PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PRODUKSI (METODE KLASIK) AULIA ISHAK Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sumatera Utara

Transkripsi

1 PERENCANAAN AN PENGENALIAN PROUKSI (METOE KLASIK) AULIA ISHAK Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sumatera Utara Pengambilan kebijakan produksi dengan metode klasik menggunakan matematika dan statistik sebagai alat bantu utama dalam memecahkan masalah kuantitatif dalam sistem persediaan. Pada dasarnya metode ini berusaha mencari jawaban optimal dalam menentukan jumlah ukuran pemesanan ekonomis (EOQ), titik pemesanan kembali (Reorder point) dan jumlah cadangan pengaman (Safety Stock ) yang diperlukan. Untuk metode klasik, pengambilan kebijakan untuk produksi dilakukan dengan tinjauan secara per departemen. asar pengambilan kebijakannya berdasarkan nilai biaya yang terkecil. Komponen-komponen biaya yang dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan adalah antara lain :! Biaya Set up (Ordering Cost)! Biaya Simpan (Holding Cost)! Biaya Pembelian (Purchasing Cost)! emand tiap periode Study Kasus Perusahaan Halley Pty.Ltd Pada kasus berikut ini akan disimulasikan permasalahan pada Haley Company Pty. Ltd yang memproduksi empat jenis produk yaitu, pilts, relts, stuns, dan super stun. Produk-produk ini mempunyai beberapa perbedaan alamiah mendasar antara satu produk dengan produk yang lain. Kredit bank amat ketat dan kemampuan untuk mendapatkan keuntungan akhir-akhir ini sangat sulit. Tujuan simulasi pada studi kasus ini adalah untuk mengorganisasi perusahaan sehingga mampu mengatasi masalah-masalah yang ada saat ini dan memastikan agar perusahaan berada pada posisi yang terbaik untuk kelangsungan jangka panjangnya. Keputusan diambil didasarkan pada kondisi keuangan dan posisi stok terakhir perusahaan, dimana dalam proses keputusan ini sistem perusahaan diperbaharui dalam hal perencanaan, pelaksanaan dan pengawasannya. Proses produksi Haley Company Pty. Ltd secara diagramatis dapat digambarkan dalam bentuk diagram berikut ini: B M1 B SUB A PILTS C M2 C ASSEMBL Y RELTS STUN S E I II III SUPE R 1

2 ari gambar di atas, bila menggunakan metode klasik, maka pengambilan kebijakan akan dilakukan dengan tinjauan secara per bagian (ada 3 bagian), yang kemudian didefinisikan sebagai berikut : I. epartemen Pembelian (Purchasing epartment) II. epartemen Pemesinan (Machining epartment) III. epartemen Perakitan (Assembly epartment) Kondisi Pasar ata sejarah penjualan untuk periode empat mingguan selama dua tahun untuk produk Pilts, Relts dan stun dapat diberikan. Untuk Super Stun data yang tersedia amat terbatas karena Super Stun merupakan produk baru yang baru ada di pasaran selama dua bulan. Super Stun merupakan versi deluxe dari produk Stun yang diharapkan akan meningkat tajam permintaannya untuk beberapa bulan mendatang. Menurut perkiraan departemen penjualan, permintaan seluruh produk akan meningkat 5 % per minggu untuk bulan depan, tetapi perkiraan ini (mentally suspect) tidak dapat dipercayai sepenuhnya. Pasar mempunyai tingkat kompetisi yang amat tinggi untuk produkproduk Pilts, Relts, dan Stuns sehingga penjualan sangat peka terhadap harga dan kesempatan akan hilang apabila permintaan yang ada tidak dapat dipenuhi secara tepat waktu. Perusahaan pada saat ini mempertahankan harga penjualan untuk barang jadi sebagai berikut: 1. Pilts $ Stuns $ Relts $ Super Stun $ 31. ata penjualan selama periode empat mingguan selama dua tahun terakhir untuk produk-produk Pilts, Relts dan Stuns adalah sebagai berikut : Minggu ke Pilts Relts Stuns ata penjualan mingguan selama dua periode untuk semua produk adalah sebagai berikut: Minggu ke Pilts Relts Stuns Super Stuns Tingkat pengembalian (revenue) dari barang jadi tersebut tersedia pada akhir barang itu terjual. Produk Barang Jadi Pilts, Relts, Stuns dan Super Stuns dibuat dari komponen-komponen B, C,, dan E dan sub assembly A juga dibuat dari komponen-komponen yang sama. 2

