Contoh MRP jenis kemasan:

Transkripsi

1 Langkah 17 : Shortage pembulatan untuk level n+1 dihitung. Diperoleh melalui pembulatan shortage produk (level 0) periode t dikalikan dengan quantity item level n. Langkah 18 : Diperiksa apakah shortage seluruh level pada periode t sudah dihitung.bila shortage seluruh level pada periode t belum dihitung maka prosedur dijalankan ulang dari langkah 17. Bila shortage seluruh level pada periode t sudah dihitung maka dijalankan langkah 19. Langkah 19 : nilai fulfilled requirement seluruh level di periode t dihitung. (Diperoleh dengan mengurangi nilai real requirement dengan shortage pembulatan. F(t) = RR(t) St pembulatan(t).) Langkah 20 : Nilai planned order receipt seluruh level di periode t dihitung. (-Untuk item jenis produk, komponen dan minyak, diperoleh dengan mengurangi nilai gross requirement periode t dengan nilai projected on hand di periode (t-1) POREC (t) = G(t) H (t-1). -Untuk item jenis kemasan, nilai planned order receipt hanya dihitung untuk item kemasan beli di periode awal bulan sebagai kegiatan revisi pesanan kepada supplier. Langkah 21 : Nilai projected on hand seluruh level di periode t dihitung. (-Untuk item jenis produk dan komponen, diperoleh dengan menambahkan nilai projected on hand di periode (t-1) dengan scheduled receipts dan fulfilled requirement di periode t kemudian dikurangi dengan 2x nilai gross requirement di periode t H (t) = H (t-1) + S (t) - G(t) + (FR (t) (G(t)). -Untuk item jenis kemasan, diperoleh dengan menambahkan nilai projected on hand di periode (t-1) dengan scheduled receipts kemudian dikurangi dengan fulfilled requirement di periode t H (t) = H (t-1) + S (t) - FR (t). -Untuk item jenis kemasan, diperoleh dengan menambahkan nilai projected on hand di periode (t-1) dengan scheduled receipts dan hasil down grade periode t, kemudian dikurangi dengan fulfilled requirement dan down grade di periode t H (t) = H (t-1) + S (t) - FR (t) -DG (t) + hasil DG (t)).) Langkah 22 :Diperiksa apakah seluruh periode sudah dihitung. Jika tidak maka prosedur dilanjutkan ke langkah 23. Jika ya maka prosedur dilanjutkan ke langkah 24. Lngkah 23 : Perhitungan dilanjutkan ke periode (t+1) Langkah 24 : Berhenti. Contoh MRP jenis kemasan: Kemudian dihitung total biaya yang terdiri dari biaya produk, biaya kemasan dan biaya minyak. Biaya produk ialah biaya simpan produk jadi di gudang finished good. Biaya kemasan terdiri dari biaya simpan, biaya pemesanan/set up serta biaya pembelian atau produksi. Sedangkan biaya minyak terdiri dari biaya simpan dan biaya kerugian dari selisih penjualan yang timbul akibat shortage kemasan. Berikut adalah hasil perhitungan total biaya dan total shortage kemasan dari masing-masing metode lot sizing: Tabel 2.13 Rekapitulasi Total Biaya Akhir dengan 6 1 EOQ - EPQ 11,417,564, ,382,295, ,425,451, ,430,200, ,389,224, ,380,972, ,390,739, ,412,344, ,403,599, Wagner Within 12,124,751, ,160,270, ,299,131, ,178,318, ,309,576, ,846,823, ,178,523, ,535,511, ,454,113, Silver Meal 12,185,472, ,129,114, ,254,284, ,138,116, ,268,812, ,808,755, ,134,521, ,496,728, ,426,975, Least Unit Cost 11,084,096, ,066,387, ,190,296, ,076,076, ,206,939, ,742,157, ,071,302, ,495,372, ,241,578, Existing Buffer 9,779,058, ,739,954, ,857,355, ,723,082, ,863,167, ,403,409, ,730,121, ,097,008, ,649,144, Existing 10,366,860, ,038,603, ,246,988, ,127,981, ,989,891, ,108,361, ,190,739, ,355,101, ,678,065,

