BAB 3 LANDASAN TEORI

Transkripsi

1 BAB 3 LANDASAN TEORI 3.1 Peramalan Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) merupakan kemampuan dan keerampilan unuk memperkirakan kejadian-kejadian di masa akan daang (Heizer, 1991, p138). Menuru pengeriannya iu, peramalan menjadi suau ala pening dalam membua esimasi berapa besarnya perminaan (demand) di masa akan daang. Secara lebih rinci Spyros Makridakis mendefinisikan peramalan (forecasing) sebagai suau kemampuan unuk memperkirakan aau menduga keadaan perminaan produk di masa depan yang idak pasi. Sehingga peramalan menjadi dasar bagi perencanaan produksi yang melipui beberapa perimbangan seperi sumber daya dan kapasisas persediaan (Makridakis, 1999,p14). Peningnya peramalan adalah unuk meneapkan kapan suau perisiiwa akan erjadi, sehingga indakan yang epa dapa dilakukan. Namun perlu diinga bahwa peramalan idak mungkin benar erjadi 100%. Tidak sau meodepun dapa meramalkan secara persis apa yang akan erjadi di masa mendaang. Dengan demikian dalam koneks ugas akhir ini peramalan dapa dikaakan sebagai suau dugaan erhadap perminaan yang idak pasi di masa yang akan daang sehingga perusahaan dapa menganisipasi perminaan iu dengan membua suau perencanaan operasi sampai melakukan perencanaan dan pengendalian persediaan.

2 17 Berdasarkan sifa penyusunannya, maka peramalan dapa dibedakan menjadi: 1. Peramalan yang subjekif, yaiu peramalan yang didasarkan aas perasaan aau inuisi dari orang yang menyusunnya. 2. Peramalan yang objekif, adalah peramalan yang didasarkan aas daa yang relevan pada masa lalu, dengan menggunakan meode-meode dalam penganalisaan daa iu. Pada dasarnya ada beberapa langkah peramalan yang pening yaiu: 1. Menganalisa daa yang lalu, ahap ini berguna unuk pola yang erjadi pada masa lalu. Analisa ini dilakukan dengan cara membua abulasi dari daa yang lalu. 2. Menenukan meode yang digunakan. Masing-masing meode akan memberikan hasil peramalan yang berbeda. Dengan kaa lain, meode peramalan yang baik adalah meode yang menghasilkan penyimpangan anara hasil peramalan dengan nilai kenyaaan yang sekecil mungkin. 3. Memproyeksikan daa yang lalu dengan menggunakan meode yang dipergunakan dan memperimbangkan adanya beberapa fakor perubahan. 4. Penenuan ujuan, yaiu menenukan kebuuhan informasi-informasi bagi para pembua kepuusan seperi : Variabel-variabel yang akan diesimasi. Siapa yang akan menggunakan hasil peramalan. Unuk ujuan apa hasil peramalan akan digunakan. Esimasi jangka panjang aau jangka pendek yang diinginkan. Deraja keepaan esimasi yang diinginkan. Kapan esimasi dibuuhkan.

3 18 Bagian-bagian peramalan yang diinginkan, seperi peramalan unuk kelompok pembeli, kelompok produk, aau daerah geografis. 5. Pengembangan model Menenukan model yang merupakan penyederhanaan dari sisem dan merupakan kerangka analiik bagi masukan yang akan memperoleh pengeluaran. Model dienukan berdasarkan sifa-sifa dan perilaku variabel. 6. Pengujian model Dilakukan unuk menenukan ingka akurasi, validias dan reliabilias, yang dienukan dengan membandingkan hasil peramalan dengan kenyaaan / akual. 7. Penerapan model Seelah lulus dalam pengujian, daa hisorik akan dimasukkan ke dalam model unuk menghasilkan ramalan. 8. Revisi dan evaluasi Ramalan yang elah dibua harus senaniasa diperbaiki dan diinjau kembali. Hal ini perlu dilakukan bila erdapa perubahan dalam perusahaan dan lingkungannya (harga produk, karakerisik produk, periklanan, ingka pengeluaran pemerinah, kebijaksanaan moneer, aau kemajuan eknologi); dan hasil perbandingan anara ramalan dengan daa akual.

4 Tujuan Peramalan Tujuan dari peramalan adalah unuk meliha aau memperkirakan prospek ekonomi aau kegiaan usaha sera pengaruh lingkungan erhadap prospek ersebu, sehingga dapa diperoleh informasi mengenai : 1. Kebuuhan suau kegiaan usaha di masa yang akan daang. 2. Waku unuk mengambil kepuusan yang berkaian dengan skala produk pemasaran sera, sera arge usaha. 3. perencanaan skala produksi, pemasaran, anggaran, biaya produksi dan arus kas ( cash flow ) Renang Waku Peramalan / Time Horizon Peramalan dapa dibagi menuru renangnya menjadi iga jenis (Heizer,1991,p ), yaiu: 1. Renang waku peramalan pendek / shor-range forecas Peramalan dengan renang waku peramalan yang pendek dapa digunakan unuk meramalkan keadaan sampai 1 ahun, namun biasanya digunakan unuk meramalkan masa depan sampai waku kurang dari 3 bulan. Peramalan dengan renang waku ini cocok digunakan unuk merencanakan pembelian (purchase planning), merencanakan pekerjaan (job scheduling), merencanakan ingka enaga kerja (workforce level), dan merencanakan ingka produksi (producion levels). 2. Renang waku peramalan medium / medium-range forecas / inermediae range-forecas Peramalan dengan renang waku peramalan yang medium dapa digunakan unuk meramalkan keadaan dari 3 bulan sampai 3 ahun sehingga cocok unuk digunakan unuk merencanakan penjualan (sales planning), merencanakan produksi besera anggarannya (producion planning and budgeing), merencanakan anggaran unai (cash budgeing),

5 20 dan menganalisis rencana-rencana operasi (analyzing various operaing plans). 3. Renang waku peramalan panjang / long-range forecas Peramalan dengan renang waku panjang dapa digunakan unuk meramalkan keadaan waku dari 3 ahun ke aas dan digunakan dalam merencanakan peluncuran produk baru, penggunaan invesasi, pembukaan cabang perusahaan dan research and developmen. Ada iga perbedaan mendasar anara peramalan renang waku pendek dengan peramalan renang waku medium aau panjang, yaiu: a. Peramalan renang waku medium dan panjang lebih banyak menggunakan informasi comprehensive dan membanu manejemen unuk menenukan kebijakan yang memerlukan penimbangan berahun-ahun. b. Peramalan renang waku pendek memiliki lebih banyak meode penggunaan daripada peramalan renang panjang. c. Peramalan renang waku pendek seringkali lebih akura daripada peramalan renang waku medium aau panjang Jenis jenis pola daa Pemilihan model peramalan yang akan digunakan akan erganung pada pola daa dan horison waku dari peramalan. Menuru Makridakis (1999,p21), pola pola daa dere waku yang umum erjadi yaiu : 1. Pola Horisonal ( H ) Terjadi bila nilai daa berflukuasi di sekiar nilai raa raa yang konsan (Dere seperi iu Sasioner erhadap nilai raa raanya). Suau produk yang ingka penjualannya idak meningka aau menurun selama waku erenu ermasuk jenis ini. Demikian pula, suau keadaan pengendalian muu yang menyangku pengambilan conoh dari suau proses produksi

6 21 berkelanjuan yang secara eoriis idak mengalami perubahan juga ermasuk jenis ini. Waku Gambar 3.1 Gambar Pola Daa Horisonal 2. Pola Musiman ( S ) Terjadi bila suau dere dipengaruhi oleh fakor musiman ( misalnya kuaral ahun erenu, bulanan, aau hari hari pada minggu erenu ). Penjualan dari produk seperi minuman ringan, es krim, dan bahan bakar pemanas ruangan, semuanya menunjukkan jenis pola daa ini. Waku Gambar 3.2 Gambar Pola Daa Musiman 3. Pola Siklis / Cyclical ( C ) Terjadi bila daa dipengaruhi oleh flukuasi ekonomi jangka panjang seperi yang berhubungan dengan siklus bisnis. Penjualan produk seperi mobil, baja, dan peralaan uama lainnya menunjukkan jenis pola ini.