3 Tabel berikut ini memberikan kuantitas kebutuhan masing-masing komponen sebagai berikut: A Pilts Relt Stuns Super Stuns A B C E Bahan Baku Bahan baku yang digunakan merupakan bahan baku yang langsung digunakan untuk produk jadi tanpa diproses terlebih dahulu yaitu B,C, dan E. Harga bahan baku, nilai lead time rata-rata serta jumlah discount yang diberikan adalah sebagai berikut : Bahan Average Lead Time Price iscounts B 1 minggu (3 minggu ± 1 untuk 7) C 1 minggu $ 1.4 per 2 minggu ± 1 $ 1 per unit $ 4 per unit 5 % jika membeli lebih dari 5 7 % jika membeli lebih dari 7 No iscount unit E 1 minggu $ 1 per unit No iscount 5 % jika membeli lebih dari 3 1 % jika membeli lebih dari 6 Pembayaran dilakukan pada akhhir minggu dimana bahan baku tersebut telah dikirimkan. Jadwal pengiriman biasanya dilakukan pada awal minggu. Biaya tambahan sebesar $ 1 diberikan untuk setiap pemesanan pada minggu dimana terjadi pemesanan. Catatan rekaman pengambilan bahan baku B,C, dan E pada gudang stock bahan baku yang digunakan untuk final assembly amat terbatas. Rangkuman rekaman pengambilan bahan baku untuk delapan bulan terakhir adalah sebagai berikut: Baha n B C E ua mesin M 1 dan M 2 yang ada digunakan untuk produksi komponen B, C,. Rata rata tingkat produksi, waktu set up mesin dan biaya untuk masingmasing mesin adalah sebagai berikut : Bahan Baku Bagian per 4 jam / minggu Set up Waktu (jam) M 1 M 2 M 1 M 2 B C

4 Biaya produksi mesin per jam adalah $ 5 per jam untuk mesin M 1 dan $ 15 per jam untuk mesin M 2. ua orang operator dipekerjakan secara full time pada masing-masing mesin. 4 jam per minggu merupakan standar kerja operator dengan upah $ 12 tiap jamnya. Upah lembur diberikan sebesar $ 5 untuk tiap jamnya. Bila diinginkan mesin dapat dibiarkan untuk di set up dari satu minggu ke minggu berikutnya. Komponen-komponen yang telah diproses dalam satu minggu dipindahkan pada awal minggu berikutnya dalam gudang stock komponen, dimana disitu juga disimpan sub assemblies A. Catatan pengambilan komponen-komponen dan sub assembly dari gudang stock ini untuk proses perakitan akhir selama delapan minggu terakhir diberikan sebagai berikut: Minggu A B C E Perakitan Jalur perakitan tunggal untuk perakitan sub assembly A, Pilts, Relts, Stuns dan Super Stuns. Bagaimanapun juga hal ini membutuuhkan jumlah waktu tertentu untuk mengatur jalur perakitan antara tiap-tiap batch perakitan yang berbeda. Rata-rata perakitan, waktu set up dan biaya-biaya perakitan diberikan sebagai berikut: Produk Rata-rata (perakitan/4 jam minggu) Waktu set up (jam) A 16 4 Pilts 8 4 Relts 8 4 Stuns 6 5 Super Stun 4 5 * Catatan : * tidak ada biaya dan waktu set up bila perakitan langsung mengikuti perakitan produk Stun. Empat orang pekerja beroperasi pada jalur perakitan. Upah pekerja tersebut sebesar $ 12 per jam. Waktu perakitan biasanya sebesar 4 jam per minggu; waktu lembur dibatasi sampai 5 jam tiap minggu dengan upah lembur sebesar $ 2 per jamnya. Stock untuk produk yang telah selesai dirakit tidak dapat dilakukan pada akhir minggu. Kapasitas perakitan melebihi kemampuan yang ada bisa dilakukan jika ditentukan pada minggu sebelum dilakukan perakitan, dengan biaya sebesar: Produk A Pilt Relt Stun Super Stun Biaya $ 16 $ 45 $ 3 $ 55 $ 7 Stock barang yang telah dirakit selama satu minggu menjadi bagian stock produk barang jadi pada awal minggu berikutnya. Stock Awal Stock harus dilakukan pada masing-masing tahap produksi yang ada. Stock pada posisi awal, pada minggu ke (berdasarkan rekaman pengambilan stock sampai minggu ke 8) adalah sebagai berikut: 4

