Optimasi Persediaan Multi-item Fuzzy EOQ Di PT UWBM dengan Algoritma Genetika

Transkripsi

1 Optimasi Persediaan Multi-item Fuzzy EOQ Di PT UWBM dengan Algoritma Genetika Disusun Oleh : Ainy Mahmudah Pembimbing I Pembimbing II : Dr. Irhamah, S.Si., M.Si : Dra. Sri Mumpuni R, M.Si 1 Seminar Hasil Statistika ITS 11 Juli 2011

2 AGENDA TINJAUAN METODOLOGI 2

3 Latar Belakang Kompetisi Manajemen Penyimpanan INDUSTRI Perencanaan Rantai Pasok Perencanaan Produksi SCM/MRP Perencanaan Jaringan Logistics Vehicle Routing Peramalan Penjualan Bullwhip Effect 3

4 Latar Belakang Single-Item Produk Multi-Item Kusumadewi (2010) Mondal dan Maiti (2002) Manajeman Persediaan Multi-Item Fuzzy EOQ Algoritma Genetika EOQ Model Mondal dan Maiti (2002) EPQ 4

5 Rumusan Permasalahan 1 Bagaimana model persediaan multi-item fuzzy EOQ pada data persediaan PT UWBM 2 Berapa besar biaya persediaan yang optimum dengan menggunakan algoritma genetika untuk model EOQ di PT UWBM Tujuan 1 2 Mengembangkan model persediaan multi-item fuzzy EOQ pada data persediaan PT UWBM Mencari biaya persediaan yang optimum dengan menggnakan algoritma genetika untuk model EOQ di PT UWBM 5

6 Manfaat Perusahaan memberikan masukan pada pihak perusahaan untuk meminimumkan biaya persediaan dan jumlah barang yang dibutuhkan dalam satu periode produksi Ilmu Pengetahuan berkontribusi untuk penelitian mengenai permasalahan persediaan 6

7 Batasan Masalah Algoritma genetika digunakan dalam menyelesaikan masalah persediaan dengan model multi-item fuzzy EOQ Data yang digunakan diperoleh dari data persediaan di PT UWBM setiap minggu pada periode Januari 2010 sampai April 2011 Persediaan yang digunakan berdasarkan permintaan produksi produk Square Puff dan menggunakan item tepung terigu, tepung tapioka, dan gula Data permintaan yang digunakan untuk periode selanjutnya diperoleh dari hasil meramalkan dengan metode ARIMA 7 Periode perencanaan produksi adalah tiga bulan

8 ARIMA Model ARIMA Identifikasi model TAHAPAN Estimasi parameter 8 Pengujian model

9 Persediaan Fungsi Fungsi decoupling Fungsi economic lot sizing Fungsi antisipasi Komponen Biaya Biaya pembelian Biaya pemesanan Biaya penyimpanan Biaya kekurangan persediaan 9

10 Persediaan Model Persediaan Multi-item EOQ Total biaya persediaan EOQ Optimum Q * i = Q * Rpi C i Periode Pemesanan 10

11 Persediaan Model Persediaan Multi-item Fuzzy EOQ Fungsi Objektif Fungsi Batasan 11

12 Algoritma Genetika Simulasi proses evolusi pada manusia Langkah Langkah 1. Representasi dan Inisialisasi Penyandian Gen dan Kromosom Gen Kromosom 12 Menentukan Ukuran Populasi Dan Inisialisasi

13 Algoritma Genetika 2. Fungsi Tujuan Dan Nilai Fitnes 3. Seleksi Roulette Wheel 4. Pindah Silang Satu titik Induk Induk Anak Anak Mutasi Elitism

14 PT UWBM Produksi Biskuit VISI MISI Mende-dikasikan diri untuk menjamin kekuatan masa depan dengan mempertahankan kemampuan dan profesionalisme melalui permintaan konsumen 1. Menyediakan produk yang diinginkan konsumen 2. Menciptakan budaya untuk menghargai semua karyawan 3. Mempertahankan hubungan dengan perusahaan dan organisasi lain yang relevan 4. Menyediakan produk-produk yang berkualitas dan memberikan pelayanan yang memuaskan harapan konsumen 5. Memberikan kontribusi yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia melalui perkembangan di sektor domestik maupun ekspor. 14