7 22 Waku Gambar 3.3 Gambar Pola Daa Siklis 4. Pola Trend ( T ) Terjadi bila erdapa kenaikan aau penurunan sekuler jangka panjang dalam daa. Penjualan banyak perusahaan, produk bruo nasional ( GNP ) dan berbagai indikaor bisnis aau ekonomi lainnya mengikui suau pola rend selama perubahannya sepanjang waku. Waku Gambar 3.4 Gambar Pola Daa Trend Tipe-ipe Peramalan Terdapa 3 ipe peramalan (Heizer,1991,p140), yaiu: 1. Tipe Peramalan Ekonomis Peramalan ekonomis meramalkan keadaan masa depan dari sebuah bisnis aau keadaan poliik sehingga sering digunakan oleh pemerinah dan

8 23 membanu perusahaan unuk mempersiapkan peramalan dengan renang waku medium dan panjang. 2. Tipe Peramalan Teknologis Peramalan eknologis berhubungan dengan ingka kemajuan eknologi sehingga pening bagi indusri-indusri eknologi seperi badan enaga nuklir, badan anariksa, aau perusahaan minyak. 3. Tipe Peramalan Perminaan Peramalan perminaan merupakan proyeksi daa penjualan suau perusahaan sehingga mempengaruhi perencanaan, anara lain perencanaan enaga kerja, penjualan, aau keuangan perusahaan ersebu Meode-Meode Peramalan Meode peramalan secara umum dibagi dua, yaiu meode kualiaif dan meode kuaniaif Meode Kualiaif Meode ini biasanya digunakan unuk meramalkan lingkungan dan eknologi, karena kondisi ersebu berbeda dengan kondisi perekonomian dan pemasaran. Teknik-eknik kualiaif adalah subjekif aau judgmenal aau berdasarkan pada esimasi-esimasi dan pendapa-pendapa. Berbagai sumber pendapa bagi peramalan kondisi bisnis adalah : Para eksekuif Orang-orang penjualan Para pelanggan Sedangkan berbagai eknik peramalan kualiaif yang dapa digunakan, secara ringkas diuraikan sebagai beriku: 1. Meode Delphi

9 24 Meode ini merupakan eknik yang mempergunakan suau prosedur yang sisemaik unuk mendapakan suau konsensus pendapa-pendapa dari suau kelompok ahli. Proses Delphi ini dilakukan dengan memina kepada para anggoa kelompok unuk memberikan serangkaian ramalan-ramalan melalui anggapan mereka erhadap dafar peranyaan. Kemudian, seorang moderaor mengumpulkan dan memformulasikan dafar peranyaan baru dan dibagikan lagi kepada kelompok. Jadi, ada suau proses pembelajaran bagi kelompok karena mereka menerima informasi baru dan idak ada pengaruh pada ekanan kelompok aau dominasi individual. 2. Rise pasar Adalah ala peramalan yang berguna, eruama bila ada kekurangan daa hisorik aau daa idak reliable. Teknik ini secara khusus digunakan unuk meramal perminaan jangka panjang dan penjualan produk baru. Kelemahan rise pasar mencakup kurangnya kekuaan predikif, sera memakan waku dan biaya. 3. Analogi hisorik Peramalan dilakukan dengan menggunakan pengalaman-pengalaman hisorik dari suau produk yang sejenis. Peramalan produk baru dapa dikaikan dengan ahap-ahap dalam siklus kehidupan produk yang sejenis. 4. Konsensus panel Gagasan yang didiskusikan oleh kelompok akan menghasilkan ramalanramalan yang lebih baik daripada dilakukan oleh seseorang. Diskusi dilakukan dalam peremuan perukaran gagasan secara erbuka. 5. Grass Roos Peramalan ini dimulai dari bagian bawah organisasi dengan menyusun masukan masukan dari ingkaan paling bawah berlanju erus sampai ke ingkaan aas. Conohnya, Unuk meramalkan penjualan dapa dilakukan pengumpulan daa dengan mengkombinasikan seiap inpu aau masukan

10 25 dari seiap bagian penjualan dari seiap area, lalu berlanju erus sampai ke ingka aas Meode Kuaniaif Meode kuaniaif hanya dapa dierapkan jika ersedia informasi mengenai daa masa lalu, informasi dapa dikuanifisir (diwujudkan dalam benuk angka), dan asumsi beberapa aspek pola masa lalu akan berlanju. Jenis peramalan kuaniaif dibagi dua, yaiu meode ime series dan meode kausal Meode Time Series Jenis peramalan ini merupakan esimasi masa depan yang dilakukan berdasarkan nilai masa lalu dari suau variabel dan aau kesalahan masa lalu. Menuru Richard B Chase ( 2004, p468 ), model peramalan yang masuk kedalam meode peramalan ime series anara lainnya adalah meode simple moving average, weighed moving average, exponenial smoohing, meode regression analysis, Box-Jenkins echniques, meode Shiskin ime series, dan meode rend projecion Simple Moving Average Salah sau cara unuk mengubah pengaruh daa masa lalu erhadap nilai engah sebagai ramalan adalah dengan menenukan sejak awal berapa jumlah nilai observasi masa lalu yang akan dimasukkan unuk menghiung nilai engah. Unuk menggambarkan prosedur ini digunakan salah sau isilah raa-raa bergerak (moving average) karena seiap muncul nilai observasi baru, nilai raa-raa dapa dihiung dengan membuang nilai observasi yang paling ua dan memasukkan nilai observasi yang baru karena seiap muncul nilai observasi yang paling ua dan memasukkan nilai observasi erbaru. Raaraa bergerak ini kemudian akan menjadi ramalan unuk periode mendaang.

11 26 Perhaikan bahwa jumlah iik daa dalam seiap raa-raa eap konsan dan observasi yang dimasukkan adalah yang paling akhir (Makridakis, 1999, p67). Diberikan N iik daa dan dipuuskan unuk menggunakan T observasi pada seiap raa-raa ( yang disebu raa-raa bergerak berorde T aau MA(T) bila disingka MAT sehingga keadaannya adalah sebagai beriku : Waku Raa-raa bergerak Ramalan T X = X T + X 1 2 T F X X T T + 1 = = i / i= X T X X T + 1 X = FT 2 X + + = = X i / T T+1 T i=2 X X T + 2 X = FT 1 X + + = = X i / T T+3 T i=2 T T 1 2 Dibandingkan dengan nilai engah sederhana (dari semua masa lalu) raa-raa bergerak (single moving average) berorde T mempunyai karakerisik sebagai beriku : Hanya mengangku T periode erakhir dari daa yang dikeahui Jumlah daa dalam seiap raa-raa idak berubah dengan bejalannya waku. Teapi meode ini juga mempunyai kelemahan sebagai beriku : Meode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T observasi harus disimpan, idak hanya nilai engahnya. Meode ini idak dapa menanggulangi dengan baik adanya rend aau musiman, walaupun meode ini lebih baik dibanding raa-raa oal.

12 Weighed Moving Average Meode ini mirip dengan model Simple Moving Average. Hanya saja pada model ini memperbolehkan menggunakan bobo unuk daa hisoris yang ada. Bobo ersebu dapa dienukan oleh pengguna eapi dengan baas anara 0 sampai 1, dan semua bobo iu jika diambahkan harus sama dengan 1. Rumus : F = w 1.A -1 + w 2 A w n A -n Dimana : W 1 = bobo unuk periode -1 A = Daa Akual W 2 = bobo unuk periode -2 n = Toal periode peramalan W n = bobo unuk periode -n Dengan syara n wi i= 1 = 1 Unuk menenukan bobo, cara yang paling mudah adalah dengan menggunakan rial and error. Sebagai auran dasar, daa hisoris yang erbaru (erakhir) merupakan indikaor yang paling pening unuk melakukan permalan. Karena iu daa hisoris yang erakhir diberikan bobo yang lebih besar dari daa hisoris yang sebelumnya.jika daa hisoris yang ada bersifa musiman maka bobo harus diberikan lebih besar kepada daa yang mengalami musiman Exponenial Smoohing Menuru Makridakis (1999,p101), Meode Exponenial smoohing erdiri dari: a. Simple exponenial smoohing Meode pemulusan eksponensial unggal (single exponenial smoohing) menambahkan parameer α dalam modelnya unuk mengurangi fakor