5 Bahan Baku Stock alam Pemesanan alam Proses * Komponen Jadi B C E Catatan : * dikeluarkan pada stock komponen pada awal minggu ke 1 Perakitan Stock Produk Jadi alam Proses Perakitan * A 3 - Pilts 5 3 Relts 41 4 Stun 23 - Super Stuns 1 - Catatan: * dikeluarkan pada stock barang jadi pada awal minggu ke 1 Biaya Pengangkutan dan Penyimpanan Tiap item barang dalam stock dikenakan biaya pengangkutan dan penyimpanan (opportunity cost of capital, stock handling, storage space etc). Biaya ini didasarkan pada stock barang jadi pada tiap minggu dengan perkecualian pada barang jadi yang biaya pengangkutan dan penyimpanannya (carrying cost) didasarkan pada stock barang jadi pada minggu sebelumnya. Kebijaksanaan perusahaan diatur oleh Manajer Keuangan yang menggunakan biaya untuk carrying cost per tahun sebesar 25 % dari nilai stock yanga da (yaitu,48 % per minggu dari nilai stock pada tiap-tiap minggu). Nilai Stock yang dimiliki pada masa lalu dihitung sebagai berikut: Bahan baku : Biaya Bahan Baku Work in progress Finished Part : Biaya bahan baku + biaya mesin per bagian biaya pekerja per bagian Finished Assemblies : Total biaya bahan baku, mesin, pekerja sampai dengan perakitan Biaya Overhead Biaya overhead yang ditetapkan sebesar $ 1 tiap minggu untuk biaya administrasi dan overhead proses manufaktur. Kualitas Sebagai tambahan untuk pergerakan ke arah stock normal, ada beberapa masalah kualitas yang menyebabkan beberapa stock harus dibuang. Biasanya nilai skrap ini tidak lebih dari 1 % dari total bahan yang dikirimkan dalam satu minggu atau tidak lebih dari 1 bagian dalam satu mesin per minggu. Apabila hal ini terjadi hal ini akan diberitahukan. Keuangan Pabrik mempunyai jumlah dana $ 2, yang sudah diinvestasikan pada pabrik dan $ 3, dalam bentuk cash yang dapat digunakan dalam simulasi ini. II. PURCHASING EPARTEMENT Purchasing epartement bertanggung jawab terhadap pengadaan bahan baku yang akan digunakan dalam produksi. Bahan baku yang dibeli ke suplier adalah bahan baku B, C,, dan E. asar pengambilan kebijakan dalam 5

6 pengadaan bahan baku adalah dengan pertimbangan biaya yang paling ekonomis dan pertimbangan keterbatasan yang berkaitan dengan pengadaan bahan baku. ata yang dipakai untuk menentukan kebijakan pada departemen ini adalah data pengambilan bahan baku di gudang bahan baku. ata yang ada adalah data pengambilan bahan baku selama 8 minggu yaitu : ata Pengambilan Bahan Baku di Gudang BB/ Periode B 24 2 C E Untuk menentukan permintaan bahan baku yang akan datang, maka dilakukan peramalan dari data bahan baku yang ada. Jenis peramalan yang akan digunakan didasarkan pada pola data pengambilan bahan baku. Pola data untuk bahan baku B, C,, dan E adalah sebagai berikut : Pola ata Pengambilan Bahan Baku di Gudang Jumlah Bahan Baku Periode E C B A. Peramalan emand Bahan Baku Peramalan demand dihitung untuk masing-masing jenis bahan baku yang digunakan yaitu bahan baku B, C,, dan E. Pola data pengambilan bahan baku di gudang untuk bahan baku B adalah sebagai berikut : Pola ata Pengambilan Bahan Baku di Gudang # Peramalan untuk bahan baku B Periode (minggu) Jumlah B 6

7 Berdasarkan pola data pengambilan bahan baku B di gudang, maka jenis peramalan yang digunakan adalah peramalan simple average dengan rumus peramalan adalah sebagai berikut : Forecast t+1 = F(t) = t n=1 t t Forecast Results for bahan baku B :2:27 Page: 1 of Period Actual F(t) Forecast Error ; Simple average: CPU Seconds = MA= MS = Bias = R-square = MA = MS = Bias = Pola data pengambilan bahan baku di gudang untuk bahan baku C adalah sebagai berikut : Pola ata Pengambilan Bahan Baku di Gudang Jumlah Periode (minggu) C # Peramalan untuk bahan baku C Berdasarkan Pola data pengambilan Bahan baku C di gudang, maka jenis peramalan yang digunakan adalah peramalan exponential smoothing with linier trend dengan rumus peramalan adalah sebagai berikut : 7

8 F(t) = α. t + (1 - α)(f t-1 + T t-1) T(t) = β (F t - F t-1) + (1 - β). T t-1 Forecast = F(t) + T(t) Forecast Results for bahan baku C :3:24 Page: 1 of Period actual F(t) T(t) Forecast Error Exponential smoothing with linear trend: CPU Seconds = MA = MS = Bias = R-square = Alpha =.1 Beta = Pola data pengambilan Bahan baku di gudang untuk bahan baku adalah sebagai berikut : Pola ata Pengambilan Bahan Baku di Gudang Jumlah Periode (minggu) 8

