BAB 4 HAS IL D AN PEMBAHAS AN

Transkripsi

1 BAB 4 HAS IL D AN PEMBAHAS AN 4.1 Pengumpulan Data Tahap pengumpulan data yang dilakukan pada perusahaan bertujuan untuk melakukan proses pengolahan data dan memecahkan masalah di perusahaan. Proses pengumpulan data ini dilakukan baik dalam bentuk wawancara, dokumentasi, maupun observasi langsung yang dilakukan pada bagian produksi dan gudang bahan baku. Pada subbbab ini akan diperlihatkan berbagai data yang telah dikumpulkan pada tabel-tabel Data Bahan Baku Data dibawah ini merupakan macam-macam bahan baku yang dibutuhkan dalam memproduksi sebuah kaos dengan lead time yang berbeda. Table 4.1 Data Bahan Baku No. Jenis Lead time Kode 1. Kain 3 K 2. Benang 1 B 3. Obat/Warna 2 O Dari hasil wawancara mengenai data historis pemakain bahan baku, ukuran Allsize merupakan diketahui bahwa tingkat penjualan yang paling tinggi adalah untuk tipe bahan cotton 20s dimana bahan ini memiliki serat yang halus dan cukup tebal namun tidak terasa panas untuk dipakai. Tipe cotton 20s ini terbagi menjadi beberapa variasi

2 77 warna seperti hitam, merah, biru tua, biru muda. Namun telah diketahui bahwa persentase warna dari hasil data penjualan yang terjual adalah seperti dibawah ini : Table 4.2 Rata-rata Penjualan kaos Warna (%) Hitam 35 Putih 25 Merah 15 Biru tua 10 Biru muda 6 Kuning 3,5 Ungu muda 2 Hijau 3, Data Sisa Persediaan Bahan Baku Daftar persediaan bahan baku pada akhir bulan Desember 2009 dapat dilihat pada tabel dibawah ini : Tabel 4.3 Data Sisa Bahan Baku Periode Bulan Desember 2009 No. Jenis Warna 1. Kain Hitam-20s Putih-20s Merah-20s Biru tua-20s Biru muda-20s Kuning-20s Ungu muda- 20s Hijau-20s Persediaan Akhir Satuan 85 Roll

3 78 Tabel 4.3 Data Sisa Bahan Baku Periode Bulan Desember 2009(Lanjutan) 2. Benang Hitam Putih Merah Biru tua Biru muda Kuning Ungu muda Hijau Ons 3. Obat Kg Data Penggunaan Bahan Baku Tabel 4.4 Data Pemakaian Kaos per Bahan Baku No. Jenis Satuan Kaos 1. Benang Ons Kain Roll Obat Kg 100 Diketahui bahwa jumlah komposisi bahan baku yang digunakan untuk kaos adalah yang berukuran All-Size dan dengan tipe sablon standar yaitu palstisol.

4 Data Penjualan Produk Bedasarkan data historis yang diperoleh, maka data penjualan untuk produk kaos ini selama 2 tahun ini adalah sebagai berikut (Desember Desember 2009) adalah sebagai berikut : Tabel 4.5 Data Penjualan Produk Kaos T- No. Bulan Shirt 1 DESEMBER JANUARI FEBRUARI MARET APRIL MEI JUNI JULI AGUSTUS SEPTEM BER OKTOBER NOVEMBER DESEMBER JANUARI FEBRUARI MARET APRIL MEI JUNI JULI AGUSTUS SEPTEM BER OKTOBER NOVEMBER DESEMBER

5 Kalender Kerja Tabel 4.6 Kalender Kerja Bulan Januari JANUARI 10 S S R K J S M Tabel 4.7 Kalender Kerja Bulan Februari FEBRUARI 10 S S R K J S M Keterangan : 1 Jan Libur Tahun Baru 26 Feb Libur Maulid Nabi Muhammad SAW Kebutuhan Bahan Baku Secara Historis Bedasarkan dengan data permintaan barang jadi atas pelanggan maka akan dikonversi menjadi data permintaan bahan baku, sehingga dapat diketahui jumlah kebutuhan bahan baku untuk memproduksi sebuah t-shirt tersebut. Data konversi sebagai berikut : 1. Kain : Data permintaan barang jadi * 0,013 roll 2. Benang : Data permintaaan barang jadi * 0,02 ons

6 81 3. Obat : Data permintaan barang jadi * 0,01kg Tabel 4.8 Kebutuhan Historis Bahan Baku Bulan T-Shirt Kain Benang Obat Desember ,87 376,78 188,39 Januari ,52 318,88 159,44 Februari ,38 307,72 153,86 Maret ,96 388,24 194,12 April ,97 430,18 215,09 Mei ,7 453,8 226,9 Juni ,97 476,18 238,09 Juli ,93 466,42 233,21 Agustus ,86 472,84 236,42 September ,77 429,38 214,69 Oktober ,85 394,9 197,45 November ,49 441,06 220,53 Desember ,09 469,46 234,73 Januari ,9 410,6 205,3 Februari ,74 377,56 188,78 Maret ,73 373,62 186,81 April ,67 405,98 202,99 Mei ,27 470,38 235,19 Juni ,08 499,52 249,76 Juli ,77 507,38 253,69 Agustus ,52 534,88 267,44 September ,19 518,86 259,43 Oktober ,47 505,18 252,59 November ,71 507,74 253,87 Desember ,52 536,88 268,44 Total , , ,21

7 Pengolahan Data Bedasarkan data historis yang telah didapat selama 2 tahun terakhir, maka dengan menggunakan software Minitab14 dapat dilihat grafik penjualan produk t-shirt seperti dibawah ini : Trend Analysis Plot for T-shirt Linear Tr end Model Yt = 18138, ,518*t produk Variable Actual Fits A ccuracy Measures MAPE 9 MAD MSD Index Gambar 4.1 Grafik Penjualan Kaos Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa kecenderungan data adalah meningkat dan membentuk pola trend. Pada tab Accuracy measure dituliskan bahwa data ini memiliki nilai MAPE, MAD, dan MSD secara berturut sebesar 9, 1752, dan yang artinya bahwa kecenderungan error pada data ini adalah sangat kecil. Namun untuk metode peramalan yang akan digunakan nantinya, akan ditentukan dengan cara (trial and error) yaitu dengan mencari nilai eror yang paling minimum. Metode peramalan yang akan digunakan sesuai dengan pola data trend diatas adalah Double Exponential Smoothing Brown, dan Holt-Winters. Selanjutnya akan

8 83 dipilih nilai error yang paling kecil antara perbandingan ketiga metode tersebut. Perhitungan peramalan akan dihitung dengan menggunakan software WinQSB Peramalan Pada software WinQSB, penentuan alpha,beta dan gamma dapat dilakukan secara otomatis sehingga nilai alpha, beta dan gamma yang didapatkan adalah bedasarkan nilai eror yang terkecil. Berikut dibawah ini merupakan perbandingan nilai eror antara metode peramalan yang digunakan. Tabel 4.9 Hasil Perbandingan Metode Peramalan Metode MAD MSE MAPE DES-Brown 1614, , Holt-Winters (3 bulanan ) 1810, , Holt-Winters (4 bulanan ) 1551, , Holt-Winters (5 bulanan ) 2542, ,46211 Tabel 4.10 Hasil Peramalan Holt-Winters 4 bulanan Forecast Result for t-shirt Actual Forecast by Forecast CFE MAD MSE MAPE (%) Tracking R-square Month Data HWA Error Signal , , ,9 1607, , , , , , , , , , , , , , , 4 928, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , 16-7,62E , , , , , , , , , , , ,81-414, , , ,25205

9 84 Tabel 4.10 Hasil Peramalan Holt-Winters 4 bulanan(lanjutan) , , , , , , , , ,5 1671, , , , ,22-14, , , ,23E , ,8-1665, , ,8686-0, , 66-60, , , , , , ,369 33, , , ,99E , , , , , , , , , , , , , 68 29, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , MAPE = 6,83 MSE= MAD= 1551,265 Alpha=0,72 Beta=0 Gamma=1 Setelah peramalan diperoleh, maka hasil peramalan tersebut akan dikonversi kedalam beberapa bagian warna bahan sesuai dengan persentase warna yang telah diketahui. Kemudian hasil data tersebut akan dikonversi kedalam mingguan, seperti pada table berikut dibawah ini :

10 85 FC Hitam 35% Putih 25% Tabel 4.11 Tabel Konversi Variasi Warna Merah tua 15% Biru tua 10% Biru muda 6% Kuning 3,5% Ungu muda 2% Hijau 3,5% 26227, , , Berikut dibawah ini merupakan table konversi mingguan untuk setiap bagian warna bahan, yakni : Tabel 4.12 Tabel Konversi Peramalan Kaos Warna Hitam-20s Kaos Hitam-20s Bulan hari/minggu hari/bln fc/bln Konversi fc Januari Januari Januari Januari Februari Februari Februari Februari Tabel 4.13 Tabel Konversi Peramalan Kaos Warna Putih-20s Kaos Putih-20s Bulan hari/minggu hari/bln fc/bln Konversi fc Januari Januari Januari Januari Februari Februari

11 86 Tabel 4.13 Tabel Konversi Peramalan Kaos Warna Putih-20s(Lanjutan) Februari Februari Tabel 4.14 Tabel Konversi Peramalan Kaos Warna Merah-20s Merah-20s Bulan hari/minggu hari/bln fc/bln konversi fc Januari Januari Januari Januari Februari Februari Februari Februari Master Production Schedule(MPS) Setelah data peramalan dikonversi dari peramalan bulanan menjadi mingguan dan dipecah menjadi berbagai bagian warna bahan, langkah selanjutnya adalah menghitung penjadwalan induk produksi atau MPS. Dimana MPS ini akan dihitung bedasarkan masing-masing warna bahan atau produk yang telah dipesan oleh pelanggan atau distributor. Bedasarkan data permintaan dan data peramalan maka master production schedule(mps) akan segera diketahui. PT. Caladi Lima Sembilan memproduksi barang untuk disalurkan ke distributor. Dalam hal ini diketahui bahwa nilai safety stock bernilai nol adalah karena perusahaan tidak ingin memiliki stock master yang berlebih pada gudang barang jadi. Sesuai dengan kebijakan perusahaan bahwa diketahui demand time fences adalah selama 1 minggu, sedangkan nilai planning time fences adalah minimal 8

12 87 minggu. Planning time fences untuk perhitungan saat ini adalah selama 8 minggu karena pada awal periode pabrik belum berjalan dan sedangkan bulan Februari hanya sampai pada tanggal MPS Produk Kaos Warna Hitam-20s Tabel 4.15 MPS Produk kaos hitam-20s Item No :- Description : Kaos hitam- 20s Lead time : 1 Safety stock : 0 onhand :0 Demand Time Fences : 1 Lot Size : 24 Planning Time Fences : 8 Period Past Due Forecast Customer Order Project Available Balance Available to promise Master Schedule Contoh Perhitungan : Periode 1 : MS t = PABt 1 COt + SS MS PAB CO + SS 1 = 0 1 = = 1546 => 1560 PAB t DTF = PABt 1 + MS t CO t

13 88 PAB t DTF = PABt 1 + MS t COt atau F t (pilih yang paling besar) ATP 1 = 0 1 ATP + MS CO ATP 1 = ATP0 + MS1 CO1 = = MPS Produk Kaos Warna Putih 20s Tabel 4.16 MPS Produk kaos putih-20s Item No :- Description : Kaos putih- 20s Lead time : 1 Safety stock : 0 On Hand :0 Demand Time Fences : 1 Lot Size : 24 Planning Time Fences : 8 Period Past Due Forecast Customer Order Project Available Balance Available to promise Master Schedule Contoh Perhitungan : Periode 1 : MS t = PABt 1 COt + SS MS PAB CO + SS 1 = 0 1 =

14 89 = 1420 => 1440 PAB t DTF = PABt 1 + MS t CO t PAB ATP t DTF = PABt 1 + MS t COt atau F t (pilih yang paling besar) 1 = 0 1 ATP + MS CO ATP 1 = ATP0 + MS1 CO1 = =20