2 Tabel 2.14 Rekapitulasi Total Shortage Kemasan dengan 6 1 EOQ - EPQ 133, , , , , , , , ,021 2 Wagner Within 80, , , ,226 97, , ,837 93, ,492 3 Silver Meal 80, ,939 99, ,307 85, , ,956 83,470 98,294 4 Least Unit Cost 91,227 91,695 81, ,394 77,754 91,203 94,816 84,495 91,253 5 Existing Buffer 92,835 95,402 82, ,691 75,452 89,434 85,392 75,580 89,577 6 Existing 80, ,547 85, ,626 84, , ,445 85, ,554 d. Eksperimen Eksperimen dilakukan dengan mengubah pola down grade minyak serta menghilangkan batasan kapasitas produksi di packaging plant. Eksperimen dilakukan agar dapat diketahui pengaruh perubahan tersebut terhadap performansi metode lot sizing. Perubahan pola down grade dicoba dengan meningkatkan frekuensi jenis kombinasi tertentu down grade minyak. 1. Dengan meningkatkan frekuensi kombinasi minyak yang 0,8 bagian ridak rusak kualitasnya dominan atau hingga lebih dari 50% kejadian, diperoleh hasil simulasi sebagai berikut: Tabel 2.15 Rekapitulasi Total Biaya Akhir Sensitivitas Minyak Tipe 1 dan Tipe 4 Proporsi 0.8 Dominan 1 EOQ - EPQ 11,473,086, ,641,383, ,796,874, ,289,174, ,557,771, ,479,885, ,361,631, ,382,290, ,872,762, Wagner Within 12,124,751, ,160,270, ,299,131, ,414,767, ,682,934, ,658,546, ,596,731, ,807,327, ,843,057, Silver Meal 10,162,499, ,256,735, ,211,915, ,171,807, ,190,752, ,595,987, ,385,482, ,568,172, ,192,919, Least Unit Cost 11,062,098, ,063,284, ,259,337, ,775,094, ,162,528, ,416,012, ,695,280, ,984,384, ,677,252, Existing Buffer 10,053,353, ,790,395, ,857,355, ,763,209, ,898,645, ,437,815, ,775,282, ,097,008, ,959,133, Existing 10,884,391, ,231,205, ,652,805, ,505,770, ,344,712, ,576,327, ,542,166, ,746,631, ,060,501, Tabel 2.16 Rekapitulasi Total Shortage Kemasan Sensitivitas Minyak Tipe 1 dan Tipe 4 Proporsi 0.8 Dominan 1 EOQ - EPQ 141, , , , , , , , , Wagner Within 118, , , , , , , , , Silver Meal 103, , , , , , , , , Least Unit Cost 239, , , , , , , , , Existing Buffer , Existing 435, ,157, , , , , , ,188, , Dengan meningkatkan frekuensi kombinasi minyak yang 0,5 bagian ridak rusak kualitasnya dominan atau hingga lebih dari 50% kejadian, diperoleh hasil simulasi sebagai berikut: Tabel 2.17 Rekapitulasi Total Biaya Akhir Sensitivitas Minyak Tipe 1 dan Tipe 4 Proporsi 0.5 Dominan 1 EOQ - EPQ 12,185,472, ,129,114, ,254,284, ,138,116, ,268,812, ,808,755, ,134,521, ,496,728, ,676,975, Wagner Within 12,124,751, ,160,270, ,299,131, ,178,318, ,309,576, ,846,823, ,178,523, ,535,511, ,454,113, Silver Meal 10,405,647, ,641,383, ,262,108, ,418,880, ,168,138, ,646,526, ,361,631, ,382,290, ,410,825, Least Unit Cost 12,185,472, ,129,114, ,254,284, ,138,116, ,268,812, ,808,755, ,134,521, ,496,728, ,426,975, Existing Buffer 11,428,488, ,070,213, ,262,108, ,418,880, ,217,690, ,690,804, ,265,730, ,503,449, ,607,170, Existing 12,126,249, ,372,239, ,779,164, ,022,859, ,106,204, ,764,381, ,723,191, ,497,098, ,048,923,