9 # Peramalan untuk bahan baku Berdasarkan Pola data pengambilan Bahan baku di gudang, maka jenis peramalan yang digunakan adalah peramalan single exponential smoothing dengan rumus peramalan adalah sebagai berikut : Forecast t+1 = F(t) = α. t + (1 - α). F t Forecast Results for bahan baku :46: Page: 1 of Period Actual F(t) Forecast Error Single exponential smoothing: CPU Seconds = MA = MS = Bias = R-square = Alpha = Pola data pengambilan Bahan baku di gudang untuk bahan baku E adalah sebagai berikut : Pola ata Pengambilan Bahan Baku di Gudang Jumlah Periode (minggu) E 9

10 # Peramalan untuk bahan baku E Berdasarkan Pola data pengambilan Bahan baku E di gudang, maka jenis peramalan yang digunakan adalah peramalan simple average dengan rumus peramalan adalah sebagai berikut : Forecast t+1 = F(t) = t n=1 t t Forecast Results for Bahan Baku E :42:28 Page: 1 of Period Actual F(t) Forecast Error Simple average: CPU Seconds = MA = MS = Bias = R-square = ari hasil peramalan demand bahan baku, maka rata-rata demand bahan baku B, C,, dan E tiap minggu adalah : Bahan Rata-rata emand (unit/minggu) B 55 C E 663 B. Perhitungan Untuk EOQ Bahan baku yang digunakan merupakan bahan baku yang langsung digunakan untuk produk jadi tanpa diproses terlebih dahulu yaitu : bahan baku B, C, dan E. Pembelian bahan baku akan dikenakan harga yang berbeda (ada diskon) untuk bahan baku tertentu. Harga bahan baku, nilai lead time rata-rata serta jumlah discount yang diberikan adalah sebagai berikut : 1

11 Bahan Average Lead Time Price iscount B 1 Minggu ( 3 Minggu $ 4 per unit 5% jika membeli lebih dari 5 ± 1 untuk 7 ) 7% jika membeli lebih dari 7 C 1 Minggu $ 1.4 per No iscount unit 2 Minggu ± 1 $ 1 per unit 5% jika membeli lebih dari 3 1% jika membeli lebih dari 6 E 1 Minggu $ 1 per unit No iscount B.1. EOQ engan iskon iscount ditawarkan untuk bahan baku B dan. seperti terlihat pada tabel dibawah ini : Bahan Harga iscount ($/unit) B 4 5% jika membeli > 5 7% jika membeli > 7 1 5% jika membeli > 3 1% jika membeli > 6 Tahapan penentuan EOQ dengan discount adalah sebagai berikut : Hitung Q o (b 2 ) Yes Stop Q o (b 2 ) k Beli : Q o (b 2 ) Hitung : TC o (b 1 ) TC ( k) No TC o > TC (k) No yes Stop Beli: Q = k Stop beli Q(b 1 ) Tahap 1. dihitung dengan rumus : Q o (b 2 ) = 2xCrx, fxb 2 dimana : Cr = Biaya pemesanan = $ 1 / order f = Carrying Cost =,48 % / minggu b 2 = Harga setelah discount 11

12 Sehingga hasil perhitungan untuk Q o (b 2 ), dapat ditabelkan dibawah ini : Bahan (unit/minggu) k (unit) isctt (%) Harga ($/unit ) b 2 ($/unit ) Q o (b 2 ) (unit) B ,8 777 No valid B , No valid ,5 143 No valid , 146 No valid Karena nilai Q o (b 2 ) < k, maka dilakukan proses penghitungan TC o (b 1 ) dan TC (k) dengan rumus : TC o (b 1 ) = 2xCrxxfxb 1 + b 1 x, dimana : b 1 = harga tanpa discount k TC (k) = f x b 2 x + Cr x 2 k + b2 x Hasil dari TC o (b 1 ) dan TC (k) dapat ditabelkan sebagai berikut : Bahan (unit/minggu ) k (unit) b 1 ($/unit ) b 2 ($/uni t) TC o (b 1 ) ($) TC (k) ($) Ket Keterangan B , , ,7 TC o (b 1 ) >TC (k) B , , , 28 TC o (b 1 ) >TC (k) ,5 466,65 55,55 TC o (b 1 ) <TC (k) , 466,65 543,68 TC o (b 1 ) <TC (k) Karena : untuk bahan B, nilai TC o (b 1 ) >TC (k), maka : beli Q o = 7 unit dengan discount 7 %, dan total cost (TC) = $ 2.19,28 untuk bahan, nilai TC o (b 1 ) < TC (k), maka : beli Q o dengan jumlah : Q o (b 1 ) = 2xCrx 2x($1 / order)(46 unit / minggu) = fxb,48($4 / unit) dan total cost (TC) = $ 466,65 1 = 219 unit $ Menentukan waktu antar pemesanan (To), Reorder Point (ROP), Safety Stock (SS). Rumus yang digunakan untuk menghitung adalah : T o = Q o ROP = (L + σ L ) x SS = ROP - (L x ) Perhitungan selengkapnya adalah sebagai berikut : Bahan (unit/minggu ) Qo (unit ) L (minggu) σ L (minggu) To (minggu) ROP (unit ) SS (unit ) B , ,