15 MPS Produk Kaos Warna Merah-20s Tabel 4.17 MPS Produk kaos Merah-20s Item No :- Description : Kaos Merah-20s Lead time : 1 Safety stock : 0 On Hand :0 Demand Time Fences : 1 Lot Size : 24 Planning Time Fences : 8 Period Past Due Forecast Customer Order Project Available Balance Available to promise Master Schedule Contoh Perhitungan : Periode 1 : MS t = PABt 1 COt + SS MS PAB CO + SS 1 = 0 1 = = 1032 => 1032 PAB t DTF = PABt 1 + MS t CO t PAB t DTF = PABt 1 + MS t COt atau F t (pilih yang paling besar) ATP 1 = 0 1 ATP + MS CO ATP 1 = ATP0 + MS1 CO1 = = 0

16 Material Requirement Planning (MRP) Setelah selesai membuat perhitungan MPS, maka langkah selanjutnya adalah menghitung kebutuhan bahan baku untuk setiap produk atas perbedaan variasi warna. Masing-masing bahan baku memiliki jadwal perencanaan tersendiri karena bahan baku tersebut berkaitan dengan perusahaan lain, sehingga penjadwalan pemesanan ini akan dihitung guna menyesuaikan kebijakan antara perusahaan lain dengan perusahaan ini sendiri. Langkah pertama untuk menghitung MRP adalah dengan mengetahui nilai Gross reequirement atau jumlah kebutuhan kotor untuk setiap produk atau end item yang bersangkutan. Dan akan dipilih beberapa metode untuk menentukan jumlah lot sizing dengan biaya yang terendah Struktur Produk Struktur produk disini berguna untuk mengetahui seberapa banyak jumlah komposisi bahan baku yang digunakan untuk membuat sebuah produk atau kaos tersebut. Hal tersebut berpengaruh terhadap nilai Gross Requirement dalam perhitungan MRP nanti. Namun padahalnya jumlah komposisi untuk setiap produk ini adalah sama, karena produk ini memiliki ukuran yang sama yaitu All-size sehingga perbedaan jumlah kebutuhan bahan baku hanya terlihat pada variasi warna saja Struktur Produk Kaos Hitam 20s Dibawah ini merupakan struktur produk kaos hitam-20s, dimana pada produk ini akan terlihat jumlah komposisi pada setiap bahan baku untuk membuat kaos hitam 20s ini.

17 92 Gambar 4.2 Struktur Produk Kaos Hitam-20s Struktur Produk Kaos Putih 20s Dibawah ini merupakan struktur produk kaos putih 20s, dimana pada produk ini akan terlihat jumlah komposisi pada setiap bahan baku untuk membuat kaos putih 20s ini. Gambar 4.3 Struktur Produk Kaos Putih-20s

18 Struktur Produk Kaos Merah-20s Dibawah ini merupakan struktur produk kaos Merah-20s, dimana pada produk ini akan terlihat jumlah komposisi pada setiap bahan baku untuk membuat kaos M erah- 20s ini. Gambar 4.4 Struktur Produk Kaos Merah-20s Bill of Material Pada table Bill of material atau BOM ini akan dijelaskan jumlah komposisi dari setiap bahan baku yang dibutuhkan untuk membuat satu jenis produk, dimana data BOM ini digunakan sebagai perhitungan konversi dari MPS ke MRP. Namun diketahui bahwa antara ukuran kaos adalah All-size, maka bill of material ini berlaku untuk 3 kaos lainya yang dibahas. Tabel 4.18 Bill of Material kaos Hitam-20s No. Komponen Kode Level Deskripsi Jumlah BOM UOM 1 K 1 Kain 0,013 Roll 2 B 1 Benang 0,02 Ons 3 O 1 Obat 0,01 Kg

19 Perhitungan Gross Requrement MRP Pada tahap ini adalah bedasarkan struktur produk dan BOM kita dapat mengetahui jumlah bahan baku yang dibutuhkan dalam memproduksi dalam jumlah baju yang besar Penentuan Gross Requrement Bahan Baku Tiap Produk Produk Kaos hitam-20s Tabel dibawah ini merupakan hasil output dari perhitungan MPS yang telah dihitung sebelumnya. Nilai Gross Requirement pada setiap periode di bawah ini adalah nilai yang diperoleh dari baris Master Schedulle yang ada pada tabel MPS. Gross Requirement Scheduled Receipts Tabel 4.19 MRP induk kaos hitam-20s Part No : 1 Description : kaos hitam-20s On Hand BOM UOM : Each : 0 Lead time : 0 Order Policy : LFL Safety stock : 0 Lot Size : 1 Past Period Due PAB Net Requirement Planned Order Receipt 8 Planned Order 256 Release 8 PAB

20 95 Sedangkan untuk tabel perhitungan Gross Requirement dibawah ini adalah hasil perkalian antara nilai yang berada pada Net Requirement pada MRP induk diatas dengan jumlah komposisi bahan baku yang terdapat dalam BOM ataupun struktur produk. Tabel 4.20 Perhitungan Gross Requirement kain hitam-20s Item No. 1 Description : Kain hitam-20s Safety stock 36 Lot Size 1 Periode Past Due Gross Requirement Schedule receipts PAB2 36 Tabel 4.21 Perhitungan Gross Requirement Benang hitam Item No. 2 Description : Benang hitam Safety stock 64 Lot Size 12 Periode Past Due Gross Requirement Schedule receipts PAB2 64 Tabel 4.22 Perhitungan Gross Requirement Obat sablon Item No. 3 Description : Obat Safety stock 30 Lot Size 1 Periode Past Due Gross Requirement 15, 6 23,0 4 22, 8 32,1 6 32,6 4 23,0 4 23,0 4 25,6 8 Schedule receipts PAB Produk kaos putih-20s

21 96 Tabel dibawah ini merupakan hasil output dari perhitungan MPS yang telah dihitung sebelumnya. Nilai Gross Requirement pada setiap periode di bawah ini adalah nilai yang diperoleh dari baris Master Schedulle yang ada pada tabel MPS.

22 97 Gross Requirement Scheduled Receipts Tabel 4.23 MRP induk kaos Putih-20s Part No : 1 Description : Kaos Putih-20s On Hand BOM UOM : Each : 0 Lead time : 0 Order Policy : LFL Safety stock : 0 Lot Size : 1 Past Period Due PAB Net Requirement Planned Order Receipt 8 Planned Order 232 Release 8 PAB Sedangkan untuk tabel perhitungan Gross Requirement dibawah ini adalah hasil perkalian antara nilai yang berada pada Net Requirement pada MRP induk diatas dengan jumlah komposisi bahan baku yang terdapat dalam BOM ataupun struktur produk. Tabel 4.24 Perhitungan Gross Requirement Kain putih-20s Item No. 1 Description : Kain putih-20s Safety stock 36 Lot Size 1 Periode Past Due Gross Requirement Schedule receipts PAB2 36 Tabel 4.25 Perhitungan Gross Requirement Benang putih

23 98 Item No. 2 Description : Benang putih Safety stock 64 Lot Size 12 Periode Past Due Gross Requirement Schedule receipts PAB2 64 Tabel 4.26 Perhitungan Gross Requirement Obat Sablon Item No. 3 Description : Obat Safety stock 30 Lot Size 1 Periode Past Due Gross 14, 16,3 17,0 16,3 16,3 23,2 Requirement , Schedule receipts PAB Produk Kaos Merah-20s Tabel dibawah ini merupakan hasil output dari perhitungan MPS yang telah dihitung sebelumnya. Nilai Gross Requirement pada setiap periode di bawah ini adalah nilai yang diperoleh dari baris Master Schedulle yang ada pada tabel MPS. Tabel 4.27 MRP Induk Kaos Merah-20s Part No : 1 Description : Kaos Merah-20s On Hand BOM UOM : Each : 0 Order Policy Lead time : 0 : LFL Safety stock : 0 Lot Size : 1 Period Past Due Gross Requirement

24 99 Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order 110 Receipt Planned Order Release PAB Sedangkan untuk tabel perhitungan Gross Requirement dibawah ini adalah hasil perkalian antara nilai yang berada pada Net Requirement pada MRP induk diatas dengan jumlah komposisi bahan baku yang terdapat dalam BOM ataupun struktur produk. Tabel 4.28 Perhitungan Gross Requirement Kain Merah-20s Item No. 1 Description : Kain Merah-20s Safety stock 36 Lot Size 1 Periode Past Due Gross Requirement Schedule receipts PAB2 36 Tabel 4.29 Perhitungan Gross Requirement Benang Merah Item No. 2 Description : Benang merah Safety stock 64 Lot Size 12 Periode Past Due Gross Requirement Schedule receipts PAB2 64 Tabel 4.30 Perhitungan Gross Requirement Obat Sablon Item No. 3 Description Obat

25 100 : Safety stock 30 Lot Size 1 Periode Past Due Gross Requirement Schedule receipts PAB ,3 2 11,0 4 9,8 4 9,8 4 9,84 9,84 10,0 8 10, Gross Requrement Total Perhitungan Gross Requirement total merupakan jumlah total dari bahan baku yang sama untuk setiap produknya. Pada kasus ini Gross Requirement total hanya menghitung pada jumlah obat sablon karena bahan baku tersebutlah yang digunakan oleh setiap produk. Tabel 4.31 Perhitungan Gross Requirement Total Obat Sablon Produk obat kaos Hitam 15,6 23,04 22,8 32,16 32,64 23,04 23,04 25,68 obat kaosputih 14,4 16,32 17,04 16,32 16, ,32 23,28 obat Kaos Merah 10,32 11,04 9,84 9,84 9,84 9,84 10,08 10,8 Total 41,32 52,4 52,68 62,32 64,04 56,88 56,44 67,76 Pembulatan Perhitungan MRP Bedasarkan jumlah Gross Requirement yang telah diketahui untuk setiap periodenya, maka kebutuhan bersih akan bahan baku atau Net Requirement dapat ditentukan beserta dengan jumlah bahan baku yang akan dipesan bedasarkan nilai safety stock. Dan juga pada perhitungan ini akan mempertimbangkan nilai lead time sebagai informasi bahwa kapan bahan baku tersebut mulai dipesan.

26 MRP Kaos Hitam 20s a.) Kain hitam-20s Tabel 4.32 MRP Kain Hitam-20s Part No : 1 Description : Kain Hitam-20s BOM UOM : ROLL On Hand : 85 Lead time : 3 Order Policy : LFL Safety stock : 36 Lot Size : 1 Period Past Due Gross Requirement Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order Receipt Planned Order Release PAB Contoh Peritungan Periode 1 : PAB 1 = ( PAB2) t 1 ( GrossRe quirement) t + ( Scheduled Re ceipts) t = = 64 Net Requirement ( PAB1 ) t = + Safety stock Karena nilai PAB1 lebih besar dari safety stock maka, Net Requirement = 0 Planned Order Receipts menyatakan kuantitas pemesanan yang dibutuhkan pada suatu Periode. Planned Order Receipts muncul pada saat yang sama dengan Net Requirements, akan tetapi ukuran pemesanannya (lot sizing)

27 102 bergantung kepada Order Policy-nya. Selain itu juga harus mempertimbangkan Safety stock juga. Karena Lot Size-nya 1 maka Planned Order Receipts ditambahkan dengan Net Requirements. Planned Order Release menyatakan kapan suatu order sudah di-release, karena lead time disini adalah 3 maka order sudah harus di release pada 3 periode sebelumnya. PAB2 = ( PAB2) t 1 + ( Scheduled Re ceipts) + ( PlannedOrder Re ceipts) t t ( GrossRe quirement) t Atau PAB 2 = ( PAB1) + ( PlannedOrder Re ceipts) t t = = 64 b.) Benang hitam Tabel 4.33 MRP Benang Hitam Part No : 2 Description : BenangHitam BOM UOM : ONS On Hand : 77 Lead time : 1 Order Policy : LFL Safety stock : 64 Lot Size : 12 Period Past Due Gross Requirement Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order Receipt Planned Order Release PAB MRP Kaos Putih 20-s

28 103 a.) Kain Putih-20s Tabel 4.34 MRP Kain Putih-20s Part No : 1 Description : Kain Putih-20s BOM UOM : ROLL On Hand : 84 Lead time : 3 Order Policy : LFL Safety stock : 36 Lot Size : 1 Period Past Due Gross Requirement Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order Receipt Planned Order Release PAB b.) Benang putih Tabel 4.35 MRP Benang Putih Part No : 2 Description : Benang Putih BOM UOM : ONS On Hand : 73 Lead time : 1 Order Policy : LFL Safety stock : 64 Lot Size : 12 Period Past Due Gross Requirement Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order Receipt Planned Order Release PAB MRP Kaos Merah 20-s