3 Tabel 2.18 Rekapitulasi Total Shortage Sensitivitas Minyak Tipe 1 dan Tipe 4 Proporsi 0.5 Dominan 1 EOQ - EPQ 221, , , , , , , , , Wagner Within 262, , , , , , , , , Silver Meal 259, , , , , , , , , Least Unit Cost 296, , , , , , , , , Existing Buffer 284, , , , , , , , , Existing 771, ,412, , , , , , ,265, , Batasan kapasitas produksi di direlaksasi sehingga lebih besar dari batasan kapasitas produksi yang sebenarnya. Maka diperoleh hasil sebagai berikut: Tabel 2.19 Rekapitulasi Total Biaya Akhir Sensitivitas Batasan Kapasitas Produksi 1 EOQ - EPQ 11,417,564, ,382,295, ,425,451, ,430,200, ,389,224, ,380,972, ,390,739, ,412,344, ,403,599, Wagner Within 11,465,434, ,473,812, ,452,860, ,456,331, ,453,213, ,460,792, ,440,216, ,472,310, ,459,371, Silver Meal 11,434,111, ,429,672, ,545,609, ,469,990, ,407,141, ,522,834, ,516,229, ,423,124, ,468,589, Least Unit Cost 11,379,424, ,513,714, ,504,746, ,467,007, ,421,684, ,513,791, ,510,642, ,395,215, ,463,278, Existing Buffer 11,493,649, ,492,321, ,471,250, ,468,142, ,487,032, ,475,154, ,465,552, ,473,523, ,478,328, Existing 11,706,376, ,665,384, ,649,245, ,616,602, ,706,396, ,708,520, ,740,874, ,716,137, ,688,692, Tabel 2.20 Rekapitulasi Total Shortage Sensitivitas Batasan Kapasitas Produksi 1 EOQ - EPQ 133, , , , , , , , ,692 2 Wagner Within 143, , , , , , , , ,509 3 Silver Meal 137, , , ,758 98, , , , ,235 4 Least Unit Cost 133, , , , , , , , ,692 5 Existing Buffer 116, , , ,941 97, , ,987 99, ,463 6 Existing 81,290 87,726 70,500 78,908 43, ,452 78,838 1,154, , Analisis Sensitivitas Analisis sensitivitas merupakan analisis pengaruh faktor pola down grade minyak dan batasan kapasitas produksi di packaging plant terhadap performansi metodemetode lot sizing. 3.1 Analisis Sensitivitas Pengaruh Down Grade Minyak Proporsi down grade minyak yang telah diuji coba pada simulasi merupakan proporsi yang sama seperti data historis dengan frekuensi dominan adalah proporsi Tipe 1 maupun Tipe 4 dengan kombinasi proporsi minyak tidak down grade sebesar 0,9 bagian lebih dari 50%, menghasilkan keputusan bahwa metode lot sizing yang terbaik untuk mengatasi ketidakpastian down grade minyak maupun cacat kemasan adalah metode existing dengan buffer stock. Kemudian parameter proporsi down grade dicoba diubah dengan 2 cara, yaitu: a. Proporsi minyak yang tidak rusak sebesar 0,8 bagian lebih dari 50%. Setelah parameter proporsi minyak yang tidak rusak hanya 0,8 bagian diitingkatkan frekuensinya hingga lebih dari 50%, maka didapatkan hasil pada tabel 2.15 dan tabel Dari tabel terlihat bahwa ratarata total biaya dari kelima metode lebih tinggi dibanding rata-rata total biaya dari kelima metode sebelum frekuensi dari kombinasi proporsi 0,8 bagian minyak tidak down grade ditingkatkan. Begitu pula dengan total shortage kemasan hasil dari eksperimen ini, menunjukkan bahwa rata-rata shortage kemasan juga meningkat. Hal ini mengindikasikan bahwa semakin banyak minyak yang down grade maka shortage kemasan juga semakin meningkat. Hasil eksperimen dengan metode EPQ/EOQ menunjukkan rata-rata total biaya yang tertinggi walaupun nilai rata-rata shortage-nya bukan yang tertinggi. Hal ini dikarenakan oleh pembelian yang dilakukan oleh perusahaan sangat sering dibandingkan metode lainnya sehingga biaya pemesanannya menjadi tinggi. Sedangkan untuk kisaran ratarata total biaya eksperimen dengan metode Wagner Within, Silver Meal dan Least Unit Cost tidak jauh berbeda karena hasil lot sizing metode ini juga relatif sama. Namun, 10