13 B.2. EOQ tanpa discount Pembelian bahan baku yang tidak ditawarkan diskon adalah bahan baku C dan E. Untuk menghitung EOQ tanpa discount kita menggunakan rumus sbb : Q o = 2.Cr. Ch imana : Cr = Ordering Cost = $ 1 /order Ch = Holding Cost =,48% / minggu dari harga material = emand = rata rata permintaan dari hasil peramalan Pada kasus ini kebijaksanaan perusahaan diatur oleh Manajer Keuangan yang menggunakan biaya untuk holding cost ( Ch ) pertahun sebesar 25% dari nilai stock yang ada ( yaitu,48 % perminggu dari nilai stock pada tiap-tiap akhir minggu ) dan Shortage Cost ( Cs ) besarnya sama dengan nol hal inii dikarenakan tidak terjadi kekurangan bahan. Selanjutnya untuk mengitung besarnya EOQ bahan C dan bahan E dengan pembelian tanpa discount akan disajikan dalam tabel berikut ini: Bahan Cr ($) Cs ($) Ch ($/unit/minggu) (unit) Qo (unit) C 1.48% x $ $ E 1.48% x $ 1. $ $ Menentukan To dan ROP Besarnya cycle time (To) dan reorder pont (ROP) untuk masing-masing bahan baku dihitung dengan rumus : Cycle time ( To ) = Q o Jika L < To, maka ROP = L x. Jika L> To, maka ROP = (L - To) x Tabel harga ROP dan waktu siklus (To) : Bahan Lead time (minggu) (unit) Qo (unit) ROP (unit) To (minggu) C E Selanjutnya kita gambarkan model EOQ untuk masing-masing bahan baku. ari tabel diketahui bahwa bahan baku C mempunyai nilai Lead time lebih kecil dari waktu antar pemesanan atau L < To, maka modell EOQ untuk bahan baku C adalah sebagai berikut : 13

14 Tingkat persediaan Qo ROP Waktu (minggu) To L ari tabel diketahui bahwa bahan baku C mempunyai nilai Lead time lebih kecil dari waktu antar pemesanan atau L < To, maka modell EOQ untuk bahan baku C adalah sebagai berikut : Tingkat persediaan Qo ROP To Waktu (minggu) L $ Perhitungan Total Incremental Cost (TICo): TIC o dapat dihitung dengan rumus : TIC o = 2. Cr.. Ch.Hasil perhitungan TIC o untuk bahan baku C, dan E dapat dilihat pada tabel berikut : Bahan Baku Cr ($) Ch ($) (unit) TICo ($) C E

15 Perhitungan Total Cost (TC) TC = Ch + Cr + Cs + Cb TC = TICo + Cs + Cb imana, harga Cb dicari dengan rumus : Cb = b x Bahan Baku TICo ($) Cs ($) b ($) (unit) Cb ($) TC ($) C E Jadi total cost untuk epartemen Pembelian adalah : TC = TC B + TC C + TC + TC E = $ 2.19,28 + $ 1.434,7 + $ 466,65 + $ 6.87,13 = $ 1.97,13 III. MACHINING EPARTMENT Pada machining department, komponen yang digunakan adalah komponen B, C dan. Untuk komponen A dan E digunakan pada Assembly epartment ( epartemen Perakitan ). Hal ini sesuai dengan gambar proses produksi Pabrik Halley. Catatan pengambilan komponen-komponen dan sub-assembly dari gudang stock untuk proses perakitan akhir selama delapan (8) minggu terakhir adalah : Minggu B C emand komponen B, C dan setiap minggu selama delapan minggu dengan menggunakan peramalan. Pola data masing-masing komponen akan dijelaskan pada gambar dibawah ini : Pola ata Pengambilan Komponen B,C,dan Jumlah (unit) Series1 B C Periode (minggu) 15