13 28 kerandoman (Herjano, 1999, p122). Sehingga pada simple exponenial smoohing hanya memerlukan 3 buah daa unuk melakukan peramalan. Daa akual, daa peramalan, dan smoohing consan alpha ( α ). Konsana pemulusan ini unuk menenukan ingka pemulusan dan kecepaan reaksi erhadap perbedaan anara daa peramalan dengan daa akual. Nilai perkiraan dapa dicari dengan: F = F -1 +α(a -1 F -1 ) dimana : F = nilai ramalan unuk periode waku ke- F -1 = nilai ramalan unuk sau periode waku yang lalu, -1 A -1 = nilai akual unuk sau periode waku yang lalu, -1 a = konsana pemulusan (smoohing consan) b. Double Exponenial Smoohing sau parameer dari Brown Dasar pemikiran dari pemulusan eksponensial dari Brown adalah serupa dengan raa raa bergerak (moving average), karena kedua nilai pemulusan unggal dan ganda keinggalan dari daa yang sebenarnya bilamana erdapa unsur rend, perbedaan anara nilai pemulusan unggal dan ganda dapa diambahkan kepada nilai pemulusan unggal dan disesuaikan unuk rend. Rumus : S' S ' = α * X + (1 α) * S 1 " " = α * S + (1 α) * S 1 a = 2* S' S" α b = * S' S" 1 α ( ) F + m = a + b * m

14 29 Inisialisasi : X 1 = S ' 1 = S" 1 Dimana : S' = daa pemulusan perama dari daa perminaan S" = daa pemulusan kedua dari daa perminaan periode α = konsana pemulusan yang bernilai anara 0 sampai 1 X = daa akual perminaan pada periode m = periode peramalan yang diinginkan F = daa peramalan pada periode Konsana pemulusan (α) merupakan nilai desimal anara 0 sampai 1. Konsana ini mempengaruhi sabilias dan pengaruh dari peramalan. Pengujian akan menunjukkan bahwa jka α sama dengan 0 maka peramalan lama idak akan disesuaikan dengan berbagai cara anpa memperhaikan perminaan akual yang erjadi. Ini akan menghasilkan perminaan yang sabil eapi idak akan anggap erhadap perubahan. Jika α sama dengan 1 maka peramalan erakhir akan sama dengan nilai perminaan akual erakhir, sanga anggap eapi idak sabil bila erjadi flukuasi acak. c. Double Exponenial Smoohing dua parameer dari Hol Menuru Makridakis (1999,p115), meode pemulusan dari Hol dalam prinsipnya serupa dengan meode pemulusan Brown, kecuali bahwa Hol idak menggunakan rumus pemulusan berganda secara langsung. Sebagai ganinya, Hol memuluskan nilai rend dengan parameer yang berbeda dari parameer yang digunakan pada dere asli. Ramalan dari pemulusan eksponensial linear Hol didapa dengan menggunakan dua konsana pemulusan ( dengan nilai anara 0 dan 1 ) dan iga persamaan : S = α * X + (1 α ) *( S 1 + b 1)

15 30 b = γ *( S S 1 ) + (1 γ ) b 1 F + m = S + b * m Inisialisasi : X 1 = S 1 b 1 = X 2 - X 1 dimana: S = daa pemulusan pada periode b = daa pemulusan rend pada periode α = konsana pemulusan yang bernilai anara 0 sampai 1 β = konsana pemulusan rend yang bernilai anara 0 sampai 1 X = daa akual perminaan pada periode m = periode peramalan yang diinginkan F + m = peramalan pada periode + m b 1 = aksiran kemiringan bola-maa (eyeball) seelah daa ersebu diplo d. Triple Exponenial Smoohing : Meode Kuadraik dari Brown Sebagaimana halnya dengan pemulusan eksponensial linear yang dapa digunakan unuk meramalkan daa dengan suau pola rend dasar, benuk pemulusan yang lebih inggi dapa digunakan bila dasar pola daanya adalah kuadraik, kubik, aau orde yang lebih inggi. Unuk mendapakan pemulusan kuadraik yang lebih akura maka dilakukan cara memasukkan ingka pemulusan ambahan berupa pemulusan riple aau pemulusan dilakukan iga kali dan memberlakukan persamaan peramalan kuadraik. Persamaan unuk pemulusan riple aau iga kali ini adalah :

16 31 S S S ' '' ''' = αx = αs ' = αs ''' + (1 α) S + (1 α) S 1 '' 1 + (1 α) S ''' 1 a = 3S ' 3S '' + S ''' α ' b = [(6 5α ) S 2 (10 8α ) S 2(1 α) 2 α ' '' ''' c = ( S 2S S ) 2 + (1 α) 1 2 F + m = a + b m + cm 2 '' + (4 3α ) S ''' ] Dimana : ' S '' S ''' S b α = Pemulusan perama ke- = Pemulusan kedua ke- = Pemulusan keiga ke- = Nilai rend ke- = Fakor pemulusan F + m = Nilai peramalan ke- Proses inisialisasi unuk proses pemulusan eksponensial kuadraik dari Brown yaiu : S = ' '' ''' 1 = S1 = S1 X 1 e. Triple Exponenial Smoohing : Meode Kecenderungan dan Musiman Tiga Parameer dari Winer Jika daa sasioner, maka periode raa-raa bergerak aau pemulusan eksponensial unggal adalah epa. Jika daanya menunjukkan suau rend linear, maka baik model linear dari Brown aau Hol adalah epa. Teapi jika daanya musiman, meode ini sendiri idak dapa mengaasi masalah ersebu dengan baik. Walaupun demikian meode Winer dapa

17 32 mengangani fakor musiman secara langsung (Makridakis,1999,p96). Meode Winer didasarkan aas iga persamaan pemulusan, yaiu sau unuk unsur sasioner, sau unuk rend, dan sau unuk musiman. Adapun persamaan Winer adalah sebagai beriku : Inisialisasi awal : ( ) ( ) ( ) = = = = = + + L X X L X X L X X L b L X X X X I S X L L L L L L L L L... 1, Pemulusan keseluruhan : ( )( ) = L b S I X S α α Pemulusan rend : ( ) ( ) = b S S b γ γ Pemulusan musiman : ( ) L I S X I + = β β 1 Peramalan : ( ) m L m I m b S F = Keerangan : L = panjang musiman B = komponen rend I = fakor penyesuaian musiman m F + = peramalan unuk m periode kedepan

18 Regression Analysis Menuru Richard B Chase ( 2004, p 482 ), Regresi dapa diarikan sebagai hubungan fungsional anara 2 aau lebih variabel yang berkorelasi. Digunakan unuk memprediksi suau variabel erhadap variabel lainnya. Hubungan yang erjadi biasanya berdasarkan daa observasi. Rumus : Y = a + bx Dimana : Y = Variabel Dependen a = inersep B = slope X = variabel independen Box-Jenkins Techniques Merupakan benuk peramalan yang sanga kompleks, eapi memberikan hasil peramalan yang paling akura. Daa yang digunakan unuk peramalan ini sebanyak 50 daa aau lebih, pola daanya harus bersifa seimbang, aau diransformasi menjadi seimbang Shiskin Time Series Shiskin ime series aau X-11, dikembangkan oleh Julius Shiskin dari biro sensus. Merupakan suau meode yang efekif unuk mendekomposisi dere waku ke dalam musiman, rend, dan irregular. Peramalan ini memerlukan daa lampau selama 3 ahun. Penggunaan peramalan ini sanga baik unuk mengeahui iik balik, misalnya dalam penjualan.