29 104 a.) Kain merah-20s Tabel 4.36 MRP Kain Merah-20s Part No : 1 Description : Kain Merah-20s BOM UOM : ROLL On Hand : 12 Lead time : 3 Order Policy : LFL Safety stock : 36 Lot Size : 1 Period Past Due Gross Requirement Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order Receipt Planned Order Release PAB b.) Benang Merah Tabel 4.37 MRP Benang Merah Part No : 2 Description : Benang Merah BOM UOM : ONS On Hand : 52 Lead time : 1 Order Policy : LFL Safety stock : 64 Lot Size : 12 Period Past Due Gross Requirement Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order Receipt Planned Order Release PAB MRP Obat Sablon

30 105 Tabel 4.38 MRP Obat Sablon Part No : 3 Description : obat BOM UOM : KG On Hand : 100 Lead time : 2 Order Policy : LFL Safety stock : 90 Lot Size : 1 Period Past Due Gross Requirement Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order Receipt Planned Order Release PAB Safety stock usulan untuk bahan baku Pada awalnya PT.Caladi Lima Sembilan hanya memperkirakan saja untuk nilai safety stock pada gudang bahan baku. Sehingga akan diusulkanlah jumlah safety stock untuk bahan baku pada setiap bahan bedasarkan variasi masing-masing. Perhitungan safety stock adalah sebagai berikut : = Safety Factor * Standar Deviasi Bedasarkan hasil kesepakatan dengan perusahaan maka untuk percent of service yang dimiliki oleh PT.Caladi Lima Sembilan ini adalah senilai 99%, dimana perusahaan mencegah agar tidak terjadi kekurangan bahan baku akibat telatnya pengiriman bahan baku dari supplier. Nilai percent of service tersebut dapat dilihat pada tabel seperti dibawah ini, yaitu : Tabel 4.39 Tabel Percent Of Service Dengan Safety Factor Percent of Service Safety Factor , ,25

31 , , , , , , , , , , , ,61 Perhitungan untuk Standar Deviasi adalah : = ( x x) n 2 Safety stock Kaos Warna Hitam-20s Tabel 4.40 Safety stock Kaos Warna Hitam-20s Periode Penjualan x x 2 ( x x) Standar Deviasi , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,7824

32 , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,622 Total Total ,44 x 7751,68 rata-rata ,018 Safety stock = Safety Factor(99%) * Standar Deviasi = 2,33 * 1094 = 2550, kaos Bedasarkan safety stock produk kaos hitam-20s sebesar 2551 kaos, maka akan dikonversi kedalam nilai untuk bahan baku sehingga didapatkan nilai safety stock untuk bahan baku. Berikut dibawah ini merupakan perhitungan konversi kaos untuk setiap bahan bakunya, yaitu : safety stock Kain = 2551 * konversi bahan baku = 2551 * 0,013 roll = 33, Roll untuk kain warna hitam-20s safety stock Benang = 2551 * konversi Bahan baku = 2551 * 0,02 ons

33 108 = 51, Ons benang warna hitam safety stock Obat = 2551 * konversi Bahan baku = 2551 * 0,01kg = 25, Kg

34 109 Safety stock Kaos Warna Putih-20s Tabel 4.41 Safety stock Kaos Warna Putih-20s Periode Penjualan x x 2 ( x x) Standar Deviasi , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,84 568, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,706 total Total ,36 x 5536,84 rata-rata ,9344

35 110 Safety stock = Safety Factor(99%) * Standar Deviasi = 2,33 * 782 = 1821, kaos Bedasarkan safety stock produk kaos putih-20s sebesar 1822 kaos, maka akan dikonversi kedalam nilai untuk bahan baku sehingga didapatkan nilai safety stock untuk bahan baku. Berikut dibawah ini merupakan perhitungan konversi kaos untuk setiap bahan bakunya, yaitu : safety stock Kain = 1822 * konversi bahan baku = 1822 * 0,013 roll = 23, Roll untuk kain warna putih-20s safety stock Benang = 1822 * konversi Bahan baku = 1822 * 0,02 ons = 36, Ons untuk benang warna putih safety stock Obat = 1822 * konversi Bahan baku = 1822 * 0,01kg = 18, Kg

36 111 Safety stock Kaos Warna Merah-20s Tabel 4.42 Safety stock Kaos Warna Merah-20s Periode Penjualan x x 2 ( x x) Standar Deviasi , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,76 217, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,9776 total Total ,56 x 3321,76 rata-rata ,1024

37 112 Safety stock = Safety Factor(99%) * Standar Deviasi = 2,33 * 469 = 1093, kaos Bedasarkan safety stock produk kaos Merah-20s sebesar 469 kaos, maka akan dikonversi kedalam nilai untuk bahan baku sehingga didapatkan nilai safety stock untuk bahan baku. Berikut dibawah ini merupakan perhitungan konversi kaos untuk setiap bahan bakunya, yaitu : safety stock Kain = 1094 * konversi bahan baku = 1094 * 0,013 roll = 14, Roll untuk kain warna merah-20s safety stock Benang = 1094 * konversi Bahan baku = 1094 * 0,02 ons = 21, Ons untuk benang warna merah safety stock Obat = 1094 * konversi Bahan baku = 1094 * 0,01 kg = 10, Kg

38 MRP dengan Safety stock Usulan Kaos Hitam-20s Tabel 4.43 Perhitungan MRP Kain Hitam-20s Part No : K Description : Kain Hitam-20s BOM UOM : ROLL On Hand : 85 Lead time : 3 Order Policy : LFL Safety stock : 34 Lot Size : 1 Period Past Due Gross Requirement Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order Receipt Planned Order Release PAB Tabel 4.44 Perhitungan MRP Benang Hitam Part No : 1 Description : BenangHitam BOM UOM : Ons On Hand : 77 Lead time : 1 Order Policy : LFL Safety stock : 52 Lot Size : 12 Period Past Due Gross Requirement Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order Receipt Planned Order Release PAB

39 114 Kaos Putih-20s Tabel 4.45 MRP Kain Putih-20s Part No : 1 Description : Kain Putih-20s BOM UOM : ROLL On Hand : 84 Lead time : 3 Order Policy : LFL Safety stock : 24 Lot Size : 1 Period Past Due Gross Requirement Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order Receipt Planned Order Release PAB Tabel 4.46 MRP Benang Putih Part No : 2 Description : Benang Putih BOM UOM : ONS On Hand : 73 Lead time : 1 Order Policy : LFL Safety stock : 37 Lot Size : 12 Period Past Due Gross Requirement Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order Receipt Planned Order Release PAB

40 115 Kaos Merah-20s Tabel 4.47 MRP Kain Merah-20s Part No : 1 Description : Kain Merah-20s BOM UOM : ROLL On Hand : 12 Lead time : 3 Order Policy : LFL Safety stock : 15 Lot Size : 1 Period Past Due Gross Requirement Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order Receipt Planned Order Release PAB Tabel 4.48 MRP Benang Merah Part No : 2 Description : Benang Merah BOM UOM : ONS On Hand : 52 Lead time : 1 Order Policy : LFL Safety stock : 22 Lot Size : 12 Period Past Due Gross Requirement Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order Receipt Planned Order Release PAB

41 116 Obat Sablon Tabel 4.49 MRP Obat Sablon Part No : 3 Description : obat BOM UOM : KG On Hand : 100 Lead time : 2 Order Policy : LFL Safety stock : 37 Lot Size : 1 Period Past Due Gross Requirement Scheduled Receipts PAB Net Requirement Planned Order Receipt Planned Order Release PAB Pengujian Petersen Silver Metode ini digunakan untuk mengetahui kemulusan data sehingga dapat diketahui metode Lot Size yang cocok untuk digunakan. apabila data yang diteliti merupakan data yang mulus makan akan digunakan metode statik namun apabila data yang diteliti tidak menunjukkan adanya kemulusan data maka akan digunakan metode dinamik. 1. kain hitam-20s Dibawah ini merupakan tabel untuk menghitung perumusan metode petersonsilver. Data untuk Dt diperoleh dari data permintaan bahan baku per periode. Tabel 4.50 Tabel peterson silver Kain hitam-20s periode Dt (Dt)

42 117 Tabel 4.50 Tabel peterson silver Kain hitam-20s(lanjutan) Total V V V n = n t = 1 n t = 1 D D t 2 t 8* = 260 = 7 > 0, Diperoleh hasil perhitungan yang menunjukkan bahwa nilai V lebih besar dari 0.25, maka untuk perhitungan Lot Size ini akan digunakan metode dinamik. 2. kain putih-20s Dibawah ini merupakan tabel untuk menghitung perumusan metode petersonsilver. Data untuk Dt diperoleh dari data permintaan bahan baku per periode. Tabel 4.51 Tabel peterson silver Kain putih-20s Periode Dt (Dt) Total

43 118 V V V n = n t = 1 n t = 1 D D t 2 t 8* = 185 = 7 > 0, Diperoleh hasil perhitungan yang menunjukkan bahwa nilai V lebih besar dari 0.25, maka untuk perhitungan Lot Size ini akan digunakan metode dinamik. 3. Kain merah-20s Dibawah ini merupakan tabel untuk menghitung perumusan metode petersonsilver. Data untuk Dt diperoleh dari data permintaan bahan baku per periode. Tabel 4.52 Peterson Silver Kain Merah-20s V V n = n t = 1 n t = 1 D D t 2 t 8*12100 = Periode Dt (Dt) Total V = 7 > 0,25

44 119 Diperoleh hasil perhitungan yang menunjukkan bahwa nilai V lebih besar dari 0.25, maka untuk perhitungan Lot Size ini akan digunakan metode dinamik. 4. Benang Hitam Dibawah ini merupakan tabel untuk menghitung perumusan metode petersonsilver. Data untuk Dt diperoleh dari data permintaan bahan baku per periode. Tabel 4.53 Peterson Silver Benang hitam V n = n t = 1 n t = 1 D D t 2 t 1 Periode Dt (Dt) Total V V 8* = 1112 = 7 > 0, Diperoleh hasil perhitungan yang menunjukkan bahwa nilai V lebih besar dari 0.25, maka untuk perhitungan Lot Size ini akan digunakan metode dinamik. 5. Benang Putih Dibawah ini merupakan tabel untuk menghitung perumusan metode petersonsilver. Data untuk Dt diperoleh dari data permintaan bahan baku per periode.

45 120 Tabel 4.54 Peterson Silver Benang Putih periode Dt (Dt) Total V V V n = n t = 1 n t = 1 D D t 2 t 1 8* = 1184 = 7 > 0, Diperoleh hasil perhitungan yang menunjukkan bahwa nilai V lebih besar dari 0.25, maka untuk perhitungan Lot Size ini akan digunakan metode dinamik. 6. Benang Merah Dibawah ini merupakan tabel untuk menghitung perumusan metode Peterson- Silver. Data untuk Dt diperoleh dari data permintaan bahan baku per periode. Tabel 4.55 peterson silver Benang Merah Periode Dt (Dt)

46 121 Tabel 4.55 peterson silver Benang Merah(Lanjutan) Total V V V n = n t = 1 n t = 1 D D t 2 t 1 8* = 480 = 7 > 0, Diperoleh hasil perhitungan yang menunjukkan bahwa nilai V lebih besar dari 0.25, maka untuk perhitungan Lot Size ini akan digunakan metode dinamik. 7. Obat Sablon Dibawah ini merupakan tabel untuk menghitung perumusan metode petersonsilver. data untuk Dt diperoleh dari data permintaan bahan baku per periode Tabel peterson silver Obat Sablon periode Dt (Dt) total

47 122 V V n = n t = 1 n t = 1 D D t 2 t 1 8* = V = 0,725 > 0,25 Diperoleh hasil perhitungan yang menunjukkan bahwa nilai V lebih besar dari 0.25, maka untuk perhitungan Lot Size ini akan digunakan metode dinamik Perhitungan Biaya Perhitungan Biaya Simpan dan Biaya Pesan Biaya Simpan : Dimana perusahaan ini membayar asuransi sebesar Rp ,00 /tahun untuk mencegah apabila terjadi kerugian dari barang hilang ataupun bencana lainnya. Maka untuk total biaya simpan yang di alokasikan pada bagian gudang bahan baku adalah sebesar 10%. Biaya simpan = * 10% = /tahun = /bulan =>Rp ,00/minggu -Kain : Kapasitas maksimal penyimpanan yang dialokasikan adalah sebesar kg atau sebesar 6000 roll untuk bahan kain dari luas keseluruhan bangunan gedung sebesar 4000m 2. Maka biaya simpan untuk kain adalah sebagai berikut :