16 A. Meramalkan Kebutuhan Komponen Peramalan demand dari komponen-komponen B, C dan dilakukan dengan menggunakan software QS.3. Hasil peramalan terbaik berdasarkan kriteria MA dan MS yang terkecil. Komponen B Untuk komponen B, peramalan (forecast) menggunakan metode Simple Average dengan rumus : Forecast f (t+1) = F( t ) = t i=1 t i Hasil peramalan dapat dilihat pada tabel berikut ini : # PERAMALAN KOMPONEN B Forecast Results for komponen B :12:23 Page: 1 of Period Actual F(t) Forecast Error Simple average: CPU Seconds = MA = MS = Bias = R-square = MA = MS = Bias = Komponen C Untuk komponen C, forecasting menggunakan metode Exponential Smoothing with Linier trend, dengan rumus : F ( t ) = α. t + ( 1 - α ) ( F t-1 + T t-1 ) T ( t ) = β. ( F t F t-1 ) + ( 1 - β ). T t-1 Forecast : f(t) = F (t) + T(t) Hasil peramalan dapat dilihat pada tabel berikut ini : 16

17 # PERAMALAN KOMPONEN C Forecast Results for komponen C :3:25 Page: 1 of Period Actual F(t) T(t) Forecast Error Exponential smoothing with linear trend: CPU Seconds = MA = MS = Bias = R-square = Alpha =.1 Beta =.1 Komponen Untuk komponen, forecast menggunakan metode Exponential Smoothing With Linier Trend dengan rumus yang sama dengan perhitungan komponen C. Hasil peramalan dapat dilihat pada tabel berikut ini : # PERAMALAN KOMPONEN Forecast Results for komponen :39:24 Page: 1 of Period Actual F(t) T(t) Forecast Error

18 Exponential smoothing with linear trend: CPU Seconds = MA = MS = Bias = R-square = Alpha =.1 Beta = B. Menentukan Pemilihan Mesin ua mesin M1 dan M2 yang ada digunakan untuk memproduksi komponen B,C dan. Rata-rata tingkat produksi, waktu set-up mesin dan biaya untuk masing-masing mesin adalah sebagai berikut : Komponen Unit per-4 jam/minggu Waktu set-up (jam) M1 M2 M1 M2 B C Tingkat Produksi ( P ) = berdasarkan mesin yang digunakan Biaya mesin untuk tiap komponen = Biaya operator untuk tiap komponen = jam mesin x biaya mesin tingkat produksi Jam mesin x Upah tenaga kerja Tingkat Produksi imana : -. Jam mesin = 4 jam/minggu -. Biaya nesin M1 = $ 5 / jam -. Biaya mesin M2 = $ 15 / jam -. Upah Operator = $ 12 / jam Selanjutnya perhitungan dapat dilihat pada tabel dibawah ini : Komponen ( unit ) P ( unit/minggu ) Biaya ( $/unit ) Upah Operator ($/unit) M1 M2 M1 M2 M1 M2 B 6 19 * *.8.25 * C 5 15 *.44.4 * * 125 * * * 1.28 Mesin yang dipilih adalah mesin yang mempunyai biaya mesin dan biaya tenaga kerja terkecil serta tingkat produksi terbesar. alam hal ini untuk memproduksi komponen B, C dan dikerjakan oleh mesin 2. Selanjutnya untuk mengetahui apakah waktu penyelesaian dari semua permintaan mingguan tidak melebihi waktu yang tersedia maka akan dihitung : i = = 1.16 minggu 375 Waktu penyelesaian = Pi 15 Karena waktu yang tersedia (1 minggu) lebih kecil (<) dari waktu penyelesaian (1.16 minggu) maka dalam persoalan tersebut tidak layak untuk dilaksanakan. Untuk itu diambil kebijaksanaan bahwa untuk komponen B dan C dikerjakan pada mesin 2. Sedangkan untuk komponen dikerjakan pada mesin 1. Check Kapasitas Mesin 2 untuk Mengerjakan Komponen B dan C : Waktu penyelesaian untuk komponen B dan C adalah : 18

19 i = Waktu penyelesaian = =,895 minggu Pi Ternyata kapasitas M2 mencukupi untuk menyelesaikan komponen B dan C. Check Kapasitas Mesin 2 untuk Mengerjakan Komponen : Waktu penyelesaian untuk komponen adalah : i 1 = 125 Waktu penyelesaian = =,8 minggu Pi Karena semua pengerjaan komponen telah memenuhi waktu produksi, dengan demikian dalam perhitungan akan digunakan data yang bertanda (*). C. Menentukan EPQ Karena komponen B dan C dikerjakan pada satu mensin yaitu M2, maka EPQ yang digunakan adalah EPQ multi item dengan rumus : EPQ = Mo 1. Menghitung Frekuensi Optimal Terpadu ( Mo ) Rumus yang digunakan adalah : M o = i= 1 i Chi. xi x(1 ) P 2x 1 i= 1 Cr i i Mo = Ferekuensi optimal terpadu Ch = Holding cost = demand Untuk komponen dikerjakan pada M1, maka EPQ yang digunakan adalah EPQ single item Biaya penyimpanan ( Ch ) = f. b imana : f = fraksi biaya penyimpanan =.48% b = biaya produksi = harga komponen + biaya mesin + upah operator Perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut ini : Kompone n Upah T.K ($/unit) F (%) Harga Kompone n ($/unit) Biaya mesin ($/unit ) B ($/unit ) Ch ($/unit ) B C Permintaan komponen ( ) = rata-rata dari hasil forecast komponen (unit/minggu) = 543 ( untuk komponen B ) = 913 ( untuk komponen C ) = 1 ( untuk komponen ) Kecepatan Produksi (P) = berdasarkan mesin yang terpilih ( unit/minggu ) = 19 ( untuk komponen B ) = 15 ( untuk komponen C ) = 125 ( untuk komponen ) Biaya set-up ( Cr ) = waktu set-up dikali upah tenaga kerja 19