19 Meode Kausal Peramalan ini memberikan suau sumsi bahwa fakor yang diramalkan mewujudkan suau hubungan sebab akiba dengan sau aau lebih independen variabel. Tujuannya adalah unuk menemukan benuk hubungan ersebu dan menggunakannya unuk meramalkan nilai mendaang dari dependen variabel. Menuru Richard B Chase ( 2004, p468 ), meode peramalan kausal dibagi menjadi : 1. Regression Analysis 2. Economeric Models 3. Inpu / Oupu Model 4. Leading Indicaor Saisik Keepaan Peramalan Karena perminaan dipengaruhi oleh banyak fakor dimana nilai di masa mendaang idak dapa dikeahui secara pasi sehingga idak masuk akal jika ingin mendapakan peramalan yang epa seiap waku. Perhiungan raaraa kesalahan yang dibua oleh model peramalan seiap waku menyediakan ukuran seberapa epa peramalan. Menuru Richard B Chase (2004, p479), kesalahan dapa diklasifikasikan sebagai bias aau acak. Kesalahan acak erjadi karena kesalahan konsisen dilakukan oleh peramal. Sumber kesalahan acak berasal dari banyak hal, ermasuk dianaranya: menggunakan hubungan yang salah anar variabel, gagal menyerakan variabel yang diperlukan, menggunakan kurva kecenderungan yang salah dan sebagainya. Beberapa pengukuran kesalahan yang sering dipakai adalah MAD, MSE, dan MAPE. Mean Absolue Deviaion (MAD) digunakan karena sanga berguna unuk menenukan racking signal, MAD merupakan nilai raa-raa error didalam peramalan, dengan menggunakan nilai absolu. MAD sanga berguna karena

20 35 MAD seperi sandar deviasi, pengukuran penyimpangan nilai hasil dari nilai yang diharapkan. Menuru Chase (2004, p479), MAD dapa dihiung dengan menggunakan rumus : MAD = n A F = 1 n Dimana = periode peramalan A = perminaan akual pada periode erenu F = perminaan hasil peramalan unuk periode erenu N = jumlah periode = Simbol unuk nilai absolue Mean Squared Error ( MSE ) merupakan salah sau pengukuran kesalahan yang dihiung dengan menjumlahkan kesalahan kuadra dan membaginya dengan jumlah observasi. Menuru Makridakis (1999, p59) dirumuskan sebagai beriku : MSE n = = 1 ( X n F ) 2 Dimana X = daa akual pada periode F n = daa peramalan pada periode = jumlah daa Mean Absolue Percenage Error ( MAPE ) adalah ukuran kesalahan yang menghiung ukuran persenase penyimpangan anara daa akual dengan daa peramalan. Menuru Makridakis (1999, p61) dirumuskan sebagai beriku :

21 MAPE = * n n = 1 X F X Dimana X = daa akual pada periode F = daa peramalan pada periode n = jumlah daa Pengonrolan Peramalan Benuk yang paling sederhana unuk mengonrol peramalan adalah saisical conrol char. Bagan yang dapa digunakan unuk jumlah daa yang idak erlalu banyak adalah moving range char (Kusuma,2001,p43). Moving range char didisain unuk membandingkan nilai sebenarnya dengan nilai yang diramalkan unuk perminaan yang sama. Sekali kia membua peramlan dan moving range char, kia gunakan mereka sebagai pemeriksaan koninu unuk meliha apakah sisem sabil dan apakah daa-daa peramalan berbeda dalam baas-baas konrol. Unuk iu perama-ama dicari nilai MR, yang dinyaakan sebagai beriku : MR = (X X ) ( X -1 X -1 ) Dimana : X = daa peramalan X X -1 X -1 = daa akual = daa peramalan periode yang lalu = daa akual periode yang lalu Baas-baas Konrol dalam Moving Range Char adalah: Baas Konrol Aas / UCL = +2,66 MR average Baas Konrol Bawah / LCL = - 2,66 MR average MR MRaverage = MR average adalah raa-raa dari MR, dimana N 1

22 37 Variabel yang harus diplokan pada moving range char adalah: X = X X Harus ada paling sediki 10 nilai MR dalam membua baas konrol. Jika semua da di dalam konrol, dapalah dikaakan kia mempunyai peramalan yang aman unuk dierapkan. Jika ada yang di luar konrol, kia harus menyelidiki sebabnya dan mereka harus diuji. Kia dapa menggunakan conrol char unuk mengeahui dimana perubahan erjadi dan dapa membua persamaan peramalan daa dari sisem. Krieria di luar konrol unuk daa-daa yang diramalkan adalah: 1. Bila ada iga daa beruru-uru, dua aau lebih berada di daerah A. 2. Bila ada lima daa beruru-uru, empa aau lebih berada di daerah B. 3. Bila ada delapan daa beruru-uru berada pada salah sau sisi garis engah. Daerah A Daerah B = ±1,77 MRaverage = ±0,89 MRaverage Bila diemukan kondisi di luar konrol, maka indakan yang berhubungan dengan peramalan harus diambil, sebab berari peramalan kia kurang epa. Hal ini mengidikasikan bahwa diperlukan peramalan yang baru. Tindakan yang harus diambil adalah dengan mengeluarkan daa yang berada di luar konrol (berari daa ersebu idak berasal dari kelompok daa dalam siuasi yang berjalan normal, unuk iu dicari sebab-sebabnya mengapa daa ersebu bisa berada di luar konrol) dan menambah daa baru yang ada unuk membua kelompok daa yang baru, seelah iu dibua peramalan dengan kelompok daa yang baru. Bila daa-daa elah berada di dalam konrol, maka

23 38 dapa dihasilkan suau peramalan yang baik dan dapa dipercaya unuk memberikan daa di periode mendaang. 3.2 Persediaan Menuru Herjano (1999,p219) persediaan adalah bahan aau barang yang disimpan yang akan digunakan unuk memenuhi ujuan erenu, misalnya unuk proses produksi perakian, unuk dijual kembali, unuk suku cadang dari suau peralaan aau mesin. Menuru Handoko (2000,p333) persediaan adalah suau isilah umum yang menunjukkan segala sesuau aau sumber daya-sumber daya organisasi yang disimpan dalam anisipasinya erhadap pemenuhan perminaaan. Pengedalian persediaan merupakan fungsi manajerial yang sanga pening karena banyak perusahaan melibakan invesasi erbesar pada persediaan. Sisem persediaan adalah serangkaian kebijaksanaan dan pengendalian yang memonior ingka persediaan dan menenukan ingka persediaan yang harus dijaga, kapan persediaan harus diisi, dan berapa besar pesanaan yang harus dilakukan. Sisem ini berujuan meneapkan dan menjamin ersediaannya sumber daya yang epa, dalam kuanias yang epa pada waku yang epa. Jenis persediaan menuru Handoko (2000,p334) berdasarkan jenisnya persediaan dapa dibedakan aas : 1) Persediaan bahan menah (raw maerials) yaiu persediaan barangbarang berwujud seperi baja, kayu, dan komponen-komponen lainnya yang digunakan dalam proses produksi. Bahan menah diperoleh dari sumber-sumber alam aau dibeli dari para supplier dan aau dibua sendiri oleh perusahaan unuk digunakan dalam proses produksi selanjunya. 2) Persediaan komponen-komponen rakian (purchased pars/componens) yaiu persediaan barang-barang yang erdiri dari

24 39 komponen-komponen yang diperoleh dari perusahaan lain, dimana secara langsung dapa diraki menjadi suau produk. 3) Persediaan bahan pembanu aau penolong (supplies) yaiu persedian barang yang diperlukan dalam proses produksi, eapi idak merupakan bagian aau komponen barang jadi. 4) Persediaan barang dalam proses (work in process) yaiu persediaan barang-barang yang memerlukan keluaran dari iap-iap bagian dalam proses produksi aau yang elah diolah menjadi suau benuk, eapi masih diproses lebih lanju menjadi barang jadi. 5) Persediaan barang jadi (finished goods) yaiu persediaan barang yang elah selesai diproses aau diolah dalam pabrik dan siap unuk dijual aau dikirim kepada langgan Fungsi Persediaan Persediaan merupakan hal yang sanga pening dalam menunjang pelaksanaan operasi maupun pemasaran karena fungsi fungsi dari persediaan anara lain adalah: 1. Working sock (Lo Size Sock) merupakan persediaan yang dibuuhkan dan diadakan dalam mendukung kebuuhan erhadap barang sehingga pemesana dapa dilakukan dalam benuk lo size dibandingkan dengan ukuran dasar yang dibuuhkan. Lo Size mempunyai manfaa unuk mengurangi aau meminimaliasikan biaya pemesanan dan simpan, mendapakan diskon pemesanan kuanias, dan biaya pengiriman. 2. Sok pengaman (Flucuaion Sock) merupakan persediaan yang diadakan dalam menganisipasi keidakpasian penyediaan dan perminaan. Sok pengaman pada umumnya dipakai selama waku kedaangan barang yang elah dipesan sehingga idak erjadi kekurangan aau kekurangan barang.