48 123 = = Rp.5,208/minggu/roll -Obat : Kapasitas maksimal penyimpanan dialokasikan adalah sebesar 12000kg untuk bahan baku obat sablon. Maka biaya simpan untuk kain adalah sebagai berikut : = = Rp.2,604/minggu/kg -Benang : Kapasitas maksimal penyimpanan yang dialokasikan adalah sebesar kg untuk bahan baku benang. Maka biaya simpan untuk kain adalah sebagai berikut : = = Rp.1,53/minggu/kg => 0,153/minggu/ons Biaya Pesan -Kain : Biaya yang dikeluarkan adalah jumlah Lot Size pada setiap pesanan untuk kain yaitu minimal 1 roll. Dengan biaya pesan adalah 10% merupakan perkiraan biaya-biaya yang dilakukan saat memesan bahan baku tersebut. Seperti : biaya untuk mencetak

49 124 PO, survey supplier, telpon & fax, pengecekan material yang telah sampai ke gudang dan biaya-biaya operasional lain yang terkait dalam proses pemesenan tersebut. = 1 roll x Rp x 10% = Rp 6000,00 -Obat : Biaya yang dikeluarkan adalah jumlah Lot Size pada setiap pesanan untuk obat yaitu minimal 1 Kg. Dengan biaya pesan adalah 10% merupakan perkiraan biaya-biaya yang dilakukan saat memesan bahan baku tersebut. Seperti : biaya untuk mencetak PO, survey supplier, telpon & fax, pengecekan material yang telah sampai ke gudang dan biaya-biaya operasional lain yang terkait dalam proses pemesenan tersebut. = 1 kg x Rp x 10% = Rp ,00 -Benang : Biaya yang dikeluarkan adalah jumlah Lot Size pada setiap pesanan untuk benang 1 box berisi 12 gulung dimana satu gulung adalah 1 ons. Dengan biaya pesan adalah 10% merupakan perkiraan biaya-biaya yang dilakukan saat memesan bahan baku tersebut. Seperti : biaya untuk mencetak PO, survey supplier, telpon & fax, pengecekan material yang telah sampai ke gudang dan biaya-biaya operasional lain yang terkait dalam proses pemesenan tersebut.

50 125 = 1 box * Rp * 10% = Rp 3.000, Perhitungan Biaya MRP Pada tahap ini akan dilakukan pemilihan metode Lot Size yang paling tepat. Dimana hasil dari perhitungan ini akan dibandingkan menurut metode masing-masing yang paling mendapatkan hasil biaya termurah. Untuk itu dalam perhitungan ini akan diambil satu contoh produk yaitu kaos hitam-20s. Metode yang akan digunakannya adalah metode dinamik lot sizing seperti Lot for Lot, Silver Meal, Part-period, dan wagner within. Metode Lot for Lot a.) Kain Tabel 4.57 Perhitungan biaya Kain hitam-20s metode LFL Periode Permintaan Penerimaan Persediaan Biaya kumulatif Biaya kumulatif biayakumulatif + biayapesan ( Persediaan biayasimpan) = ( t 1) t + t * Periode 4 = Rp Rp (0 x Rp.5,21) Total biaya : Rp ,00 b.) Benang

51 126 Tabel 4.58 Perhitungan biaya Benang hitam metode LFL Periode Permintaan Penerimaan Persediaan Biaya kumulatif Seperti dengan contoh perhitungan sebelumnya, maka pada tabel ini dapat diketahui bahwa total biaya yang dikenakan adalah sebesar Rp c.) Obat Tabel 4.59 Perhitungan Biaya Obat LFL Periode Permintaan Penerimaan Persediaan Biaya kumulatif Seperti dengan contoh perhitungan sebelumnya, maka pada tabel ini dapat diketahui bahwa total biaya yang dikenakan adalah sebesar Rp

52 127 Metode Silver Meal a.) Kain hitam-20s Tabel 4.60 Perhitungan MRP kain hitam-20s dengan Silver Meal Periode m Tambahan Permintaan Biaya Simpan Biaya Simpan Biaya Total (D m ) Kumulatif (m-1)hd m K(m) x Pada Periode ke-1 karena tidak ada persediaan, maka biaya simpan dan kumulatif biaya simpan = 0 Contoh perhitungan Periode ke-4 dengan m = 2 Tambahan biaya simpan = ( m 1)* h * Dm = (2-1) * 5,21 * 42 = 219 Tabel 4.61 Perhitungan Biaya kain hitam-20s Silver Meal Periode Permintaan Penerimaan Persediaan Biaya kumulatif , , , , , ,98 Seperti dengan contoh perhitungan sebelumnya, maka pada tabel ini dapat diketahui bahwa total biaya yang dikenakan adalah sebesar Rp ,

53 128 b.) Benang Hitam Tabel 4.62 Perhitungan MRP Benang hitam dengan Silver Meal Periode M Tambahan Permintaan Biaya Simpan Biaya Simpan Biaya Total (D m ) Kumulatif (m-1)hd m K(m) Tabel 4.63 Perhitungan Biaya Benang hitam dengan Silver Meal Periode Permintaa n Penerimaa n Persediaan Biaya kumulatif 3056, , , , , , , ,8 4 Contoh Perhitungan biaya : Biaya kumulatif = ( Persediaan biayasimpan) biayakumulatif( t 1) + biayapesant + t * Periode 1 = (372x0,153) = Rp.3056,92 Sehingga total biaya yang didapat adalah sebesar Rp 3.225,84

54 129 c.) Obat Periode m Permintaan Tabel 4.64 Perhitungan MRP Obat dengan Silver Meal Tambahan Biaya Simpan Biaya Simpan Kumulatif Biaya Total K(m) (D m ) (m-1)hd m , , , , , , , , ,78 973, , , , , , , , , , , , , , ,94 Tabel 4.65 Perhitungan Biaya obat dengan Silver Meal Periode Permintaa n Penerimaa n Persediaan Biaya 15945, , , , , 18372, 18372, 0 kumulatif Contoh Perhitungan biaya : Biaya kumulatif = ( Persediaan biayasimpan) biayakumulatif( t 1) + biayapesant + t * Periode 2 = (363 x 2,604) = Rp ,25 Sehingga total biaya yang didapat adalah sebesar Rp ,2 untuk Obat.

55 130 Part-Period a.) Kain Hitam-20s Tabel 4.66 Perhitungan MRP Kain hitam-20s dengan Part-Period Periode M Dm (m-1)dm PP m X X PP m = D2 + 2D ( m 1) Dm = 1151,63 A h Untuk Periode 1 dengan m=1 diperoleh PP m = 0 <1151,63, sehingga perhitungan dapat dilanjutkan ke Periode ke-2 dan selanjutnya. Perhitungan akan terus dilanjutkan sampai PP m = 0 <1151,63, namun apabila PP m > 1151,63, maka perhitungan periode tersebut akan diulang kembali dengan nilai m=1. Tabel 4.67 Perhitungan Biaya Kain hitam-20s dengan Part-Period Periode Permintaan Penerimaan Persediaan Biaya kumulatif , , , , , ,66 Contoh Perhitungan biaya : Biaya kumulatif = Periode 1 = (0 x 5,21) = Rp. 0 ( Persediaan biayasimpan) biayakumulatif( t 1) + biayapesant + t *

56 131 Sehingga total biaya yang didapat adalah sebesar Rp ,66 untuk Kain hitam. b.) Benang Tabel 4.68 Perhitungan MRP Benang hitam dengan Part-Period Periode M Dm (m-1)dm PP m periode ke-8. PP m = D2 + 2D ( m 1) Dm = ,84 A h Karena nilai perhitungan PPm < ,84, maka perhitungan dilanjutkan hingga Tabel 4.69 Perhitungan Biaya Benang hitam dengan Part-Period Periode Permintaan Penerimaan Persediaan Biaya kumulatif 3056, , , , ,8 3218, , ,83 Seperti dengan contoh perhitungan sebelumnya, maka pada tabel ini dapat diketahui bahwa total biaya yang dikenakan adalah sebesar Rp ,83

57 132 c.) Obat Tabel 4.70 Perhitungan MRP Obat dengan Part-Period Periode M Dm (m-1)dm PP m PP m = D2 + 2D ( m 1) Dm = 5760,37 A h Karena nilai periode 1 pada perhitungan PPm < 5760,37, maka perhitungan dilanjutkan hingga periode ke-8. Tabel 4.71 Perhitungan Biaya Obat dengan Part-Period Periode Permintaan Penerimaa n Persediaan Biaya kumulatif Seperti dengan contoh perhitungan sebelumnya, maka pada tabel ini dapat diketahui bahwa total biaya yang dikenakan adalah sebesar Rp

58 133 Wagner whitin a.) Kain Hitam-20s Tabel 4.72 perhitungan MRP kain hitam-20s wagner whitin Periode(I) Permintaan(D i ) Biaya Pemesanan(A) 6000 Biaya Penyimpanan(h) 5,21 T K + K * t 1 t,i , , , , , , , , , , , , , , , , , * K I , , , , ,68 K l = A + h ( j t D j t = 1,2,3,...,n ; l = t+1, t+2,...,n j = l + 1 t, l ) Karena pada kebutuhan bahan baku dimulai pada periode 3, maka perhitungan pun dilakukan mulai dari periode tersebut. K 3,l = = 0 K 3,2 = 6000+(42 x 5,21 x 1) = K 3,3 = 6218,82 + (43 x 5,21 x 2) = 6666,88

59 134 Tabel 4.73 perhitungan Biaya kain hitam-20s wagner whitin Periode Permintaan Penerimaan Persediaan Biaya kumulatif Seperti dengan contoh perhitungan sebelumnya, maka pada tabel ini dapat diketahui bahwa total biaya yang dikenakan adalah sebesar Rp ,66 b.) Benang hitam Tabel 4.74 perhitungan MRP Benang hitam wagner whitin Periode(I) Permintaan(D i ) Biaya Pemesanan(A) 3000 Biaya Penyimpanan( h) 0,153 T K* + K , ,0 3049, , ,7 6007,3 6016, ,0 3 t1 t,i 3093, , , , , ,3 3174, ,1 6124, ,5 6089, ,7 6069, , ,6 6093,6 6100, , , , , , ,6 7

60 135 * K I , , , , , , ,7 6174, , ,8 3 K 1,1 = = 0 K 1,2 = (48 x 0,153 x 1) = 3007,34 Tabel 4.75 perhitungan Biaya Benang hitam wagner whitin Periode Permintaan Penerimaan Persediaan Biaya kumulatif 3056, , , , ,8 3218, , ,83 Seperti dengan contoh perhitungan sebelumnya, maka pada tabel ini dapat diketahui bahwa total biaya yang dikenakan adalah sebesar Rp.3.225,83 c.) Obat Tabel 4.76 perhitungan MRP Obat wagner whitin Periode(I) Permintaan(D i ) Biaya Pemesanan(A) Biaya Penyimpanan(h) 2,604 T * K t 1 + K t, I

61 , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,7 9 * K I , , , , ,2

62 137 Tabel 4.77 perhitungan Biaya Obat wagner whitin Periode Permintaan Penerimaa n Persediaan Biaya kumulatif Seperti dengan contoh perhitungan sebelumnya, maka pada tabel ini dapat diketahui bahwa total biaya yang dikenakan adalah sebesar Rp Analisa Pengolahan Data Analisis Peramalan Setelah mendapat data penjualan kaos atau produk dari perusahaan, data tersebut di plotkan dan dilihat trend analisisnya. Bedasarkan trend dan analisis tersebut pola data dapat diketahui trendnya. Dengan menggunakan software MINITAB 14, dari grafik telah diperlihatkan bentuk pola data historis penjualan kaos tersebut. Selain itu bedasarkan software ini juga pola trend tersebut dapat dilihat nilai error-nya. Nilai error yang tertera pada table di software Minitab 14 tersbut terlihat bahwa nilai MAPE adalah 9, artinya persentase error yang dimiliki oleh pola data tersebut adalah sebesar 9%. Bedasarkan pola data yang telah didapat, maka selanjutnya perhitungan peramalan dapat dilakukan sesuai dengan metode yang tepat untuk pola data tersebut. Pada tahap ini penulis menggunakan trial and error untuk mendapatkan nilai error yang terkecil. Metode yang digunakan adalah Double Exponential Smoothing-brown dan Holt-Winters.