20 Komp Perhitungan Biaya set-up dapat dilihat pada tabel berikut ini : Komponen Waktu se-up ( jam ) Upah tenaga kerja Cr ( $ ) ( $/jam ) B C Perhitungan item-item untuk frekuensi optimal dan Qo adalah : Ch ($/unit/minggu ) (unit per minggu) P (unit per minggu) 1 P Ch.. 1 P Cr ( $ ) B C Karena komponen B dan C dikerjakan pada satu mesin (M2) maka perhitungannya menggunakan EPQ multi item. Jadi besarnya frekuensi optimal terpadu ( M o ) adalah : M o = i= 1 i Chi. xi x(1 ) P 2x 1 i= 1 Cr EPQ multi item utuk komponen B dan C EPQ dihitung dengan rumus : EPQ = i i = i M 12,1319 2x96 o =.25 siklus/minggu Perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada tabel berikut : Komponen (unit/minggu) Mo EPQ (Unit) B C EPQ single item untuk komponen Qo = 2 CR. CH (1 ) P = = 697 unit Menentukan To Jumlah waktu yang diperlukan untuk memproduksi komponen B, C dan dihitung dengan rumus ( To ) = Q o. Komponen Qo (komponen) (komponen/minggu) To (minggu) B C ,97 2

21 Menentukan ROP Besarnya ROP = L. imana : L = set-up time = demand Komponen L (minggu) (komponen/minggu) ROP (minggu) B C Menentukan t p Besarnya harga t p, dihitung dengan rumus : t p = P Q o Perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada tabel berikut ini : Komponen Qo (unit) P (unit/minggu) t p (minggu) B ,14 C , ,58 Model EPQ : Level inventory I max ROP Menenentukan Total Incremental Cost (TIC o ) Total Incremental Cost dihitung dengan rumus : TIC o = 2 xcrxxchx 1 P t p L Time To Hasil perhitungan TICo selanjutnya dapat ditabelkan dibawah ini : Kompone Cr Ch TICo n ( $ ) (unit/mingg ( $ ) 1 ( $ ) u) P B C Menentukan Total Cost (TC) Total Cost ( TC ) = TIC + Cb imana : Cb = biaya produksi x emand = b x 21

22 Perhitungan selengkapnya untuk masing-masing TC adalah : Komponen b ( $ ) (unit/mingg u) Cb ( $ ) TICo ( $ ) B 4.57 C 2.12 TC ( $ ) Jumlah IV. ASSEMBLY EPARTEMENT A. Menentukan Jumlah emand Produk Catatan pengambilan komponen-komponen dan sub assembling dari gudang untuk proses perakitan akhir selama 8 minggu terakhir adalah : Mingg u A B C E Pada assembly departement, komponen yang digunakan adalah komponen A, B, C, dan E, dimana komponen A merupakan hasil perakitan dari komponen B, C,, dan E. Hal ini sesuai dengan gambar proses produksi Pabrik Haley. Pola pengambilan data dapat dilihat pada model peramalan berikut ini : Minggu A B C E Peramalan demand dari komponen-komponen A, B, C, dan E dilakukan dengan menggunakan software QS 3.. Hasil peramalan terbaik berdasarkan kriteria MA dan MS yang terkecil.! Peramalan Komponen A Berdasarkan pola data pengambilan komponen A, maka digunakan metode peramalan ouble Exponential Smoothing. Hasil peramalan adalah : 22

23 Forecast Results for komp A :52:2 Page: 1 of Period Actual F(t) F'(t) Forecast Error ouble exponential smoothing: CPU Seconds = MA = MS = Bias = R-square = Alpha = ! Peramalan Komponen B Berdasarkan pola data pengambilan komponen B, maka digunakan metode peramalan Simple Average, dengan rumus sebagai berikut : Forecast f (t+1) = F( t ) = t i=1 t i Forecast Results for komponen B :12:23 Page: 1 of Period Actual F(t) Forecast Error Simple average: CPU Seconds = 23