25 40 3. Anicipaion sock (Sabilizaion sock) merupakan persediaan yang diadakan sehubungan dengan perminaan yang bersifa musiman, idak menenu (program promosi, musim liburan) aau kurangnya kapasias produksi. 4. Pipeline sock (work in proses) merupakan persediaan yang ada dalam perjalanan yang membuuhkan waku dari penerimaan barang pada saa masuk, pengiriman bahan dalam proses produksi, pengiriman barang sampai ke oupunya. Secara ekernal, pipeline sock dapa digambarkan persediaan dalam perjalanan di ruk, kapal. Sedangkan secara inernal, merupakan proses, menunggu diproses dan dipindahkan. 5. Decoupling sock, merupakan persediaan yang memungkinkan perusahaan dapa memenuhi perminaan pelanggan anpa erganung pada supplier. Physic sock, merupakan persediaan barang yang diadakan dalam benuk pajangan unuk mendorong pembelian dan sock ini bersifa sebagai seorang sales yang berdiam diri. Meruru Bowersox (1996,p247), persediaan memiliki fungsi, yaiu : 1. unuk menunjang pemenuhan perminaan yang direncanakan aau yang diharapkan. 2. unuk menunjang kelancaran proses produksi dan pemasaran. 3. unuk mengurangi resiko kekurangan bahan aau barang bila pesanan erlamba daang aau perminaan meningka. 4. unuk mengurangi jumlah perminaan aau biaya pemesanan Biaya-Biaya Persediaan Unsur-unsur biaya yang erdapa dalam persediaan dapa digolongkan menjadi empa golongan, yaiu: a. Biaya pemesanan (ordering cos)

26 41 Biaya pemesanan adalah biaya-biaya yang dikeluarkan berkenaan dengan pemesanan barang-barang aau bahan-bahan dari pemasok, sejak pemesanan sampai barang / bahan ersebu dikirimkan dan diserahkan sera diperiksa di gudang aau di daerah pengolahan. b. Biaya yang erjadi dari adanya persediaan (invenory carrying cos) Biaya yang erjadi dari adanya persediaan merupakan biaya-biaya yang diperlukan berkenaan dengan pengadaan persediaan, yang melipui seluruh pengeluaran sebagai akiba adanya sejumlah persediaan. c. Biaya kekurangan persediaan (ou of sock cos) Biaya kekurangan persediaan adalah biaya-biaya yang imbul sebagai akiba erjadinya persediaan yang idak mencukupi kebuuhan produksi, misalnya biaya-biaya ambahan yang diperlukan karena konsumen memesan barang, sedangkan barang aau bahan yang dibuuhkan idak ersedia. d. Biaya-biaya yang berhubungan dengan kapasias (capaciy associaed coss) Biaya-biaya ini melipui biaya kerja lembur, biaya pelaihan, biaya pemberhenian kerja dan biaya pengangguran (idle ime) Perminaan Independen dan Perminaan Dependen Menuru Richard B Chase, (2004, p546), Dalam persediaan manajemen sanga pening unuk memahami perbedaan anara perminaan dependen dan perminaan independen. Alasannya adalah keseluruhan sisem persediaan berdasarkan pada perminaan yang erdiri dari iem akhir aau berhubungan dengan iem ersebu. Secara singka perbedaan anara perminaan dependen dan independen adalah perminaan independen merupakan perminaan bermacam-macam iem yang idak saling berkaian dengan lainnya, conoh : sebuah worksaion

27 42 mampu memproduksi berbagai par yang idak berhubungan eapi berhubungan dengan perminaan eksernal. Pada perminaan dependen, kebuuhan aas sebuah par secara langsung merupakan kebuuhan bagi iem aau par lainnya. Secara konsep perminaan dependen berhubungan langsung dengan yang sifanya perhiungan. Kebuuhan kuanias iem perminaan dependen dapa dihiung dengan mudah, berdasarkan jumlah yang diperlukan iap iem yang mempunyai level yang lebih inggi dalam penggunaannya Fakor-fakor yang Mempengaruhi Persediaan Persediaan erjadi karena penyediaan dan perminaan suli diselaraskan dengan epa dan diperlukan waku unuk melakukan kegiaan ersebu. Halhal beriku ini merupakan fakor-fakor yang mendukung fungsi persediaan (Tersine Richard J, 1994, p6), anara lain : 1. Fakor waku, yang berhubungan dengan lamanya proses produksi dan disribusi yang erjadi sebelum barang sampai ke konsumen. 2. Fakor diskoninuias, maksudnya unuk menjaga barang ersedia erus menerus sehingga diperlukan penyediaan sehingga idak erjadi diskoninuias. 3. Fakor keidakpasian, maksudnya hal-hal yang idak diduga yang erjadi di dalam saa mesin breakdown, bencana, dan sebagainya, sehingga dibuuhkan persediaan guna menganisipasi kemungkinan kejadian ersebu. 4. Fakor ekonomi, yang memberikan keunungan perusahaan dalam mengurangi biaya yang erdiri dari pemesanan barang, pembelian dengan discoun, pengiriman, man power, dan sebagainya.

28 Kebijakan persediaan Menuru Daniel Sipper (1997, p210), Persediaan erjadi karena adanya perminaan yang merupakan variabel yang idak dapa dikendalikan. Ada 3 (dua) Kepuusan persediaan yang harus dilakukan dalam fungsi persediaan yakni : 1. Berapa banyak bahan yang dipesan keika wakunya bahan dibuuhkan pemesanan (Quaniy decision). 2. Kapan pemesanan bahan ersebu dilakukan? ( Timing decision ) 3. Bahan apa yang akan dipesan Auran Peerson-Silver Meode ukuran pemesanan dinamis digunakan unuk perminaan yang berubah-ubah. Peerson dan Silver (1979) mengemukakan sebuah ala ukur yang berguna unuk mengukur perubahan perminaan yang disebu koefisien perubahan (V). VariansDariDemandTiapPeriode V = KuadraDariRaa RaaPer min aantiapperiode Peerson dan Silver menunjukkan bahwa V dapa dievaluasi dengan: V n = n = 1 n = 1 D D (Sipper dan Bulfin, 1998,p256) Dimana D adalah perbedaan peramalan perminaan iap periode dan n adalah panjang horizonal. Peerson dan Silver menyarankan lumpiness es (uji perubahan) sebagai beriku:

29 44 Jika V<0,25 maka gunakan model EOQ dengan D average sebagai perkiraan perminaan Jika V>0,25 maka gunakan meode ukuran pemesanan dinamis Penyelenggaraan Sisem Persediaan Hasil dari peramalan dipakai sebagai dasar unuk menenukan jumlah aau kuanias pesanan barang dagang aau bahan baku. Langkah ini merupakan bagian yang pening dan beresiko, unuk iu kebijakan yang diambil harus benar-benar mempunyai dasar yang kua Menenukan Kuanias Pesanan Hasil dari pengujian perubahan (lumpiness es) ialah parameer yang dapa dipakai dalam penenuan ukuran besar pemesanan yakni sais aau dinamis Model Persediaan Sais / Model Jumlah Pemesanan Ekkonomis (EOQ) Ukuran pemesanan dihiung dengan suau rumus dimana biaya yang minimal dapa dicapai apabila kebuuhan dalam benuk yang sama unuk seiap periode. Rumus eknik unuk eknik EOQ adalah sebagai beriku : EOQ = 2PO H dimana : EOQ = jumlah pemesanan yang ekonomis P = kebuuhan bahan baku dalam suau periode O = biaya pesan bahan baku H = biaya simpan bahan baku dalam suau periode

30 Model Persediaan Dinamis (Dinamic Lo Sizing) Model Persediaan Dinamis erdiri dari berbagai meode, anara lain: - Meode Lo For Lo - Meode Silver Meal - Meode Biaya Uni Terkecil - Meode Par Period Balancing - Algorima Wagner-Wihin Meode Lo For Lo Menuru Sipper (1997,p249) meode ini merupakan kasus khusus pada auran inerval eap. Auran ini mengurangi persediaan yang berdampak pada biaya simpan, dan lebih banyak pemesanan dan ambahan biaya pesan. Auran ini biasa digunakan unuk pembelian produk yang mahal Meode Silver Meal Ini dari meode ini adalah pemesanan unuk periode yang akan daang (m) (Sipper,1997,p249). Meode ini berujuan unuk mencapai biaya raa-raa iap periode yang minimum unuk jangka waku m. Biaya yang dianjurkan adalah biaya variabel seperi biaya pemesanan diambah biaya penyimpanan. Perminaan yang akan daang unuk n periode berikunya adalah: (D 1 + D 2 + D D n ) Dimana K(m) adalah biaya variabel raa-raa iap periode jika pemesanan mencakup m periode. Biaya penyimpanan diasumsikan erjadi pada akhir periode dan jumlah yang dibuuhkan unuk periode ersebu digunakan pada awal periode. Jika dilakukan pemesanan D 1 unuk memenuhi perminaan pada periode I, didapakan :

31 46 K(1) = A Jika dilakukan pemesanan D 1 + D 2 dalam periode 1 dan 2, didapakan : K(2) = ½ ( A + h.d 2 ) Secara umum, K(m) = 1 m (A + h.d h.D 3 + (m-1).h.d m ) Dimana, A = biaya pemesanan h = biaya penyimpanan Lakukan perhiungan K(m), m = 1,2,, m dan berheni pada K(m+1) > K(m) Pemesanan pada periode I sebesar perminaan unuk m periode beriku Qi = D 1 + D 2 + D D m Proses diulang pada periode (m+1) dan dilanjukan melalui perencanaan mendaang.