4 perbedaan rata-rata biaya juga terkait dengan rata-rata nilai shortage. Semakin tinggi nilai shortage maka semakin tinggi pula biaya yang ditimbulkan karena shortage kemasan dapat menimbulkan biaya kerugian penjualan. Biaya kerugian penjualan merupakan selisih nilai penjualan yang tidak dapat diperoleh perusahaan karena minyak dijual dengan harga kualitas yang paling rendah atau bulk. Dari kelima metode yang dicoba, metode existing dengan buffer stock tetap menjadi metode yang paling baik untuk diimplementasikan karena rata-rata total biaya dan rata-rata shortage yang dihasilkan paling rendah. Rendahnya biaya yang dikeluarkan menggunakan metode existing dengan buffer stock dikarenakan pemesanan yang dilakukan dengan metode ini relatif jarang dibanding metode lainnya. kebijakan perusahaan memesan dari supplier dalam jangka waktu yang cukup lama membuat biaya pemesanan yang ditimbulkan kecil. Walaupun jumlah persediaan yang disimpan lebih banyak dibanding metode lainnya, total biaya simpan tidak terlalu besar mengingat fraksi biaya simpan yang sangat kecil dari harga komponen, yaitu 0,4%. b. Proporsi minyak yang tidak rusak sebesar 0,5 bagian lebih dari 50% Setelah parameter proporsi minyak yang tidak rusak hanya 0,5 bagian diitingkatkan frekuensinya hingga lebih dari 50%, maka didapatkan hasil pada tabel 2.17 dan tabel Dari tabel terlihat bahwa ratarata total biaya dari kelima metode lebih tinggi dibanding rata-rata total biaya dari kelima metode sebelum fruekuensi dari kombinasi proporsi 0,5 bagian minyak tidak down grade ditingkatkan. Begitu pula dengan total shortage kemasan hasil dari eksperimen ini, menunjukkan bahwa rata-rata shortage kemasan juga meningkat. Selain itu, rata-rata total biaya dan shortage kemasan juga masih lebih tinggi dibandingkan dengan peningkatan proporsi minyak tidak down grade sebanyak 0,8 bagian. Hal ini mengindikasikan bahwa semakin banyak minyak yang down grade maka shortage kemasan juga semakin meningkat. Hasil eksperimen dengan metode EPQ/EOQ serupa dengan eksperimen peningkatan frekuensi proporsi 0,8 bagian minyak tidak down grade yang menunjukkan bahwa metode ini menimbulkan biaya yang paling besar dengan rata-rata nilai shortage yang besar pula. Tingginya biaya dan rata-rata nilai shortage yang ditumbulkan ini juga dikarenakan frekuensi pembelian yang dilakuka lebih sering dibandingkan dengan metode lainnya. Selain itu, rata-rata nilai shortage juga meningkat dibanding ekeperimen sebelumnya yang menunjukkan bahwa peningkatan down grade minyak juga meningkatkan shortage kemasan dan dikarenakan jumlah buffer stock yang disediakan mengikuti rata-rata down grade data historis. Begitu pula dengan performansi metode lainnya. Namun, terdapat perbedaan pada rata-rata biaya maupun rata-rata shortage kemasan yang ditimbulkan antara eksperimen ini dengan eksperimen sebelumnya, yaitu perubahan performansi terbaik dari metodemetode yang diuji. Pada eksperimen peningkatan frekuensi 0,8 proporsi minyak yang tidak rusak dominan, terlihat bahwa metode existing dengan