63 138 Dalam tahap perhitungan, penulis menggunakan software dalam mengolah data peramalan tersebut, agar hasil dapat lebih teliti dan akurat dibanding dengan perhitungan manual. Software WinQsb dapat menghitung peramalan(ft) sekaligus dengan nilai alpha, beta, dan gamma dengan nilai error MAPE, MAD,dan MSE terkecil. Bedasarkan hasil perhitungan ternyata peramalan dengan metode holt-winters dengan siklus 4 bulanan menghasilkan nilai MAPE,MAD MSE terkecil dimana diperoleh nilai tersebut berturut-turut adalah sebesar 6,825117, 1551,265, dan Nilai alpha, beta,dan gamma yang diperoleh yaitu berturut-turut sebesar (0.7), ( 0 ), dan ( 1 ). Artinya bahwa hasil peramalan yang telah dihitung dengan menggunakan metode holt-winters ini merupakan peramalan yang memiliki nilai paling akurat, karena hanya menghasilkan persentase error terkecil. Maka data inilah yang akan digunakan untuk perhitungan selanjutnya Analisis MPS Dalam perhitungan ini, input dari Master Production Schedulle adalah bedasarkan dari nilai peramalan beserta dengan jumlah pesanan pada suatu periode. Dalam penjadwalan ini perlu adanya membandingkan nilai peramalan dengan jumlah order pada periode tertentu, karena dengan adanya nilai-nilai tersebut maka dapat memperkirakan jumlah yang perlu di produksi pada suatu periode tertentu. Sedangkan apabila hanya memproduksi barang bedasarkan permintaan, maka dikhawatirkan perusahaan tidak dapat memenuhi kebutuhan permintaan yang tinggi dan secara mendadak pada suatu periode tertentu. Dalam hal ini Master Production Schedulle akan dijadwalkan sesuai dengan variasi masing-masing produk agar persediaan bahan baku dapat diperkirakan sesuai

64 139 dengan kebutuhan jumlah produk. Variasi produk yang dibahas pada penulisan ini adalah mengenai variasi warna bahan dan benang. Dalam perhitungan, diketahui bahwa nilai safety stock perusahaan adalah nol. Yang berarti bahwa nilai Project Available Balance (PAB) atau sisa jumlah produk pada akhir periode tertentu nilainya tidak boleh dibawah dari nilai safety stock. Sehingga apabila nilai PAB adalah negatif maka berarti akan terjadi kekurangan persediaan pada akhir periode tersebut, dimana hal ini sangat tidak diizinkan oleh perusahaan. Namun perusahaan juga tidak ingin menampung banyak stock yang berlebihan dalam stock master, maka dari itu jumlah stock master tidak boleh berada kurang ataupun lebih jauh bedasarkan dari ketentuan nilai safety stock. Setelah perhitungan dilakukan maka nilai Master Schedulle akan diperoleh sebagai jumlah produk yang akan diproduksi Analisis MRP Setelah MPS diperoleh, maka selanjutnya adalah menghitung jumlah kebutuhan bahan baku dari setiap produk bedasarkan dengan variasi warna tersebut. Produk kaos yang dibahas memiliki struktur produk dengan jumlah komposisi untuk setiap materialnya adalah sama, karena produk tersebut tidak memiliki perbedaan ukuran dalam bentuk fisik yang signifikan. Untuk komposisi dari produk kaos tersebut adalah terdiri dari kain, obat sablon dan benang yang berfungsi untuk menggabungkan antara satu bagian dengan bagian lain. Nilai Gross Requirement atau kebutuhan kotor yang diperoleh pada setiap bahan baku berasal dari hasil perkalian jumlah komposisi bahan baku setiap produk atau BOM dengan jumlah produk yang dijadwalkan pada master schedulle.

65 140 Sehingga dari hasil perhitungan MRP, akan terlihat jumlah material yang dibutuhkan untuk setiap variasi warnanya dan waktu yang tepat untuk melakukan order bedasarkan lead time. Untuk bahan kain memiliki lead time selama 3 periode, artinya bahwa barang tersebut akan memakan waktu selama 3 periode atau 3 minggu untuk sampai ke gudang. Sehingga Planned Order Release atau waktu pemesanan harus dilakukan pada saat sebelum jatuh tempo untuk produksi. Nilai safety stock bahan baku pada kebijakan awal perusahaan ternyata terlihat melebehi batas dari pada nilai safety stock usulan pada bahan baku ini. Nilai safety stock yang berlebih ataupun kurang sangatlah tidak efisien bagi perusahaan, karena terlalu banyak stock juga hanya menambah biaya saja, sedangkan apabila stock kurang maka produksi tidak dapat berjalan sesuai dengan jadwal. 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Kain Hitam 20s Kain Putih 20s Kain Merah 20s Gambar 4.5 Gambar Perbandingan Safety stock kain-20s Grafik diatas merupakan grafik perbandingan nilai safety stock awal kain-20s dengan safety stock usulan pada gudang. Dimana kita bisa lihat bahwa nilai yang didapatkan dari hasil perhitungan dapat menekan jumlah stock pada gudang.

66 % 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Benang Hitam Benang Putih Benang merah Gambar 4.6 Gambar Perbandingan safety stock Benang Sedangkan gambar diatas ini merupakan grafik perbandingan nilai safety stock awal bahan benang dengan safety stock usulan pada gudang. Dimana kita bisa lihat bahwa nilai yang didapatkan dari hasil perhitungan dapat menekan jumlah stock pada gudang. 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Obat Gambar 4.7 Gambar Perbandingan safety stock Obat Sedangkan gambar diatas ini merupakan grafik perbandingan nilai safety stock awal obat sablon dengan safety stock usulan pada gudang. Dimana kita bisa lihat bahwa

67 142 jumlah yang didapatkan dari hasil perhitungan dapat menekan jumlah stock pada gudang Analisis Biaya Pada awalnya perusahaan melakukan pesanan dalam jumlah dan waktu bedasarkan pengalaman masa lalu. Dimana jumlah dan waktu bahan baku tersebut dipesan bedasarkan kebutuhan setiap periode. Sehingga sebenarnya dengan menggunakan metode yang telah digunakan diatas, perusahaan lebih dapat meminimalkan biaya untuk pesan maupun biaya simpan. Metode yang digunakan untuk menghitung biaya ini adalah bedasarkan hasil perhitungan peterson silver terlebih dahulu. Karena dari setiap hasil perhitungan tersebut menunjukkan bahwa nilai perhitungan lebih besar dari pada 0,25, sehingga akan digunakan metode dinamis untuk menganalisa biaya terendahnya. Dengan mengambil satu contoh produk, maka kita akan membandingkan metode mana yang paling memiliki nilai biaya terendah. Berikut dibawah ini adalah hasil perhitungan untuk biaya MRP pada produk kaos hitam-20s. Tabel 4.78 Perbandingan Total Biaya Lot for Lot Silver Meal Part-period Wagner whitin Kain hitam- 20s Rp Rp Rp.8.645,66 Rp.8.645,66 Benang Rp Rp3.226 Rp3.226 Rp3.226 hitam Obat Rp Rp Rp Rp18.372

68 143 Dari hasil perhitungan pada tabel diatas, terdapat beberapa alternatif yang dapat diambil. Namun kita dapat melihat bahwa metode part-period dengan wagner whitin merupakan metode yang menghasilkan biaya terendah. Metode pemesanan yang dilakukan pada setiap metode adalah berbeda-beda, pada metode lot-for-lot, tidak ada biaya simpan namun dengan hal tersebut ternyata terlihat bahwa biaya pemesanan itu besar, sehingga sangat tidak efisien apabila melakukan pemesanan secara rutin. Sedangkan metode lainnya seperti part-period dan wagner whitin, kita dapat melihat pola pesanan yang dilakukan pada metode tersebut adalah dengan melakukan pesanan diawal periode,sehingga biaya pemesanan hanya terjadi pada satu periode saja, namun selebihnya adalah dikenakan biaya persediaan. 4.4 Sistem Informasi Analisa Sistem Berjalan Sistem diawali dengan pesanan atas distributor atau pelanggan. Dimana pelanggan dapat memilih bahan beserta variasi lainnya seperti warna, tipe bahan,dan gambar desain bedasarkan sample yang telah disediakan oleh C59 ini. Setelah kesepakatan antara bagian marketing dengan pelanggan atau distributor selesai, maka bagian marketing akan memberikan order atas pesanan pelanggan ini kepada bagian produksi. Dimana bagian produksi akan membuat LKO atau Lembar Kerja Operasi, yaitu lembar kerja yang berisi mengenai spesifikasi dari produk yang akan dipesan, kemudian dikirimnya ke bagian gudang untuk dikeluarkannya bahan baku tersebut ke lantai produksi. Bagian gudang akan mengecek stock bahan baku, apabila tidak cukup untuk memenuhi kebutuhan akan pesanan pelanggan maka bagian gudang akan membuat PO

69 144 atau purchase order yang berisi akan keterangan bahan baku yang akan dibeli untuk produksi. PO ini dikirim ke bagian pembelian untuk membelinya ke supplier. Apabila bahan baku cukup untuk diproduksi maka bagian gudang akan konfirmasi kepada bagian produksi dan mengeluarkan bahan baku tersebut ke lantai produksi untuk diproduksi atas permintaan pelanggan. Selain itu dari setiap bagian akan memberikan laporan sebagai informasi dan pembukuan untuk perusahaan. Bagian marketing akan membuat laporan penjualan, bagian produksi bertugas untuk membuat laporan produksi, dan bagian gudang bertugas membuat laporan pembelian bahan baku. Gambar 4.8 Rich Picture Sistem Berjalan

70 Masalah sistem berjalan Sistem yang ada saat ini adalah belum menggunakan MRP dalam membuat perencanaan produksi dan kebutuhan bahan baku. Dimana order yang diterima oleh bagian marketing masih dibuat secara manual untuk dikirimnya ke bagian produksi sebagai perencanaan produksi dan kebutuhan bahan bakunya. Bagian produksi membuat LKO(lembar kerja operasi) untuk diserahkan ke bagian gudang yang akan digunakan sebagai gambaran untuk jumlah bahan baku yang dibutuhkan, untuk kemudian diajukan ke bagian pembelian jika mengalami kekurangan bahan baku. Bedasarkan sistem yang ada masih terdapat berbagai kekurangan yang akan berdampak pada perusahaan yaitu sebagai berikut : Belum adanya integrasi antara ketiga bagian yang bersangkutan tersebut, seperti bagian marketing, bagian produksi dan bagian gudang bahan baku. Proses pengiriman kebutuhan bahan baku yang dibuat oleh bagian produksi diserahkan dengan bentuk printout, dimana kedua bagian ini berada dalam lokasi yang terpisah. Belum memiliki sistem penjadwalan yang baik yang terintegrasi antara ketiga bagian tersebut seperti perhitungan peramalan, sales order, penjadwalan produksi, persediaan bahan baku dan pembuatan laporan dari bagian masingmasing. Terkadang terjadi kesalahan perhitungan, karena prosesnya masih dilakukan secara manual dengan menggunakan kalkulator. Belum ada database yang dapat menampung seluruh informasi, sehingga proses pencarian informasi memerlukan waktu lama.

71 Analisa Sistem Usulan Gambar 4.9 Rich Picture Sistem Usulan 1. Pelanggan memesan kaos pada bagian marketing. Pelanggan dapat memesan dengan memilih beberapa variasi tipe bahan dan warna yang sudah tersedia dari perusahaan untuk diproduksi. Pelanggan juga mendapatkan informasi akan kepastian produk tersebut selesai dikerjakan dan dikirimkan. Apabila pelanggan belum terdaftar maka bagian marketing ini akan mendaftarkan data pelanggan terlebih dahulu. 2. Bagian marketing membuat sales order atas pesanan pelanggan. Dimana sales order tersebut disimpan dan dicetak sebagai laporan penjualan perusahaan. 3. Bagian marketing membuat peramalan dengan menghitung beberapa metode yang tersedia pada sistem bedasarkan data historis penjualan setiap variasi produk.