32 Meode Leas Uni Cos Prosedur ini mirip dengan heurisic Silver-Meal. Perbedaannya adalah kepuusan didasarkan pada biaya variabel raa-raa iap uni (Sipper,1997,p251). K (m) = biaya variabel raa-raa iap uni jika perminaan mencakup m periode Secara umum, ( A + hd2 + 2hD ( m 1) hdm ) K'( m) = D + D + D D m Seperi Silver-Meal, auran perhenian adalah K (m+1) > K(m) dan Qi = D 1 + D 2 + D D m Proses diulang dari periode m+1 dan seerusnya Meode Par Period Balancing Meode ini mencoba unuk meminimasi jumlah biaya variabel unuk semua jumlah pesan. Biaya simpan didapakan dari periode bagian (par period), yaiu sau uni produk unuk sau periode (Sipper,1997,p252). PP m = periode bagian unuk m periode PP 1 = 0 PP 2 = D 2 PP 3 = D D 3

33 48 PP m = D D (m-1).d m Unuk mencari m periode yang mencakup biaya pesan A, dicari PP m A h A h adalah fakor ekonomis periode bagian. Jumlah pemesanan adalah Qi = D 1 + D 2 + D D m Proses diulang mulai dari periode m Algorima Wagner-Wihin Algorima ini mempunyai ujuan yang sama dengan beberapa pendekaan heurisik. Yaiu unuk meminimumkan biaya variabel, pemesanan dan penyimpanan sepanjang perencanaan yang akan daang. Perbedaannya adalah algorima Wagner-Wihin menghasilkan solusi biaya minimym yang opimal. Prosedur opimasi ersebu didasarkan pada pemrograman dinamis. Algorima ini mengevaluasi seiap kemungkinan pemesanan unuk menangani perminaan iap periode (Sipper,1997,p254). Kuanias pemesanan opimal iu adalah dan Q i = D k j k = i l i Q i+1 = 0 dimana j i unuk semua i = 0,1,2,,n-1 Q i adalah banyak uni yang dipesan dalam periode I unuk menangani perminaan dalam periode j, dengan pemesanan beriku pada periode j+1.

34 49 Wagner-Wihin mengganikan EOQ unuk kasus perminaan yang berubahubah. Namun algorima ini idak prakis dan suli unuk dimengeri sehingga idak banyak dierapkan. K,1 adalah biaya yang dipakai unuk menangani perminaan dalam periode, +1, l. K l = A + h ( j j= + 1, 1 ) D j = 1,2,,n l = +1,+2,,n Kemudian hiung biaya minimum dari periode perama sampai periode l dengan asumsi idak ada persediaan di akhir periode l. Persamaan unuk minimasi ini dapa dicari secara rekursif. Dimana K* l = min = 1,2,,l {K* -l +K,l },l = 1,2,,N K* 0 didefinisikan sebagai nol, dan solusi biaya erkecil diberikan oleh K* N Menenukan Waku Pemesanan Kembali Model Tiik Pemesanan Kembali (Reorder Poin) Tiik pemesanan kembali dalam hubungannya dengan jumlah, merupakan iik yang memberikan indikasi unuk melakukan pemesanan kembali pada waku jumlah persediaan yang ada menurun sampai jumlah iik erenu. Ada empa hal yang harus diperhaikan dalam menenukan jumlah pemesanan kembali ini: 1. Tingka perminaan 2. Panjang lead ime 3. Baas-baas variasi perminaan dan lead ime 4. Deraja resiko kekurangan bahan yang dapa dierima oleh manajemen

35 Model ROP Tingka Perminaan dan Waku Tenggang Konsan Bila ingka perminaan dan waku enggang konsan, idak ada resiko kehabisan bahan baku yang disebabkan oleh ingka perminaan yang inggi aau waku enggang erlalu lama. ROP dengan kondisi seperi ini dapa diuliskan sebagai beriku: ROP = Perminaan * Waku Tenggang Model ROP Tingka Perminaan Bervariasi dan Waku Tenggang Konsan Model ROP ini mengasumsikan bahwa variasi ingka perminaan selama lead ime berdisribusi normal. Unuk menggunakan model ini diperlukan raa-raa ingka perminaan dan sandar deviasinya (Rober,1989,p86). Informasi ersebu digunakan unuk memperkirakan perminaan dan sandar deviasi perminaan selama waku enggang. ROP dengan kondisi seperi ini dapa diuliskan sebagai beriku: ROP = Perminaan selama waku enggang + persediaan pengaman ROP = D. LT + z LT. Sd Dimana : D = perminaan LT = waku enggang z = konversi disribusi normal ingka kepercayaan Sd = sandar deviasi perminaan

36 51 Namun bila kenormalan daa perminaan idak erpenuhi, model ersebu eap dapa memberikan perkiraan waku pemesanan kembali meskipun disribusinya menyimpang dari normal Model ROP Tingka Perminaan Konsan dan Waku Tenggang Bervariasi Bila waku enggang berdisribusi normal, maka perminaan selama waku enggang juga akan erdisribusi normal. Secara umum, model ROP ini dapa diuliskan sebagai beriku: ROP = D LT + z D Sl Dimana: D = perminaan LT = waku enggang Sl = sandar deviasi waku enggang Model ROP Tingka Perminaan dan Waku Tenggang Bervariasi Bila ingka perminaan dan waku enggang bervariasi, maka diperlukan persediaan pengaman yang lebih besar unuk menghindari erjadinya kehabisan bahan baku. Perminaan selama waku enggang merupakan hasil perkalian raa-raa perminaan dengan raa-raa waku enggang. Bila perminaan dan waku enggang berdisribusi normal, maka perminaan selama waku enggang akan erdisribusi normal juga. Variansinya merupakan jumlah variansi perminaan dan waku enggang, sandar deviasinya merupakan akar dari jumlah ersebu. Secara umum ROP dengan kondisi ersebu dapa diuliskan sebagai beriku: ROP = D LT + z LT S + D d S l

37 Menenukan Tingka Persediaan Pengaman Unuk menjamin kelancaran kegiaan penjualan maupun unuk idak banyak mengecewakan pelanggan dalam memenuhi perminaannya, maka resko kehabisan persediaan harus dihindari sampai baas-baas yang idak merugikan perusahaan iu sendiri. Oleh sebab iu perlu disediakan sejumlah barang yang jumlahnya eap seiap waku, sebagai penjagaan unuk menghindari resiko kehabisan persediaan. Sejumlah barang ersebu disebu persediaan pengaman aau safey sock aau buffer sock. Namun barang yang elah disediakan sebagai persediaan pengaman idak dapa erlalu banyak, sebab bila hal ersebu erjadi, akan merugikan perusahaan. Teapi persediaan pengaman ersebu juga idak boleh erlalu sediki, sebab dengan demikian resiko unuk kehabisan persediaan menjadi semakin besar. Jadi pihak manajemen perusahaan harus memperimbangkan sampai sejauh mana resiko kehabisan persediaan akan dapa dihindari dengan menginga biaya yang erkandung di dalamnya. Terjadinya resiko kehabisan persediaan dapa erjadi yang disebabkan oleh (Kusuma,2001,p156) : a. Peningkaan laju pemakaian barang b. Waku enggang mundur karena sesuau hal c. Peningkaan laju pemakaian dan mundurnya waku enggang. Unuk menghindari hal-hal ersebu, maka diperlukan persediaan pengaman yang jumlahnya erenu. Penggambaran bagaimana persediaan pengaman dapa mengurangi resiko kehabisan dagang selama waku enggang. Secara eoriis, jumlah barang yang disediakan unuk keperluan persediaan pengaman ini haruslah dienukan berdasarkan perimbangan-perimbangan bahwa biaya aau kerugian yang diimbulkan akiba kehabisan persediaan.