buffer stock memiliki performansi yang paling baik, sama seperti hasil simulasi dengan pola down grade mengikuti data historis. Sedangkan, pada hasil ekperimen 0,5 proporsi minyak yang tidak rusak dominan, hasil terbaik ditunjukkan oleh metode Silver Meal dengan rata-rata total biaya dan rata-rata shortage kemasan terendah. Hal ini dapat diakibat kan oleh perbedaan hasil simulasi down grade minyak yang terjadi pada eksperimen ini dengan eksperimen sebelumnya karena selisih biaya maupun shortage kemasan yang ditimbulkan antara metode Silver Meal dengan metode existing menggunakan buffer stock tidak jauh berbeda walaupun metode existing menggunakan buffer stock tidak lagi memiliki perfromansi yang terbaik. Maka, dapat terlihat bahwa shortage kemasan yang ditimbulkan tidak hanya dipengaruhi oleh jumlah minyak yang down grade tetapi juga dipengaruhi oleh waktu terjadinya down grade. Apabila saat terjadi down grade dengan jumlah yang cukup besar, sementara persediaan kemasan tidak mencukupi dan tidak ada kemasan yang dikirim lagi oleh supplier pada saat itu maka shortage yang terjadi akan cukup besar. Dari hasil eksperimen perubahan pola down grade minyak dapat disimpulkan bahwa perubahan pola down grade minyak dari segi jumlah volume yang down grade,maupun 11

5 wkatu terjadinya down garde mempengaruhi penentuan kebijakan lot sizing perencanaan produksi dan pengadaan kemasan. 3.2 Analisis Sensitivitas Pengaruh Batasan Kapasitas Produksi Kemasan Simulasi perencanaan produksi diatas telah dilakukan dengan memperhatikan batasan kapasitas produksi kemasan di packaging plant. Adanya batasan kapasitas produksi meyebabkan diperlukannya penyesuaian hasil lot sizing terhadap batasan kapasitas produksi. Hal ini menyebabkan jumlah kemasan yang dapat diproduksi di setiap periode hanya sebesar kapasitas produksi maksimal mesin sehingga tidak sesuai dengan hasil perhitungan lot sizing yang telah mempertimbangkan faktor biaya set up maupun biaya simpan. Maka batasan kapasitas produksi dihilangkan dan diuji coba pada simulasi. Dari hasil simulasi dengan menghilangkan batasan kapasitas produksi, terlihat bahwa total biaya setiap metode lot sizing secara umum lebih tinggi dibandingkan dengan adanya kapasitas produksi. Hal ini diakibatkan oleh besarnya biaya set up mesin. Ketika batasan kapasitas produksi dihilangkan maka kemampuan produksi mesin selalu melebihi perencanaan produksi yang sesungguhnya sehingga set up mesin akan selalu dilakukan antar setiap periode dilakukannya produksi. Hal ini menyebabkan biaya set up yang dihasilkan jauh lebih besar dibandingkan dengan adanya batasan kapasitas produksi. Khususnya untuk metode existing yang menerapkan lot sizing Lot For Lot, jumlah kemasan yang diproduksi di suatu periode akan mengikuti jumlah permintaan sehingga produksi dan set up mesin paling sering dilakukan dengan metode ini. Berbeda dengan metode lot sizing Silver Meal, Least Unit Cost dan Wagner Within yang pada setiap periode produksinya memproduksi sejumlah kebutuhan kemasan untuk memenuhi kebutuhan beberapa periode ke depan. Sementara itu, metode EPQ/EOQ merupakan metode yang periode produksinya paling jarang sehingga biaya set up yang dihasilkan pun juga