15 Sumber Data dan Variabel Penelitian Variabel Sumber Data mingguan persediaan bahan baku (tepung terigu, tepung tapioka, dan gula) PT UWBM pada bulan Januari 2010 sampai bulan April Biaya pemesanan mayor (C o ) 2. Biaya pemesanan minor (C oi ) 3. Biaya Simpan (C h ) 4. Biaya pembelian yang dikeluarkan untuk satu unit barang item ke-i dalam satu periode perencanaan produksi (d Rpi ) 5. Keseluruhan biaya pembelian yang dikeluarkan untuk satu unit barang semua item dalam satu periode perencanaan produksi (D Rp ) 6. Biaya total persediaan/total Cost (TC) 7. Harga beli satu unit item (C pi ) 8. Item 1 = tepung terigu, item 2 = tepung tapioka, dan item 3 = gula 15

16 Metode Analisis Data Mulai Data Formulasi Permasalahan Meramalkan permintaan Tiap item Memodelkan Permasalahan Persediaan Dengan Model Multi-ItemFuzzy EOQ Mengoptimalkan Model Multi-Item Fuzzy EQP Dengan Metode Algoritma Genetik 16 Selesai Kesimpulan dan Saran Model Optimum

17 Data Identifikasi Model Estimasi atau pendugaan parameter Pengujian asumsi model Ya Pemilihan model terbaik Tidak Peramalan (Forecasting) Data Ramalan 17

18 Mulai Input : N pop, P c, P m Inisialisasi Populasi Generasi = 0 Set Generasi =1 Metode Analisis Data Evaluasi kromosom berdasarkan fitness Seleksi dengan Roulette Wheel Crossover Mutasi Elitism Mencapai ya stopping criteria? Solusi Optimal Ya Generasi = Generasi +1 tidak 18 Selesai

19 Deskriptif Permintaan Bahan Baku Variabel Rata-Rata Varians Minimum Maksimum T.Tapioka ,50 0,00 236,00 Gula ,90 0, ,00 T.Terigu , ,00 19

20 Peramalan Gula Plot Time Series Data Permintaan Gula Plot ACF Data Permintaan Gula Gula Autocorrelation Index Lag

21 Peramalan Gula Partial Autocorrelation Plot PACF Data Permintaan Gula ARMA(1,1) dengan menggunakan variabel dummy untuk minggu ke 35, 36, dan 37 Peramalan Lag

22 Peramalan Tepung Terigu Plot Time Series Data Permintaan Tepung Terigu Plot ACF Data Permintaan Tepung Terigu T. Terigu Autocorrelation Index Lag

23 Peramalan Tepung Terigu Plot PACF Data PermintaanTepung Terigu 1.0 Model ARMA(1,1) dengan dummy minggu 35, 36 dan Partial Autocorrelation Lag Peramalan karung tepung terigu 23

24 Peramalan Tepung Tapioka Plot Time Series Data Permintaan Tepung Tapioka Plot Time Series Data Differencing PermintaanT.Tapioka Time Series Plot of Diff Tapioka Tapioka Diff Tapioka Index Index

25 Plot ACF Data Differencing Permintaan Tepung Tapioka Plot PACF Data Differencing PermintaanT.Tapioka Autocorrelation Partial Autocorrelation Lag Lag Model ARIMA(0,1,[2]) dengan dummy variabel minggu ke-37 Peramalan 2271 karung 25

26 Model Persediaan EOQ Untuk Bahan Baku Biaya Pembelian masing-masing item Minor Item Mayor Pencetak Pengirim an an Tepung Terigu 5 10 Tepung tapioka 7.859, Gula

27 Biaya Yang Diperlukan Seluruh Item Permintaan 1 Item Periode perencanaan Harga 1 unit item Kebutuhan Periode perencanaan produksi produksi Tepung Terigu Tepung tapioka , Gula D Biaya penyimpanan depresiasi gedung (2%) pajak gudang (1%) biaya pemeliharaan persediaan (1%) 27