38 53 Namun dalam kenyaaannya, krieria di aas sukar dilakukan karena sulinya menenukan berapa biaya aau kerugian kehabisan persediaan ersebu. Cara paling umum dalam menenukan besarnya persediaan pengaman adalah dengan menenukan sejumlah persenase yang menggambarkan berapa resiko yang dapa dialami oleh perusahaan aau yang dapa diperanggungjawabkan karena akan adanya kemungkinan kehabisan persediaan ersebu. Salah sau cara unuk menghiung persediaan pengaman yaiu dengan meode persenase pengaman. Meode ini menggunakan dasar perkalian raaraa laju pemakaian dan raa-raa waku enggang dan sesudah iu diambil suau fakor pengaman yang besarnya biasanya diambil suau persenase anara 25% sampai 40%. Misalnya: Raa-raa pemakaian = 10 uni per hari Raa-raa enggang waku = 9 hari Fakor pengaman = 30% Maka besar persediaan pengaman = 30% * (10 * 9) uni = 27 uni Dan besar iik pemesanan kembali = 10 * % * (10 * 9) = 117 uni

39 Sisem Informasi Pengerian Sisem Menuru McLeod yang dierjemahkan oleh Hendra Teguh (2001, p.11), pengerian sisem adalah sekelompok elemen yang erinegrasi dengan maksud yang sama unuk mencapai suau ujuan. Menuru O Brien (2003), suau sisem dapa didefinisikan paling sederhana sebagai sekelompok elemen - elemen yang saling berineraksi aau saling berhubungan membenuk kesauan yang uuh. Banyak conoh sisem dapa diemukan dalam ilmu pengeahuan fisika dan biologi, dalam eknologi modern, dan dalam perkumpulan masyaraka. Bagaimanapun, konsep sisem umum beriku menyediakan suau dasar konsep yang lebih sesuai unuk bidang sisim informasi: suau sisem adalah suau kelompok komponen - komponen yang saling berhubungan yang bekerja sama ke arah ujuan umum dengan menerima inpu (masukan) dan memproduksi oupu (keluaran) dalam suau proses perubahan benuk yang erorganisir. Sisim yang demikian mempunyai iga komponen aau fungsi dasar yang saling berineraksi : Inpu (masukan) melibakan menangkap dan mengumpulkan unsurunsur yang masuk sisem iu unuk diproses. Sebagai conoh, bahan baku, energi, daa, dan usaha manusia harus dijamin aman dan erorganisir unuk pemrosesan. Proses pengolahan melibakan proses perubahan benuk yang merubah inpu (masukan) menjadi oupu (keluaran). Conohnya

40 55 proses manufakur, proses pernafasan manusia, aau perhiungan maemaika. Oupu (keluaran) melibakan pemindahan unsur-unsur yang elah diproduksi oleh suau proses perubahan benuk kepada hasil akhirnya. Sebagai conoh, produk yang elah selesai, pelayanan manusia, pengelolaan informasi harus diserahkan pada pengguna manusianya. Konsep sisem menjadi lebih berguna dengan melibakan dua ambahan komponen: feedback (umpan balik) dan konrol. Suau sisem dengan komponen feedback (umpan balik) dan konrol sering disebu sisem cyberneic, iu adalah, sisem yang memonior diri sendiri, mengaur diri sendiri. feedback (umpan balik) adalah daa mengenai ampilan suau sisem. Sebagai conoh, daa mengenai ampilan penjualan adalah feedback (umpan balik) erhadap manajer penjualan. Konrol melibakan memonior dan evaluasi feedback (umpan balik) unuk menenukan apakah sisemnya bergerak ke arah pencapaian dari ujuannya. Fungsi dari konrol kemudian membua penyesuaian yang diperlukan erhadap masukan sisem dan komponen pemrosesan unuk memasikan memproduksi keluaran yang sesuai / epa. Sebagai conoh, manajer penjualan melaih konrol keika

41 56 penugasan kembali penjual pada area penjualan baru seelah evaluasi umpan balik erhadap kinerja penjualan mereka Pengerian Informasi Menuru McLeod ( 2001, p. 4 ), informasi adalah salah sau jenis uama sumber daya yang ersedia bagi manajer. Karakerisik informasi yang baik dan diperlukan manajemen menuru Jogiyano ( 2003, p.71), harus berdasarkan kepadaan informasinya, luas informasinya, frekuensi informasinya, skedul informasinya, waku informasinya, akses informasinya dan sumber informasinya. Kualias informasi harus diperhaikan supaya informasi dapa lebih berari dan bermanfaa bagi penerimanya anara lain sebagai beriku : o Akura Tidak ada kesalahan pada informasi ersebu, idak menyesakan, menerangkan ujuan dan maksud yang diinginkan secara jelas. o Tepa waku Informasi yang elah usang idak berari lagi, karena iu idak boleh erlamba dierima oleh penerima. Dasar aau landasan dalam pengambilan kepuusan adalah informasi, sehingga jika informasi iu erlamba berari akan menghamba pengambilan kepuusan. o Relevan Memiliki manfaa bagi penggunanya, relevansi bagi seiap individu akan berbeda, hal ini berganung pada bidang dan kepeningannya masing-masing. Menuru O Brien (2003), orang orang sering erukar dalam menggunakan isilah daa dan informasi. Bagaimanapun, lebih baik unuk meliha daa sebagai sumber daya bahan menah yang diproses menjadi

42 57 produk informasi yang selesai. Kemudian dapa didefinisikan informasi sebagai daa yang elah diubah menjadi koneks yang lebih berari dan berguna erhadap end user erenu. Demikianlah, daa pada umumnya diperlakukan unuk suau proses nilai ambah dimana (1) benuknya dikumpulkan, dimanipulasi, dan diorganisir; (2) isi nya dianalisa dan dievaluasi; dan (3) diempakan dalam suau koneks yang sesuai unuk seorang pemakai manusia. Jadi harus meliha informasi sebagai daa erproses yang diempakan dalam koneks yang memberikannya nilai unuk end user erenu Pengerian Sisem Informasi Menuru O Brien (2003), sisem informasi dapa diorganisir kombinasi manapun dari orang-orang, perangka keras, perangka lunak, jaringan komunikasi, dan sumber daya daa yang mengumpulkan, mengubah benuk, dan menghamburkan informasi dalam suau organisasi. 3.4 Analisa dan Perancangan Sisem Informasi Meodologi Analisa dan Perancangan Sisem Informasi Pada bagian ini akan diuraikan enang meodologi analisa dan perancangan sisem informasi yang digunakan yaiu meodologi yang berbasiskan objek dengan menggunakan noasi UML. Dalam websie (2003) dijelaskan bahwa Unified Modelling Language (UML) adalah sebuah "bahasa" yg elah menjadi sandar dalam indusri unuk visualisasi, merancang dan mendokumenasikan sisem pirani lunak.

43 58 UML menawarkan sebuah sandar unuk merancang model sebuah sisem. Dengan menggunakan UML kia dapa membua model unuk semua jenis aplikasi pirani lunak, dimana aplikasi ersebu dapa berjalan pada pirani keras, sisem operasi dan jaringan apapun, sera diulis dalam bahasa pemrograman apapun. Teapi karena UML juga menggunakan class dan operaion dalam konsep dasarnya, maka ia lebih cocok unuk penulisan pirani lunak dalam bahasa berorienasi objek seperi C++, Java, C# aau VB.NET. Walaupun demikian, UML eap dapa digunakan unuk modeling aplikasi prosedural dalam VB aau C. Seperi bahasa-bahasa lainnya, UML mendefinisikan noasi dan synax/semanik. Noasi UML merupakan sekumpulan benuk khusus unuk menggambarkan berbagai diagram pirani lunak. Seiap benuk memiliki makna erenu, dan UML synax mendefinisikan bagaimana benuk-benuk ersebu dapa dikombinasikan. Noasi UML eruama diurunkan dari 3 noasi yang elah ada sebelumnya: Grady Booch OOD (Objec-Oriened Design), Jim Rumbaugh OMT (Objec Modeling Technique), dan Ivar Jacobson OOSE (Objec-Oriened Sofware Engineering). Sejarah UML sendiri cukup panjang. Sampai era ahun 1990 seperi kia keahui puluhan meodologi pemodelan berorienasi objek elah bermunculan di dunia. Dianaranya adalah: meodologi booch [1], meodologi coad [2], meodologi OOSE [3], meodologi OMT [4], meodologi shlaermellor [5], meodologi wirfs-brock [6], dsb. Masa iu erkenal dengan masa