rendah. Jika dilihat dari rata-rata shortage yang dihasilkan, ternyata nilai shortage setelah batasan kapasitas produksi lebih besar dibandingkan dengan sebelum batasan kapasitas produksi dihilangkan. Hal ini terjadi karena dengan dihilangkannya kapasitas produksi maka jumlah kemasan yang diproduksi sesuai dengan hasil lot sizing sehingga periode pengadaan kemasan menjadi lebih terlambat dibandingkan ketika batasan kapasitas produksi tidak dihilangkan. Kondisi ini dapat meningkatkan julah shortage kemasan apabila down grade minyak terjadi sebelum periode pengadaan kemasan. Namun, shortage kemasan yang dihasilkan oleh metode existing dengan buffer stock paling minimal karena periode pengadaannya paling sering sehingga ketersediaan kemasan cukup tinggi. Performansi lot sizing setelah batasan kapasitas dihilangkan dapat dilihat pada tabel 2.19 dan Dari tabel-tabel tersebut terlihat bahwa performansi metode lot sizing dengan penambahan buffer stock menunjukkan hasil yang terbaik ketika ada batasan kapasitas produksi per hari. Sementara itu, ketika batasan kapasitas dihilangkan, metode Lot For Lot menajdi sangat tidak ekonomis karena selalu dilakukan set up setiap periode produksi. Maka dapat ditarik kesimpulan bahwa performansi metode lot sizing dipengaruhi oleh batasan kapasitas produksi dan metode existing dengan buffer stock tidak lagi menunjukkan performansi yang terbaik ketika kapasitas produksi tidak terbatas. 4. Kesimpulan Dari hasil penelitian yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa: 1. Hasil perhitungan metode EOQ-EPQ, lot sizing Wagner Within, Silver Meal, Least Unit Cost dapat digunakan sebagai skenario pada simulasi. 2. Model simulasi sistem perencanaan produksi dibuat dengan menggunakan metode Monte Carlo dan memperhatikan kejadian stokastik dari down grade minyak serta cacat kemasan. 3. Alternatif perencanaan produksi dengan metode existing, EOQ-EPQ, Wagner Within, Silver Meal, Least Unit Cost telah diuji di simulasi kemudian dibandingkan performansinya. 4. Perencanaan produksi dan pengadaan kemasan yang dipilih tergantung pada hasil lot sizing-nya. Jika lot sizing hanya dapat meng-cover permintaan dalam 1 periode maka metode yang dipilih ialah metode existing. Namun, jika hasil lot 12

6 sizing dapat meng-cover permintaan lebih dari 1 periode maka ada kemungkinan metode lain yang dipilih sebagai metode terbaik. 5. Daftar Pustaka Dolgui, Alexandre. Prodhon, Caroline Supply planning under uncertainties in MRP environments: A state of the art. Annual Reviews in Control 31, pp Gaspersz, Vincent Production Planning and Inventory Control. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama. Law, Averill M. Kelton, W David. Simulation Modelling and Analysis USA: McGraw Hill Robinson, Stewart Simulation: The Practice of Model Development and Use. New York: John Wiley & Sons, Ltd. Silver, Edward A. Pyke, David F. Peterson, Rein Inventory Management and Production Planning and Schedulling. New York: John Wiley & Sons, Inc. Tersine, Richard. J Principles of Inventory and Materials Management. New Jersey: Prentice-Hall. Walpole, Ronald E. Myers, Raymond H Ilmu Peluang dan Statsitika Untuk Insinyur dan Ilmuwan. Bandung: Penerbit ITB. 13