72 Bagian produksi melihat order yang masuk dari bagian marketing. Setelah itu bagian produksi mengecek stock bahan baku yang tersedia karena bagian produksi harus menyiapkan penjadwalan untuk memproduksi produk tersebut. 5. Salah satu input dari MRP adalah Bill of Material (BOM), dimana setiap produk memiliki BOM atau detail produk, yaitu merupakan jumlah komposisi dari setiap bahan baku yang dibutuhkan dalam membuat sebuah produk. BOM ini dapat dibuat, diubah, dan dihapus sesuai dengan produk yang bersangkutan. 6. Bagian Produksi menghitung, mencetak dan menyimpan Material Production Schedulle (MPS) bedasarkan data yang telah diperoleh, setelah itu akan dilanjutkan dengan menghitung Material Requirement Planning (MRP) sebagai informasi kebutuhan bahan baku yang harus dipenuhi. MRP dapat disimpan dan dicetak untuk kebutuhan produksi pada bagian lainnya. 7. Bagian gudang mendata bahan baku yang tersedia di gudang yang merupakan sisa dari proses produksi dari MRP ataupun bedasarkan Purchase Order (PO). Jumlah bahan baku ini dapat dicek, dan disimpan sesuai dengan kebutuhan dari proses produksi, dan dapat dihapus apabila sudah berhenti digunakan. 8. Bagian gudang akan membuat PO untuk membeli kebutuhan bahan baku ke supplier bedasarkan hasil MRP yang telah dibuat oleh bagian produksi. Apabila supplier belum terdaftar maka bagian gudang akan mendaftarkan terlebih dahulu. Supplier tersebut dapat dihapus jika tidak digunakan lagi. 9. Dari PO yang telah disimpan, maka bagian gudang akan mencetak PO tersebut untuk dikirimkan ke bagian pembelian, sebagai bukti untuk pembelian bahan baku kepada supplier.

73 Dari data Purchase Order (PO), Sales Order (SO), MPS dan MRP yang telah dibuat sebelumnya, maka dari setiap bagian akan membuat laporan tersebut dan dikirimkan ke bagian lain dalam perusahaan System Definition Sistem ini dibangun untuk membantu proses pengerjaan yang berkaitan oleh bagian marketing, bagian produksi dan bagian gudang. Sistem ini memiliki fungsi antara lain adalah sebagai menyimpan dan mencetak order pelanggan yang biasa dilakukannya oleh bagian marketing. Namun disamping itu kebutuhan penting lainnya yakni peramalan. Peramalan dapat dilakukan dengan memilih beberapa alternatif metode untuk menghitung peramalan. Metodenya yaitu seperti Double Eksponential smoothing dan holt-winters. Sedangkan bagian produksi, dengan menggunakan sistem ini dapat mempermudah untuk menghitung penjadwalan produksi, menghitung waktu untuk order bahan baku, dan menghitung jumlah kebutuhan bahan baku dalam memproduksi sebuah produk di dalam suatu periode tertentu. Selain itu sistem ini memiliki kemampuan untuk menghitung jumlah komposisi bahan baku pada Bill of Material sehingga apabila ada perubahan komposisi pada produk maka BOM ini dapat diubahnya. Bagian gudang dapat lebih mudah untuk mengecek persediaan bahan baku dimana data tersebut dapat diperoleh bedasarkan hasil dari MRP. Sistem ini didukung untuk mencetak laporan yang akan digunakan pada bagian atasan maupun bagian lainnya. Masing-masing dari setiap bagian yang menggunakan sistem ini akan ditambahkan sebuah printer yang digunakan untuk mencetak laporan tersebut.

74 149 Tabel 4.79 FACTOR Functionality Sistem dirancang untuk mencatat, mengumpulkan data pesanan dan mengolahnya dalam peramalan hingga menghasilkan jadwal produksi dan menghitung waktu dan jumlah kebutuhan bahan baku untuk produksi. Application domain Sistem digunakan oleh staff marketing, staff produksi dan staff gudang dalam menerima order, melakukan penjadwalan produksi, mengecek dan memenuhi persediaan bahan baku Conditions Sistem yang dikembangkan berupa aplikasi komputer, serta digunakan oleh user yang masih belum terlalu mahir dalam menggunakan komputer Technology Sistem menggunakan PC dalam menjalankan aplikasi Visual basic 6.0 yang terintegrasi dengan MySQL database dan Crystal report untuk mencetak laporan. Dan juga menggunakan jaringan untuk mengakses data secara bersama antara setiap bagian. Objects Bahan baku, Sales order, MPS, MRP, Purchase Order, supplier, customer,peramalan, kaos. Responsibility Perhitungan kebutuhan bahan baku, jadwal produksi, peramalan, stock bahan baku, perhitungan dilakukan dengan cepat, serta mempermudah pekerjaan pada bagian marketing, produksi, dan gudang.

75 Perancangan Sistem Informasi dengan UML Perancangan sistem informasi dimulai dengan menganalisa problem domain yaitu metode yang berasal dari Lars Mathiassen yakni membahas tentang objek yang terkait di dalam sistem beserta dengan hubungan yang terjadi di dalam sistem. Selanjutnya adalah dengan menganalisa application domain yaitu tentang perilaku objek dan kegiatan yang berlangsung di dalam sistem. Pada bagian ini juga akan dibahas mengenai tampilan sistem untuk user yang terkait dan selanjutnya adalah pembahasan mengenai desain arsitektur yang berisi struktur dari sistem komputer yang akan dirancang Problem Domain Analysis Pada tahap ini maka akan ditentukan objek-objek apa saja yang terkait dalam sistem. Objek ini didefinisikan sebagai Class dan event dimana memiliki sifat dan karakteristik tertentu. Selanjutnya perilaku dari setiap Class tersebut akan diuraikan dalam diagram statechart. Setelah itu dilanjutkan dengan Class diagram dan event table yaitu merupakan gambaran hubungan antar Class dan kegiatan Class beserta event Class Candidate dan Class Sebelum membuat Class diagram, kita menentukan terlebih dahulu Class candidate atau calon kelas yang diperoleh dari proses sistem usulan. Berikut dibawah ini merupakan tabel Class candidate, even Class, Class dan event.

76 151 Class candidate Tabel 4.80 Class Candidate Class Candidate Bahan baku Bagian gudang Peramalan Bagian marketing Bagian produksi SalesOrder MPS MRP Detil kaos Supplier DES Holt-winters Pelanggan Kaos Purchase Order Customer Class Bahan baku Sales Order Peramalan MPS MRP Kaos Purchase Order Customer Detil kaos Supplier Event Candidates dan Event Event Candidate Event Candidate Customer didaftar Customer dihapus Sales Order dibuat Sales Order dicetak Kaos dipesan Tabel 4.81 Event Candidate Event Customer didaftar Customer dihapus Sales Order dibuat Sales Order dicetak Kaos dipesan

77 152 Tabel 4.81 Event Candidate(Lanjutan) Kaos disimpan Kaos dikirim Detil Kaos diupdate Peramalan dibuat Peramalan diupdate MPS dihitung MPS dicetak MPS dihapus MRP dihitung MRP dicetak MRP dihapus PO dicetak PO dibuat Supplier didaftar Supplier dihapus Bahan baku diupdate Bahan baku dipesan Bahan baku dihapus Peramalan diketahui Bahan baku dimiliki MPS digunakan MRP diketahui Peramalan dilakukan Kaos disimpan Kaos dikirim Detil Kaos diupdate Peramalan dibuat Peramalan diupdate MPS dihitung MPS dicetak MPS dihapus MRP dihitung MRP dicetak MRP dihapus PO dicetak PO dibuat Supplier didaftar Supplier dihapus Bahan baku diupdate Bahan baku dipesan Bahan baku dihapus Event Table Bedasarkan Class candidate dan event candidate yang telah didapat sebelumnya maka event table-nya adalah seperti dibawah ini.

78 153 Customer didaftar Customer dihapus Sales Order dibuat Sales Order dicetak Kaos dipesan Kaos Disimpan Kaos dikirim Detil Kaos diupdate Peramalan dibuat Peramalan diupdate MPS dihitung MPS dicetak MPS dihapus MRP dihitung MRP dicetak MRP dihapus PO dicetak PO dibuat Supplier didaftar PO Detil Kaos * + + Tabel 4.82 Even table Supplier SO Kaos Peramalan MPS MRP Customer Bahan baku * + * + + * + * + + * + +

79 154 Supplier dihapus Bahan baku diupdate Bahan baku dipesan Bahan baku dihapus + Tabel 4.82 Even table(lanjutan) * Class Diagram Dibawah ini merupakan hubungan antara Class-Class yang memiliki atribut pada setiap Classnya.

80 155 Gambar 4.10 Class diagram Statechart Diagram Statechart diagram merupakan penjelasan mengenai siklus dari Class diagram, yaitu pada saat Class diagram ini muncul sampai dengan Class diagram tersebut berakhir. Dibawah ini merupakan state chart pada Class diagram diatas :

81 156 Customer Gambar 4.11 Statechart Diagram Customer Kaos Gambar 4.12 Statechart Diagram Kaos Bahan baku Gambar 4.13 Statechart Diagram Bahan baku Detail Kaos Gambar 4.14 Statechart Diagram Detail Kaos MRP Gambar 4.15 Statechart Diagram MRP

82 157 MPS Gambar 4.16 Statechart Diagram MPS Sales Order Gambar 4.17 Statechart Diagram Sales Order Peramalan / Peramalan_diupdate / Peramalan_dibuat active Gambar 4.18 Statechart Diagram Peramalan Purchase Order Gambar 4.19 Statechart Diagram Purchase Order

83 158 Supplier Gambar 4.20 Statechart Diagram Supplier Application Domain Analysis Use case Diagram Use case diagram adalah menggambarkan kegiatan aktor terhadap sistem. Use case diagram tersebut juga menggambarkan urutan kegiatan pada sistem. Kejadiankejadian atau urutan-urutan dalam usecase nantinya akan lebih diperjelas pada Sequence Diagram.

84 Gambar 4.21 Use case Diagram 159

85 Use case Spesification Use case Spesification merupakan spesifikasi dari use case diagram diatas, disini akan diperjelas mengenai kegiatan daripada aktor terhadap sistem. Tabel 4.83 Use case Spesification Mendaftar Pelanggan Mendaftar_Pelanggan Use case: use case ini dilakukan untuk mendaftarkan pelanggan atau distributor sebelum melakukan pesanan. Untuk mendaftarkan pelanggan, maka bagian marketing harus masuk ke menu sales master terlebih dahulu. Pada form sales master inilah data-data pelanggan akan disimpan. Objects: Customer Functions: Menyimpan _data_pelanggan(), menghapus_data_pelanggan(), membersihkan_layar_input () Tabel 4.84 Use case Spesification Membuat Sales order Membuat Sales Order Use case: use case ini merupakan kegiatan untuk membuat sales order atas pesanan pelanggan atau distributor. Sales order ini berisi tentang produk kaos yang akan dipesan beserta dengan tipe bahan dan warna yang tersedia. Selanjutnya sales order ini akan disimpan dalam database untuk dibuat penjadwalan produksinya. Namun apabila ada terjadi kesalahan inputan maka data ini dapat diubah sesuai pesanan pelanggan dan sistem akan menyimpan data order ke dalam database.

86 161 Tabel 4.84 Use case Spesification Membuat Sales order(lanjutan) Objects: Sales Order, Kaos, Customer Functions:Menyimpan_sales_order(), membersihkan_layar_input (), mencari_produk(), menyimpan_detil_order() Tabel 4.85 Use case Spesification Mengecek stock Mengecek Stock Use case: Use case ini merupakan kegiatan untuk mengecek stock bahan baku yang tersedia pada gudang. Bagian produksi dapat melihat jumlah stock terakhir bahan baku pada gudang. Objects: Bahan baku Functions: Mengecek_stock() Tabel 4.86 Use case Spesification Mendata Bahan Baku Mendata Bahan Baku Use case: Use case ini merupakan kegiatan untuk mendata data jumlah bahan baku. Mendata bahan baku ini hanya bisa dilakukan oleh bagian gudang. Dalam mendata bahan baku, bagian gudang dapat memilih terlebih dahulu tipe bahan bakunya beserta dengan jumlahnya bedasarkan MRP dan PO. Tombol new digunakan untuk memasukan data bahan baku yang baru sedangkan tombol delete digunakan untuk menghapus bahan baku yang sudah tidak diperlukan. Objects: Bahan baku Functions: menyimpan_bahan_baku_baru(), mendata_bahan_baku(),