28 Biaya Simpan Masing-Masing Item/Unit Item Harga 1 unit item Biaya Simpan /Tahun Biaya Simpan /3 Bulan Tepung Terigu 95 3,8 0,95 Tepung tapioka 77,5 3,1 0,775 Gula ,5 MODEL 28

29 Optimasi Model Persediaan Multi-Item EOQ QRp1 QRp2 QRp , , ,1 Q1 Q2 Q t * = 0,03445 x 12 x 6= 2,

30 Multi-Item Fuzzy EOQ dengan Algoritma Genetika Representasi dan Inisialisasi Q1 Q2 Q3 Inisialisasi , , ,44 QRp1 QRp2 QRp3 Kromosom , , ,1 30

31 Fungsi Objektif TC Fitness 1/TC Pindah Silang (Crossover) Induk , , ,44 Induk , Anak , Anak , , ,44

32 Simulasi Algoritma Genetika Item C oi C pi A Rpi P Tepung terigu Tepung Tapioka 15 77,5 Gula , C o D C h TC 0 P , , ,24 32

33 TC = Fungsi Batasan 33

34 α TIC Q Rp1 Q Rp2 Q Rp

35 t * = 0, x 12 x 6 = 2,354 3 Perbandingan Multi-Item EOQ dengan Multi-Item Fuzzy EOQ dengan Algoritma Genetika Item Multi-Item EOQ Multi-Item fuzzy EOQ dengan Algoritma Genetika Q* TIC Q TIC Tepung Terigu Tepunt Tapioka , , Gula

36 Perbandingan Biaya Persediaan PT UWBM dengan Penelitian Frekuensi pemesanan Biaya pesan (3 Bulan) PT UWBM Penelitian 3 24 Mayor Minor Q Rp , ,62 Q Rpi Q Rp , ,74 Cpi Q Rp , ,85 Cp Cp Cp D Rp d Rp d Rp d Rp H TC ,684

37 1. Model pengembangan untuk persediaan multi-item fuzzy EOQ pada data persediaan PT UWBM adalah 37

38 2. Dengan menggunakan model persediaan multi-item fuzzy EOQ untuk periode perencanaan selama tiga bulan, tiap kali melakukan pemesanan maka jumlah unit barang yang harus dipesan untuk masing-masing item adalah sebanyak 2478 karung tepung terigu, 74 karung tepung tapioka dan 414 karung gula. Dengan total biaya persediaan sebesar Rp ,853. Dimana waktu yang diperlukan untuk setiap kali pesan adalah setiap 3 hari kerja 38

39 39 DAFTAR Gerson. (2009), Optimasi Biaya Transportasi Dan Persediaan Banyak Barang Dari Satu Sumber Dengan Metode Dekomposisi Lagrangian, Skripsi, Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Surabaya Heizer, J, & Render, B. (2006). Operation Management Buku2. Edisi 7. Jakarta: Salemba Empat. Heizer, J, & Render, B. (2001). Prinsip-Prinsip Manajemen Operasi. Jakarta: Salemba Empat Ko, M, Tiwari, A., & Mehnen, J. (2010). A review Of Soft Computing Applications In Supply Chain Management. Applied Soft Computing, Mondal, S, & Maiti, M. (2002). Multi-item Fuzzy EOQ Models Using Genetic Algorithm. Computers & Industrial Engineering, Nasution, A. H., dan Prasetyawan, Y. (2008). Perencanaan Pengendalian Produksi. Yogyakarta : Graha Ilmu. Pandjaitan, LannyW. (2007). Dasar-dasar Komputasi cerdas. Yogyakarta: Penerbit AndiYogyakarta. Samanta, B, & Al-Arami, S. A. (2001). An Inventory Control Model Using Fuzzy Logic. Production Economic, Wibisono,Ario. (2003), Aplikasi Metode Heuristik Persediaan Multi-item, Single Supplier Dengan Permintaan Acak, Skripsi, JurusanTeknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Surabaya

40 40