44 59 perang meodologi (mehod war) dalam pendesainan berorienasi objek. Masing-masing meodologi membawa noasi sendiri-sendiri, yang mengakibakan imbul masalah baru apabila kia bekerjasama dengan group/perusahaan lain yang menggunakan meodologi yang berlainan. Menuru Mahiassen e al (2000, p.13), meode objec oriened dimulai dari OOP (Objec Oriened Programming) yang berkembang menjadi OOD (Objec Oriened Design) dan akhirnya menjadi OOA (Objec Oriened Analysis). Dan dijelaskan juga dalam Mahiassen e al (2000, p.4) bahwa meode Objec Oriened Analysis & Design menggunakan objek objek dan class class sebagai konsep kuncinya dan erdiri aas empa prinsip umum unuk analisa dan desain: memodelkan sysem s conex, menekankan perimbangan arisekur, penggunaan kembali pola pola yang menggambarkan gagasan desain yang ersusun dengan baik, dan menyaukan meode dari iap perkembangan siuasi. Pada Mahiassen e al (2000, p.5), keunungan dari objec-orienaion adalah Merupakan konsep umum yang dapa digunakan unuk memodel hampir semua fenomena dan dapa dinyaakan dalam bahasa umum - Noun menjadi objec aau class - Verb menjadi behaviour - Adjecive menjadi aribues

45 60 Memberikan informasi yang jelas enang conex dari sisem. Mengurangi biaya mainenance - Memudahkan unuk mencari hal yang akan dirubah - Membua perubahan menjadi lokal, idak berpengaruh pada modul yang lainnya. Hermawan (2004, p.3-p.5) dalam bukunya menjelaskan bahwa eknologi obyek ini menganalogikan sisem aplikasi seperi kehidupan nyaa yang didominasi oleh obyek. Orang adalah obyek, mobil adalah obyek, kompuer adalah obyek. Obyek memilki aribu: orang memiliki nama, memiliki pekerjaan, memiliki rumah; mobil memiliki warna, memilki merek, memiliki sejumlah roda; kompuer memiliki kecepaan, memiliki sisem operasi. Obyek dapa beraksi dan bereaksi: orang dapa berjalan, dapa berbicara, dapa bereman; mobil dapa berjalan, dapa mengerem; kompuer dapa mengolah daa, dapa menampilkan gambar. Keunggulan eknologi obyek dengan demikian adalah bahwa model yang akan dibua akan sanga mendekai dunia nyaa yang masalahnya akan dipecahkan oleh sisem yang dibangun. Ada 4 prinsip dasar dari pemrograman berorienasi obyek, yaiu absraksi, enkapsulasi, modularias, dan hirarki. Absraksi memfokuskan perhaian pada karakerisik obyek yang paling pening dan paling dominan yang bisa digunakan unuk membedakan obyek ersebu dari obyek lainnya. Dengan absraksi ini developer bisa menerapkan konsep KIS (Keep I Simple) pada obyek yang di dunia nyaa memiliki kerumian yang inggi. Conoh

46 61 absraksi adalah obyek Dosen yang diabsraksikan sebagai orang yang mengajar di perguruan inggi, semenara Mahasiswa adalah orang yang erdafar belajar di perguruan inggi. Enkapsulasi menyembunyikan banyak hal yang erdapa dalam obyek yang idak perlu dikeahui oleh obyek lain. Dalam prakek pemrograman enkapsulasi diwujudkan dengan membua suau kelas inerface yang akan dipanggil oleh obyek lain, semenara di dalam obyek yang dipanggil erdapa kelas lain yang mengimplemenasikan apa yang erdapa dalam kelas inerface. Obyek lain hanya ahu dia perlu memanggil kelas inerface anpa perlu ahu proses apa saja yang dilakukan di dalam kelas implemenasinya dan unuk menunaskan proses ersebu perlu berhubungan dengan obyek mana saja. Dengan demikian bila erjadi perubahan pada proses implemenasi maka obyek pemanggil idak akan erpengaruhi secara langsung. Modularias membagi sisem yang rumi menjadi bagian bagian yang lebih kecil yang bisa mempermudah developer memahami dan mengelola obyek ersebu. Conohnya dalah sisem akademis yang bisa dibagi menjadi kemahasiswaan, kaalog maa kuliah, dan pembayaran kuliah. Hirarki berhubungan dengan absraksi dan modularias, yaiu pembagian berdasarkan uruan dan pengelompokan erenu. Misalnya unuk menenukan obyek mana yang berada pada kelompok yang sama, obyek mana yang merupakan komponen dari obyek yang memiliki hirarki lebih inggi. Semakin rendah hirarki obyek berari semakin jauh absraksi dilakukan erhadap suau obyek. Prinsip hirarki ini erjabar kemudian dalam konsep

47 62 inheriance dan polymorphism. Ke 4 prinsip dasar ini merupakan hal yang mendasari eknologi obyek dan perlu dianamkan dalam cara berpikir developer berorienasi obyek. Lebih jauh lagi dijelaskan Hermawan (2004, p.5-p.7) bahwa analisis dan desain yang berorienasi obyek ama sanga perlu dilakukan dalam pengembangan sisem berorienasi obyek. Hanya dengan kemampuan menggunakan bahasa pemrograman berorienasi obyek yang andal anda akan dapa membangun suau sisem berorienasi obyek, namun sisem aplikasi yang dibangun akan menjadi lebih baik lagi bila langkah awalnya didahului dengan proses analisis dan desain yang berorienasi obyek, eruama unuk membangun sisem yang robus dan mudah dipelihara. Proses analisis berujuan memahami masalah, yaiu dengan memahami apa yang sebenarnya ada di dalam dunia nyaa. Semenara proses desain berujuan memahami pemecahan masalah yang didapakan dari proses analisis, yaiu dengan mengusulkan secara deail sisem kompuer seperi apa yang perlu dibangun unuk mengaasi masalah. Proses analisis dan desain ini memang merupakan suau proses yang saling berkelanjuan: proses analisis dulu dan kemudian baru proses desain. Tujuan keduanya adalah jelas unuk mendapakan domain masalah dan pemecahan logis aas masalah dari kacamaa eknologi obyek. Dalam analisis berorienasi obyek diidenifikasikan dan dijelaskan obyek obyek yang erliba dalam domain masalah dan bagaimana ineraksi erjadi anara obyek ersebu. Obyek dalam analisis adalah obyek dari perspekif

48 63 dunia nyaa. Dalam desain berorienasi obyek didefinisikan obyek obyek yang bakal diimplemenasikan oleh bahasa pemrograman berorienasi obyek. Obyek dalam desain adalah obyek yang sudah diliha dari perspekif perangka lunak kompuer. Pemrograman berorienasi obyek merupakan kelanjuan dari proses analisis dan desain berorienasi obyek. Dalam pemrograman berorienasi obyek ini komponen yang didesain dalam proses desain kemudian diimplemenasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman berorienasi obyek. Syara sebuah bahasa pemrograman bisa digolongkan sebagai berorienasi obyek adalah bila bahasa pemrograman ersebu memiliki fiur unuk mengimplemenasikan ke 4 konsep berorienasi obyek, yaiu absraksi, encapsulaion, polymorphism, dan inheriance Akivias Dalam Objec Oriened Analysis and Design 1. Sysem Definiion Menuru Mahiassen e al (2000, p.24), sysem definiion adalah suau uraian ringkas suau sisem yang erkompuerisasi yang dinyaakan dalam bahasa alami / bahasa umum. Dapa dinyaakan dalam benuk ex aau rich picure.

49 64 Gambar 3.5 Akivias dalam OOAD Gambar 3.6 Sysem Conex 2. Problem Domain Analysis Dalam Mahiassen e al (2000, p.49) diuraikan bahwa unuk memilih elemen elemen dalam model problem domain analysis, prinsip dan konsep yang harus dierapkan adalah: Prinsip: Klasifikasikan objec didalam problem domain Objec: suau enias yang mempunyai indenias, sae dan behaviour Class: adalah deskripsi dari kumpulan objec yang mempunyai srukur, behaviour paern dan aribue yang sama. Prinsip : Objec diberi karaker sesuai dengan evennya Even: Kejadian yang erjadi sekeika yang melibakan sau aau lebih objec