87 162 membersihkan_layar_input (), Menghapus_data_bahan_baku() Tabel 4.87 Use case Spesification Membuat BOM Membuat BOM Use case: Use case ini merupakan kegiatan untuk menentukan jumlah komposisi bahan baku pada produk(kaos). Dimana pengaturan jumlah komposisi ini dapat diubah sesuai dengan produk sistem dapat menyimpannya. Objects: Bahan baku Functions: Menyimpan_data_BOM() Tabel 4.88 Use case Spesification Membuat MPS&MRP Membuat MPS&MRP Use case: Use case ini merupakan kegiatan untuk menghitung penjadwalan kaos terhadap masing-masing variasi. Bagian produksi memilih produk sesuai dengan jenis variasi produk yang akan dijadwalkan dan kemudian memasukkan hasil peramalan terbaru yang telah dibuat oleh bagian marketing sesuai dengan metode yang tersedia. Namun sebelum sistem akan melakukan perhitungan untuk penjadwalan, jumlah hari kerja pada suatu periode tersebut harus dimasukkan terlebih dahulu sebagai konversi dari hasil nilai dalam bulanan menjadi periode untuk mingguan. Kemudian sistem akan menghitung jumlah kebutuhan bahan baku bedasarkan komposisi dari BOM Objects: Kaos, Peramalan, MPS, Sales Order, bahan baku,bom Functions: Menghitung_MPS(),Menghitung_MRP(), Mencetak_MPS&MRP()

88 163 Tabel 4.89 Use case Spesification Membuat PO Membuat PO Use case: Use case ini merupakan kegiatan untuk membuat Purchase Order atau PO. Bagian gudang memasukan jenis bahan baku yang akan dipesan beserta jumlahnya. Setelah itu bagian gudang juga memilih supplier yang akan digunakan dan mencetak pesanan bahan baku ini Objects: Bahan baku, supplier Functions: Memilih_supplier(), memilih_bahan_baku(), menyimpan_detil_po() Menyimpan_PO(), Mencetak_PO(), Membersihkan_layar_input(). Tabel 4.90 Use case Spesification Membuat Peramalan Membuat Peramalan Use case: Use case ini dilakukan untuk menghitung peramalan bedasarkan data penjualan masing-masing produk(kaos). Sistem akan menampilkan data historis penjulan produk bedasarkan variasinya. Setelah itu bagian marketing akan memilih metode yang akan digunakan untuk menghitung peramalan tersebut. Dan memasukkan semua parameter yang dibutuhkan untuk melakukan peramalan ini. Setelah selesai melakukan perhitungan sistem akan menyimpan data hasil peramalan tersebut. Objects: Sales Order, Peramalan Functions: Menampilkan_data_historis(), Memilih_metode_peramalan(), Menghitung_peramalan()

89 164 Tabel 4.91 Use case Spesification Mendata Supplier Mendata Supplier Use case: Use case ini merupakan kegiatan untuk menambahkan dan menghapus supplier. Disini bagian gudang akan menentukan supplier yang akan dipilih bedasarkan barang yang di jualnya. Objects: Supplier Functions: Menyimpan_data_supplier(), Membersihkan_layar_input(), Menghapus_data_supplier() Tabel 4.92 Use case Spesification Mencetak Laporan Mencetak Laporan Use case: Use case ini merupakan kegiatan untuk mencetak hasil laporan baik itu laporan Sales Order,Laporan PO, Laporan MPS&MRP. Objects: MPS, MRP, Sales Order, Purchase Order. Functions: mencetak_laporan()

90 Function List Function List merupakan daftar-daftar mengenai Function yang terdapat didalam sistem yang berguna sebagai model untuk actor. Tabel 4.93 Function List No. Function Name Function Type Complexity 1 Mendaftar Pelanggan Read,Update Simple Menyimpan _data_pelanggan() Update Simple Membersihkan_layar_input() Update Simple Menghapus_data_pelanggan() Read,Update Simple 2 Membuat Sales Order Read,Update Simple Menyimpan_sales_order() Update Simple Membersihkan_layar_input () Read,Update Simple Mencari_produk() Read Simple Menyimpan_detil_order() Update Simple 3 Mengecek Stock Read Simple Mengecek_stock() Read Simple 4 Mendata Bahan Baku Read,Update Simple Menyimpan_bahan_baku_baru() Update Simple Mendata_bahan_baku() Read,Update Simple Membersihkan_layar_input () Update Simple Menghapus_data_bahan_baku() Update Simple 5 Membuat BOM Read, Update Simple Menyimpan_data_BOM() Read,update Simple 6 Membuat MPS&MRP Read,Compute,Update Complex Memilih_produk() Read, Simple Memilih_peramalan() Read Simple Menghitung_MPS() Read, compute Complex Menghitung_MRP() Read, compute Complex Menyimpan_MPS&MRP() Update Simple Mencetak_MPS&MRP() Read Simple 7 Membuat PO Read,Update Simple Memilih_supplier() Read Simple Memilih_bahan_baku() Read Simple Menyimpan_detil_PO() Update Simple Menyimpan_PO() Update Simple Mencetak_PO() Read Simple Membersihkan_layar_input() Update Simple 8 Membuat Peramalan Read,Compute,Update Medium Menampilkan_data_historis() Read Simple

91 166 Tabel 4.93 Function List(Lanjutan) Memilih_metode_peramalan() Read Simple Menghitung peramalan() Read, Compute Medium 9 Mendata Supplier Read,Update Simple Menyimpan_data_supplier() Update Simple Membersihkan_layar_input() Update Simple Menghapus_data_supplier() Read,Update Simple 10 Mencetak Laporan Read,Update Simple Mencetak_laporan() Read Simple Sequence Diagram Langkah-langkah actor dalam menjalan sistem akan dijelaskan dan diperlihatkan pada tahap Sequence ini seperti yang telah dijelaskan pada use case Spesification diatas. Sequence diagram akan digambarkan seperti berikut dibawah ini :

92 167 Sequence Mendaftar Pelanggan UI: Customer information Customer Bagian Marketing Membuka_UI _Customer entry_data_pelanggan klik_save Update() Pilih_data_customer Ubah_data Klik_Save read() data_pelanggan Update() Pilih_data_customer Klik_Delete Read() data_pelanggan update() Gambar 4.22 Sequence Mendaftar Pelanggan

93 168 Sequence Membuat Sales Order Gambar 4.23 Sequence Membuat Sales Order

94 169 Sequence Mengecek Stock UI: MasterBahan Bahan Baku Bagian Produksi Membuka_UI _cek_stok Read() Stock-out klik_close Gambar 4.24 Sequence Mengecek Stock

95 170 Sequence Mendata Bahan baku UI: MasterBahan Bahan Baku Bagian Gudang Membuka_UI_Bahan Pilih_bahan_baku Entry_data_bahan entry_jumlah klik_save Update() Klik reset Klik_close Gambar 4.25 Sequence Mendata Bahan Baku

96 171 Membuat Bom UI: BOM Detail Kaos Bagian produksi membuka_ui_bom() read() kd_detil_kaos ent ry_jumlah_kain entry_jumlah_obat entry_jumlah_benang Klik_Save Update() klik_close Gambar 4.26 Sequence Membuat BOM

97 172 Membuat MPS & MRP UI: MPS Kaos Peramalan Sales Order MPS MRP Bagian produksi Me mb uka_ UI_MPS() Pili h_kao s() get_kd _Kao s() data_kaos g et_kd_d etil_ kaos() Detai l_kao s Pili h_p eramal an() get_sales_0rder() masukka n_peri ode d etil_ Kaos ge t_ kd_pe ramal an() da ta _pe ramala n get_kd_ sale s_orde r() da ta _Sal es_order Kl ik_gene rate_mps klik_gen erate_ MR P Create MPS() MPS create MRP() MRP kili _pri nt <<Create>> Print Preview prin t() close() klik_close Gambar 4.27 Sequence Membuat MPS& MRP

98 173 Sequence Membuat Peramalan UI: Peramalan Sales Order peramalan Bagian Marketing Membuka_window() Memilih_metode() entry_periode() Menampilkan_data_hist oris read() data_historis Klik_Go_to_forecast Create forecast() Forecast updat e() klik_close Gambar 4.28 Sequence Membuat Peramalan

99 174 Sequence Membuat PO Gambar 4.29 Sequence Membuat PO

100 175 Sequence Mendata Supplier Gambar 4.30 Sequence Mendata Supplier

101 176 Sequence Mencetak Laporan Sales Order Gambar 4.31 Sequence Mencetak Laporan Sales Order

102 177 Sequence Mencetak Laporan Purchase Order Gambar 4.32 Sequence Mencetak Laporan Purchase Order

103 Navigation Diagram Berikut dibawah ini merupakan langkah-langkah user dalam menggunakan sistem. Bagian Marketing Gambar 4.33 Navigation Diagram Bagian Marketing

104 179 Bagian Produksi Gambar 4.34 Navigation Diagram Bagian Produksi

105 180 Bagian Gudang F orm Purchase order Form Stock Master Login Ex it Form Purchase Master Form Suppli er master Print Gambar 4.35 Navigation Diagram Bagian Gudang

106 Architecture Design Criteria Tabel 4.94 Criteria Criteria Very Important Important Less Important Usable * Secure * Efficient * Correct * Reliable * Maintainable * Testable * Flexible * Comprehensible * Reusable * Portable * Interoperable * Irrelevant Easily Fullfilled Usable : Sistem yang dibangun harus dapat digunakan untuk memudahkan jalannya produksi. Sistem dapat membantu dalam melakukan pemesanan bahan baku. Secure : Dalam hal ini sistem yang dibangun memiliki tingkat keamanan yang sedang, sistem ini hanya membatasi pemakaian atas hak akses. Efficient : sistem ini dirancang untuk mempermudah jalannya produksi sehingga tidak perlu memerlukan keahlian khusus untuk menggunakannya. Correct : segala fungsi dalam sistem ini harus bekerja secara benar, karena apabila ada kesalahan maka akan mempengaruhi jalannya kegiatan produksi. Reliable : sistem ini dapat memberikan informasi yang dapat dipercaya. Segala eksekusi perhitungan dalam sistem merupakan sumber daya informasi penting bagi perusahaan.

107 182 Maintainable : pemeliharaan terhadap sistem penting, karena sumber informasi perusahaan berasal dari output sistem ini. Pemeliharaan dilakukan agar sistem dapat berjalan dengan benar dan jika memungkinkan pemeliharaan dilakukan dengan menekan biaya terendah. Testable : sistem harus di test terlebih dahulu agar jalannya sistem sesuai dengan aslinya. Biaya test jika dimungkinkan akan ditekan serendah-rendahnya. Flexible : sistem dapat mengikuti perkembangan teknologi, sehingga sistem ini haruslah flexible. Comprehensible: sistem haruslah mudah untuk dipahami oleh user agar dapat menghindari kesalahan atau error. Reusable : penggunaan kembali komponen pada sistem diperlukan karena akan menghemat biaya untuk pengembangannya. Portable : Dalam hal ini perpindahan platform yang baru tidak begitu penting, karena itu, sebisa mungkin perusahaan menghindari perubahan technical platform Interoproable : Sistem ini dapat dihubungkan dengan sistem lainnya Component Diagram Diagram ini menggunakan client/server U+F/M, dimana dalam arti ini bahwa client/server U+F/M adalah U untuk user yang menggunakan sistem ini dan F adalah Function dalam sistem ini. Dimana dalam setiap user dapat melakukan Function untuk memproses data. Sedangkan M model adalah untuk server, dimana model server ini

108 183 merupakan centralized data, dimana semua data akan disimpan dalam satu server sehingga dapat digunakan oleh bagian lain yang bersangkutan. <<Component>> Marketing <<Component> > UI Marketing <<component>> Function <<Component>> Ser ver < <Compone nt>> Model Common <<Component>> Bagian produksi <<Component>> Bagian Gudang < <Compone nt>> UI Bagian Produksi <<Component>> UI Ba gia n Gudang < <Compone nt>> Function <<Component>> Function Gambar 4.36 Component Diagram Centralized data

109 Deployment Diagram Pada diagram ini merupakan hubungan antara client/server dengan sistem yang terkait. SI atau system interface dan printer digunakan oleh bagian Client. Untuk Function juga hanya terdapat di client. Sedangkan server hanya sebagai pusat data tersimpan. Gambar 4.37 Deployment Diagram Centralized data

110 Component Design Model Component Component diagram merupakan hasil revised dari Class diagram. Penambahan Class dan revisi even tidak terjadi pada tahap revised ini. Event yang dimiliki pada setiap Class hanya digunakan oleh Class itu sendiri. Gambar 4.38 Revised Class Diagram

