin Peritungan optimal : 2( S + BKΣ( Ki SP) Ki)) iasumsikan bawa (Ki SP)Ki)) 0 seingga menjadi 2S 2(15870,85)(25000) 8136 b. Paracetamol Peritungan optimal : 2( S + BKΣ( K SP) 312,305dibulatkan menjadi 313 kg i Ki)) iasumsikan bawa (Ki SP)Ki)) 0 seingga menjadi 2S 2(64974,8)(25000) 3776 c. Piroxicam Peritungan optimal : 2( S + BKΣ( Ki SP) Ki)) iasumsikan bawa (Ki SP)Ki)) 0 seingga menjadi 927,559 dibulatkan menjadi 928 kg 2S 186

7 2(1149,79)(25000) 32,254 dibulatkan menjadi 33 kg Jadi, optimal untuk baan baku Antalgin, Paracetamol dan Piroxicam adala 313 kg, 928 kg dan 33 kg 4. Peritungan KP) Optimal a. Antalgin. KP). BKP 8136x312,305 P ( KP) 15870,85x25425 KP) 0,0063 Pada tabel kurva normal KP) 0,0063 terletak antara nilai 0,0040 pada z 0,51 dan nilai 0,0080 pada z 0,52. Selisi antara nilai yang dicari 0,0063 dengan nilai terdekat 0,0080 adala 0,0017. Perbandingan nilai z dengan nilai probabilitas adala 2,5, maka nilai z yang dicari adala ( 2,5 x 0,0017) + 0,52 0,5243. Jadi, nilai z atau faktor keamanan untuk baan baku Antalgin adala 0,5243 b. Paracetamol. KP). BKP 3776x927,559 P ( KP) 64974,8x11800 KP) 0,0046 Pada tabel kurva normal KP) 0,0046 terletak antara nilai 0,0040 pada z 0,51 dan nilai 0,0080 pada z 0,52. Selisi antara nilai yang dicari 0,0046 dengan nilai terdekat 0,0040 adala 0,0006. Perbandingan nilai z dengan nilai probabilitas adala 2,5, maka nilai z yang dicari adala ( 2,5 x 0,0006) + 0, Jadi nilai z atau faktor keamanan untuk baan baku Paracetamol adala 0,5114 c. Piroxicam Peritungan KP) optimal. KP). BKP 55262x32,254 P ( KP) 1149,79x KP) 0,0089 Pada tabel kurva normal KP) 0,0089 terletak antara nilai 0,0080 pada z 0,52 dan nilai 0,0120 pada z 0,53. Selisi antara nilai yang dicari 0,0089 dengan nilai terdekat 0,0080 adala 0,0009. Perbandingan nilai z dengan nilai probabilitas adala 2,5, maka nilai z yang dicari adala ( 2,5 x 0,0009) + 0, Jadi nilai z atau faktor keamanan untuk baan baku Piroxicam adala 0, Pengitungan Persediaan Cadangan dan Saat Pesan Ulang a. Antalgin Persediaan cadangan faktor keamanan x σ 0,5243 x 304,33 187

8 159,549 dibulatkan menjadi 160 Saat pesan ulang Persediaan cadangan + arapan pemakaian selama lead time 159, , ,87 dibulatkan menjadi 325 Jadi, persediaan cadangan dan saat pesan ulang untuk baan baku Antalgin adala 160 kg dan 325 kg. b. Paracetamol Persediaan cadangan faktor keamanan x σ 0,5114 x 786, ,236 dibulatkan menjadi 403 Saat pesan ulang Persediaan cadangan + arapan pemakaian selama lead time 402, , ,057 dibulatkan menjadi 1080 Jadi, persediaan cadangan dan saat pesan ulang untuk baan baku Paracetamol adala 403 kg dan 1080 kg. c. Piroxicam Persediaan cadangan faktor keamanan x σ 0,5224 x 3,276 1,711 dibulatkan menjadi 2 Saat pesan ulang Persediaan cadangan + arapan pemakaian selama lead time 1, ,977 13,688 dibulatkan menjadi 14 Jadi, persediaan cadangan dan saat pesan ulang untuk baan baku Piroxicam adala 2 kg dan 14 kg. 6. Peritungan perbandingan Biaya Marginal dengan Pengematan Marginal a. Antalgin MS BKP. KP) MS , MS 8136 Jadi, terbukti bawa KP) atau probabilitas keabisan persediaan optimal yaitu 47,57% menjamin keseimbangan antara penambaan persediaan cadangan untuk menjaga kemungkinan keabisan persediaan dengan pengematan yang diarapkan. b. Paracetamol MS BKP. KP) 64974,8 MS , ,5589 MS 3776 Jadi, terbukti bawa KP) atau probabilitas keabisan persediaan optimal yaitu 48,86% menjamin keseimbangan antara penambaan persediaan cadangan untuk menjaga kemungkinan keabisan persediaan dengan pengematan yang diarapkan. 188

9 c. Piroxicam MS BKP. KP) 1149,79 MS , ,2538 MS Jadi, terbukti bawa KP) atau probabilitas keabisan persediaan optimal yaitu 47,76% menjamin keseimbangan antara penambaan persediaan cadangan untuk menjaga kemungkinan keabisan persediaan dengan pengematan yang diarapkan. 7. Mengitung Biaya Total Persediaan a. Antalgin 1. Biaya simpan untuk persediaan cadangan : BS ( SP HP) BS 8136(324,87 165,32) BS Rp Biaya kekurangan persediaan BKP BKΣ( Ki SP) Ki) 15870,85 BKP 25425(0,0063) 312,305 BKP Rp Biaya Total Persediaan BTP S + + BS + BKP ,85 312,305 BTP (25000) + (8136) ,305 2 BTP Rp Jadi, biaya total persediaan untuk baan baku Antalgin adala Rp b. Paracetamol 1. Biaya simpan untuk persediaan cadangan : BS ( SP HP) BS 3776(1079, ,8208) BS Rp Biaya kekurangan persediaan BKP BKΣ( Ki SP) Ki) 64974,8 BKP (0,0046) 927,5588 BKP Rp