111 Function Component Berikut dibawah ini merupakan salah satu fungsi kompleks dari sistem ini yaitu fungsi Menghitung_MPS dan Menghitung_MRP. Perhitungan MPS Gambar 4.39 Function Menghitung MPS Name Tabel 4.95 Operation Spesification Menghitung_MPS Menghitung_MPS Category _ Active _Update Purpose Passive Read Compute _ Signal Menghitung jumlah produksi dalam suatu periode Input Data Kd_Peramalan, kd_so, kd_kaos, Jumlah_periode, Jumlah_ hari_periode Conditions Input data diisi Effect Algorithm Jadwal produksi kaos =====week1==== tmp1 = adoco.recordset!w1 tmpms = (Abs(tmppab - tmp1) + 0) + 24 tmppab = tmppab + tmpms - tmp1 tmpatp = tmpatp + tmpms - tmp1 tmpidmps = tmpidco + 3 strsql = "update mps set W1 = '" & tmpms & "' where periode = 'MASTER SCHEDULE' " & _ "and colour = '" & combocolour.text & "' and idmps = '" & tmpidmps & "'" conn.execute strsql

112 187 Tabel 4.96 Operation Spesification Menghitung_MPS(Lanjutan) algorithm tmpidmps = tmpidco + 1 strsql = "update mps set W1 = '" & tmppab & "' where periode = 'PAB' " & _ "and colour = '" & combocolour.text & "' and idmps = '" & tmpidmps & "'" conn.execute strsql tmpidmps = tmpidco + 2 strsql = "update mps set W1 = '" & tmpatp & "' where periode = 'ATP' " & _ "and colour = '" & combocolour.text & "' and idmps = '" & tmpidmps & "'" conn.execute strsql Data Structure Placement Involved Object Triggering Event Varchar, double MPS Peramalan, Sales order, Kaos Menghitung MPS Perhitungan MRP Gambar 4.40 Function Menghitung MRP Name Tabel 4.97 Operation Spesification Menghitung_MRP Menghitung_MRP Category _ Active _Update Passive Read Compute _ Signal Purpose Menghitung jumlah kebutuhan dan waktu pemesanan bahan baku

113 188 Tabel 4.97 Operation Spesification Menghitung_MRP(Lanjutan) Input Data Conditions Effect Algorithm Data Structure Placement Involved Object Triggering Event MPS, detail Kaos, Bahan baku. Menghitung MPS sudah dilakukan Jumlah kebutuhan dan waktu pemesanan bahan baku ===Week 1 Cotton=== strsql = "update mrp set pastdue3 = '" & tmponhand & "' " & _ "where periode = 'PAB2' and colour = '" & combocolour.text & "' " & _ "and flag = 'COTTON'" conn.execute strsql tmppab1w1 = tmponhand - tmp1 + 0 If tmppab1w1 > tmpsafetystock Then tmpnet1 = 0 Else tmpnet1 = (-1 * tmppab1w1) + tmpsafetystock End If tmpport1 = tmpnet1 tmppab2w1 = tmppab1w1 + tmpport1 strsql = "update mrp set w1 = '" & tmppab1w1 & "' where flag = 'COTTON' " & _ "and periode = 'PAB1' and colour = '" & combocolour.text & "'" conn.execute strsql strsql = "update mrp set w1 = '" & tmpnet1 & "' where flag = 'COTTON' " & _ "and periode = 'NET REQUIREMENT' and colour = '" & combocolour.text & "'" conn.execute strsql strsql = "update mrp set w1 = '" & tmpport1 & "' where flag = 'COTTON' " & _ "and periode = 'PLANNED ORDER RECEIPT' and colour = '" & combocolour.text & "'" conn.execute strsql strsql = "update mrp set w1 = '" & tmppab2w1 & "' where flag = 'COTTON' " & _ "and periode = 'PAB2' and colour = '" & combocolour.text & "'" Conn.Execute strsql Varchar, Double MRP Data bahan baku, data MPS, detail kaos. Menghitung MRP

114 Connecting Component Berikut koneksi dari komponen model dan komponen fungsi. Gambar 4.41 Koneksi Model Component and Function Component 4.6 Perancangan Database Database yang dirancang adalah sesuai dengan perwakilan dari setiap Class. Dimana masing-masing dari Class tersebut merupakan informasi yang ditampung didalam database. Berikut dibawah ini merupakan tabel-tabel yang terdapat didalam database.

115 190 Tabel 4.97 Detail Kaos Field Tipe Data Panjang Keterangan Kode Detail kaos Int 4 PK Kode Kaos Int 4 FK1 Kode Bahan Int 4 FK2 Jumlah Double 18,5 Tabel 4.98 PO Field Tipe Data Panjang Keterangan Kode PO Int 4 PK Kode Supplier Int 4 FK Tanggal order Date 10 Tabel 4.99 Customer Field Tipe Data Panjang Keterangan Kode Customer Int 4 PK Nama Customer Varchar 120 Alamat Varchar 1000 Phone Int 50 Fax Int 50 Tabel MPS Field Tipe Data Panjang Keterangan Kode MPS Int 4 PK Kode Kaos Int 4 FK2 DTF Double 18,5 PTF Double 18,5 Lead time Double 18,5 Lot Size Double 18,5

116 191 Tabel Detail MPS Field Tipe Data Panjang Keterangan Kode detail MPS Int 4 PK Periode Varchar 120 FK2 PAB Double 18,5 ATP Double 18,5 Master Schedulle Double 18,5 Field Tabel MRP Tipe Data Panjang Keterangan Kode MRP Int 4 PK Kode Bahan Int 4 FK1 Tabel Detail MRP Field Tipe Data Panjang Keterangan Kode detail MRP Int 4 PK Periode Varchar 120 Net Requirement Double 18,5 PAB1 Double 18,5 PO_Release Double 18,5 PO_Receipt Double 18,5 PAB2 Double 18,5 Field Tabel Sales Order Tipe Data Panjang Keterangan Kode Sales Order Int 4 PK Kode customer Int 4 FK1 Tgl order Date 10 Tgl selesai Date 10

117 192 Tabel Detail Order Field Tipe Data Panjang Keterangan Kode detail Order Int 4 PK Kode Sales Order Int 4 FK1 Kode Kaos Int 4 FK2 Jumlah Double 9,2 Tabel Bahan baku Field Tipe Data Panjang Keterangan Kode Bahan baku Int 4 PK Deskripsi Varchar 120 Warna Varchar 120 Tipe Varchar 120 Jumlah Int 10 Lead time Int 4 Lot Size Int 4 Safety stock Int 4 Onhand Int 10 Tanggal periksa Date 10 Tabel Detail PO Field Tipe Data Panjang Keterangan Kode detail PO Int 4 PK Kode PO Int 4 FK Kd bahan Int 4 FK Jumlah Double 9,2 Tabel Kaos Field Tipe Data Panjang Keterangan Kode Kaos Int 4 PK Deskripsi Varchar 120 Tipe Varchar 100 Warna Varchar 100 Jumlah Double 9,2

118 193 Tabel Peramalan Field Tipe Data Panjang Keterangan Kode_peramalan Int 4 PK Kd_kaos Int 4 FK1 Periode Varchar 120 Tipe Double 18,5 Tabel HW Field Tipe Data Panjang Keterangan Kode_peramalan Int 4 PK Alpha Double 18,5 Beta Double 18,5 Gamma Double 18,5 Ft Double 18,5 MAPE Double 18,5 MAE Double 18,5 MAD Double 18,5 MAP Double 18,5 Tabel DES Field Tipe Data Panjang Keterangan Kode_peramalan Int 4 PK Alpha Double 18,5 Ft Double 18,5 MAPE Double 18,5 MAE Double 18,5 MAD Double 18,5 MAP Double 18,5 Field Tabel Supplier Tipe Data Panjang Keterangan Kode Supplier Int 4 PK Nama Varchar 120 FK Alamat Varchar 120 Phone Int 120

119 Pembuatan Program Langkah pertama dalam menggunakan sistem ini adalah harus memiliki user id terlebih dahulu. Fasilitas yang dapat digunakan sesuai dengan tanggung jawab pada bagian masing-masing. Bagian ini terdiri dari bagian marketing, bagian produksi dan bagian gudang. Berikut dibawah ini tampilan pada program yang akan diajalankannya. Bagian Marketing 1. Menu login Gambar 3.42 Menu Login Pada menu login ini, karyawan harus memasukkan user id dan password terlebih dahulu untuk mengakses sistem tersebut dan sesuai dengan bagian masing-masing. Setelah itu klik login untuk masuk dan menggunakan sistem tersebut.

120 Menu Utama Gambar 3.43 menu utama Menu utama ini merupakan pilihan dari beberapa menu yang dapat diakses oleh setiap bagian sesuai dengan hak akses pengguna.

121 Menu Customer Master Gambar 3.44 Menu Customer Master Menu customer master ini adalah berguna untuk menginput data pelanggan ataupun distributor yang ingin melakukan pesanan.

122 Sales Master Gambar 4.45 Menu Sales Master Menu sales master ini digunakan untuk melihat data sales yang telah diterima oleh perusahaan. Untuk kebutuhan laporan maka bagian marketing dapat mencetak data sales tersebut.

123 Laporan Penjualan 6. Sales Order Gambar 4.46 Printout Laporan penjualan Gambar 4.47 Menu Sales Order Menu sales order ini adalah untuk memasukkan data pesanan atas pelanggan. Sebelum memilih produk, maka data pelanggan akan dimasukkan terlebih dahulu dan

124 199 kemudian produk kaos dapat dipilih sesuai dengan tipe bahan maupun warnanya. Bagian marketing akan menekan tombol Confirm untuk menyimpan data tersebut ke dalam database. 7. Menu Forecast Gambar 4.48 Menu Forecast Pada menu ini sebelum menghitung peramalan, data dari penjualan produk dapat dipilih terlebih dahulu sesuai variasinya. Dimana pada proses selanjutnya data ini dibutuhkan untuk menghitung peramalan. Gambar 4.49 Metode DES-Brown

125 200 Sedangkan menu ini adalah menu untuk menghitung peramalan dengan menggunakan metode Double Exponential Brown. Dengan memasukkan nilai alpha dan jumlah periode yang ingin dihitung, setelah itu bagian marketing menekan tombol Export Des Brown untuk melakukan proses perhitungan dan sistem akan menyimpan data tersebut dalam database. Gambar 4.50 Metode Holt-Winters Sedangkan metode Holt-winters digunakan dengan cara memilih tab Holtwinters ini dan kemudian masukkan nilai parameter seperti nilai alpha, beta, gamma, dan L atau siklus data tersebut.

126 201 Bagian Produksi 8. Menu BOM Gambar 4.51 Menu BOM 9. Menu Stock Master Gambar 4.52 Menu Stock master

127 202 Menu ini di akses oleh bagian produksi sebagai informasi untuk melihat jumlah bahan baku yang terdapat pada gudang. Bagian produksi hanya dapat mengakses BOM untuk menentukan jumlah komposisi pada setiap produk. 10. Menu MPS dan MRP Gambar 4.53 Menu MPS dan MRP Menu MPS ini adalah untuk menghitung penjadwalan dari setiap produk sesuai dengan variasi yang ditentukannya seperti menurut tipe maupun warna kaos. Bagian produksi memilih produk terlebih dahulu bedasarkan variasi produk tersebut, dan kemudian memilih hasil forecast yang telah di hitung sebelumnya oleh bagian peramalan. Setelah itu bagian produksi akan menentukan jumlah hari kerja selama periode yang ingin dihitung penjadwalannya, maka setelah itu bagian produksi dapat

128 203 menekan tombol Export untuk melakukan perhitungan penjadwalan produk yang telah dipilih. Hasil dari perhitungan ini disimpan dalam database serta di export ke dalam bentuk excel, sehingga bagian produksi juga dapat membuat laporan produksi tersebut. Dalam menghitung MRP, bagian produksi hanya menekan tombol export to MRP sesuai dengan MPS yang telah dibuat sebelumnya sehingga data kebutuhan bahan baku dapat segera diketahui. Bagian Gudang 11. Menu Stock Master Gambar 4.54 Menu Stock Master

129 204 Menu stock master ini digunakan oleh bagian gudang untuk menginput data bahan baku serta mengupdate jumlah bahan baku yang terdapat dalam gudang. 12. Menu Purchase Master Gambar 4.55 Menu Purchase Master Menu Purchase master ini digunakan oleh bagian gudang untuk mencetak laporan pembelian kebutuhan bahan baku.

130 Laporan Pembelian Gambar 4.56 Printout Laporan Pembelian 14. Menu Purchase order Gambar 4.57 Menu Purchase order Menu purchase order ini digunakan apabila bagian gudang ingin melakukan pembelian bahan baku terhadap supplier. Data inputan harus dimasukkan terlebih dahulu oleh user, kemudian user menekan tombol Confirm untuk konfirmasi terhadap bahan baku yang akan dipesan.