10 3. Biaya Total Persediaan BTP S + + BS + BKP ,8 927,5588 BTP (25.000) + (3.776) , BTP Rp Jadi, biaya total persediaan untuk baan baku Paracetamol adala Rp c. Piroxicam 1. Biaya simpan untuk persediaan cadangan : BS ( SP HP) BS 55262(13,688 11,9769) BS Rp94583,07 2. Biaya kekurangan persediaan BKP BKΣ( Ki SP) Ki) 1149,79 BKP (0,0089) 32,2538 BKP Rp Biaya Total Persediaan BTP S + + BS + BKP ,79 32,2538 BTP (25.000) + (55.262) , , BTP Rp Jadi, biaya total persediaan untuk baan baku Piroxicam adala Rp V. KESIMPULAN AN SARAN A. Kesimpulan Kesimpulan yang diperole dari analisa pengendalian persediaan baan baku adala : 1. Hasil metode peramalan exponential smooting representatif atau sesuai untuk perusaaan yang ditunjukkan pada verifikasi peramalan masi dalam BKA dan BKB. 2. Rekomendasi yang digunakan adala: engan menggunakan metode EO Probabilistik, perusaaan dapat melakukan pemesanan baan baku Antalgin, Paracetamol dan Piroxicam adala sebesar 313 kg, 928 kg dan 33 kg. Jumla baan baku untuk persediaan cadangan Antalgin, Paracetamol dan Piroxicam adala 160 kg, 403 kg dan 2kg. an melakukan pemesanan kembali jika jumla baan baku Antalgin, Paracetamol dan Piroxicam tela mencapai jumla sebesar 325 kg, 1080 kg dan 14 kg. Seingga biaya total persediaan yang dikeluarkan ole perusaaan untuk baan baku Antalgin, Paracetamol dan Piroxicam adala Rp , Rp dan Rp

11 B. Saran Saran yang diberikan berdasarkan penelitian yang suda dilakukan adala : 1. Penelitian ini bisa dikembangkan dengan menggunakan metode lain yang sesuai seingga bisa dibandingkan untuk memperole asil yang lebi baik. 2. Untuk penelitian selanjutnya sebaiknya mempertimbangkan jumla supplier baan baku karena peran supplier dapat mempengarui ketersediaan baan baku VI. AFTAR PUSTAKA [1] Ardiani, T.I and Tanuwijaya, H, 2009, Sistem Pendukung Keputusan Pengadaan Supplies dengan Metode Single Exponential Smooting dan ouble Moving Average (Studi Kasus Ruma Sakit Siti Kodija Sepanjang ), Jurnal SNASTI, al [2] anniel, Frans, 2011, Pengendalian Persediaan Baan Baku di PT. Kimia Farma (Persero) Tbk Plant Medan Menggunakan Metode EO Probabilistik, Tugas akir, Universitas Sumatera Utara. [3] Ernawati, Y, 2008, Sistem Pengendalian Persediaan Model Probabilistik dengan Back Order Policy, Jurnal Matematika, vol. 11, no.2, al 87-93, ISSN [4] Hapsari, V, Y., and Susty A, 2013, Evaluasi Perencanaan Persediaan Baan Baku Tepung Terigu Menggunakan EO ( Economic Order uantity) Model Probabilistik Pada PT. ika Bakery, Jurnal Ilmia Akutansi, PP [5] Heizer, J., and Render. B, 2006, Manajemen Operasi, Edisi ketuju, Penerbit Salemba Empat, Jakarta [6] Indroprasto, and Suryani. E, 2012, Analisis Pengendalian Persediaan Produk dengan metode EO menggunakan Algoritma Genetika untuk Mengefisienkan Biaya Persediaan, Jurnal Teknik ITS, vol. 1, al [7] Marie, I,A, Ariyanti, S and Tangel, M, 2013, Usulan Perencanaan Kebutuan Baan Baku di PT. KMT, Jurnal Ilmia Teknik Industri, vol. 1, no. 2, [8] Meilani..,and Saputra.R.E, 2013, Pengendalian Persediaan Baan Baku Vulkanisir Ban, Jurnal Optimasi Sistem Industri, vol. 12, no. 1,al [9] Nasution.A.H, 2003, Perencanaan & Pengendalian Produksi, Institut Teknologi Sepulu November, 2 nd edition. [10] Ramayanti..,and Fauzan.A, 2013, Optimalisasi Sistem Persediaan Baan Baku Karet Menta ( Lateks ) dengan Metode Lot Sizing, Jurnal Optimasi Sistem Industri, vol 12, no 1, al [11] Saara, A, 2013, Sistem Peramalan Persediaan Unit Mobil Mitsubisi pada PT. Sardana Inda Berlian Motor dengan Menggunakan Metode Exponential Smooting, Majala Ilmia Informasi dan Teknologi Ilmia ( NTI), volume 1, no 1, al 1-7. [12] Sali.M, 2013, Penerapan Metode Exponensial Smooting dalam Sistem Informasi Pengendalian Persediaan Baan Baku ( Study kasus toko Tirta Harum). Jurnal Simetris, vol. 3, no. 1, al [13] Siswanto, 2007, Operation Researc, Penerbit Erlangga, Jakarta. [14] Widarta Yasa, M, 2014, Pengaru Pelatian Plaiometrik Side Sop dan ouble Leg Bound Teradap aya Ledak ( Power ) Otot Tungkai, e-journal IKOR, vol

12 192