24 MA = MS = Bias = R-square = MA = MS = Bias = ! Peramalan Komponen C Berdasarkan pola data pengambilan komponen C, maka digunakan metode peramalan Exponential Smoothing with Linier Trend, dengan rumus sebagai berikut : F ( t ) = α. t + ( 1 - α ) ( F t-1 + T t-1 ) T ( t ) = β. ( F t F t-1 ) + ( 1 - β ). T t-1 Forecast : f(t) = F (t) + T(t) Hasil peramalan dapat dilihat pada tabel berikut ini : Forecast Results for komponen C :3:25 Page: 1 of Period Actual F(t) T(t) Forecast Error Exponential smoothing with linear trend: CPU Seconds = MA = MS = Bias = R-square = Alpha =.1 Beta =.1! Peramalan Komponen Berdasarkan pola data pengambilan komponen, maka digunakan metode peramalan Exponential Smoothing with Linier Trend, dengan rumus sebagai berikut : F ( t ) = α. t + ( 1 - α ) ( F t-1 + T t-1 ) T ( t ) = β. ( F t F t-1 ) + ( 1 - β ). T t-1 Forecast : f(t) = F (t) + T(t) 24

25 Forecast Results for komp.d :2:9 Page: 1 of Period Actual F(t) T(t) Forecast Error Exponential smoothing with linear trend: CPU Seconds = MA = MS = Bias = R-square = Alpha =.1 Beta = < Pageown > < PageUp > < Hardcopy > < Cancel > ! Peramalan Komponen E Berdasarkan pola data pengambilan komponen E, maka digunakan metode peramalan Simple Average, dengan rumus sebagai berikut : Peramalan f (t+1) = F( t ) = t i=1 Hasil peramalan dapat dilihat pada tabel berikut ini: t Forecast Results for komp E :45:4 Page: 1 of Period Actual F(t) Forecast Error i 25

26 Simple average: CPU Seconds = MA = MS = Bias = R-square = MA = MS = Bias = B. Menentukan Jumlah emand Produk Berdasarkan data-data penjualan produk selama 8 minggu, dibuatlah suatu plotting data penjualan produk. Pola data penjualan dapat dilihat pada grafik dibawah ini : Minggu Pilts Relts Stuns Super Stuns Peramalan data penjualan untuk produk Pilts, Relts, Stuns, dan Super Stuns adalah sebagai berikut : # Peramalan Produk Pilts Forecast Results for Product Pilts :3:39 Page: 1 of Period Actual F(t) F'(t) Forecast Error ouble exponential smoothing: CPU Seconds = MA = 1.28 MS = 2.38 Bias = -.66 R-square = Alpha =

27 # Peramalan Produk Relts Berdasarkan pola data penjualan produk Relts, maka jenis peramalan yang digunakan adalah peramalan single exponential smoothing dengan rumus peramalan adalah sebagai berikut : Peramalan t+1 = F(t) = α. t + (1 - α). F t Forecast Results for Product Relts :17:21 Page: 1 of Period Actual F(t) Forecast Error Single exponential smoothing: CPU Seconds = MA = 2.7 MS = 5.9 Bias = 1.1 R-square = Alpha = # Peramalan Produk Stuns Berdasarkan pola data penjualan produk Stuns, maka digunakan metode peramalan Simple Average, dengan rumus sebagai berikut : Peramalan f (t+1) = F( t ) = t i=1 t i 27

28 Hasil peramalan dapat dilihat pada tabel halaman berikut ini: Forecast Results for Product Stuns :48:54 Page: 1 of Period Actual F(t) Forecast Error Simple average: CPU Seconds = MA = 3.6 MS = Bias = R-square = MA = 3.6 MS = Bias = # Peramalan Produk Super Stuns Berdasarkan pola data penjualan produk Super Stuns, maka digunakan metode peramalan Simple Average, dengan rumus yang sama dengan perhitungan untuk produk stuns. Hasil peramalan dapat dilihat pada tabel berikut ini: Forecast Results for Product Super Stuns :48:54 Page: 1 of Period Actual F(t) Forecast Error

29 Simple average: CPU Seconds = MA = 2.81 MS = Bias = 2.28 R-square = MA = 2.81 MS = Bias = Biaya Produksi (b) Berdasarkan kebijaksanaan manajemen, ditentukan bahwa besarnya keuntungan yang diinginkan oleh pihak manajemen sebesar 25 %. Sehingga besarnya: biaya produksi = harga jual (25 % x harga jual) Besarnya biaya produksi untuk setiap unit produk adalah sebagai berikut : Produk Harga Jual ($) B. Produksi ($) Profit ($) Pilts Relts Stuns Super Stuns Sedangkan untuk biaya komponen A, dihitung sebagai berikut : komponen A terdiri dari 2 unit komponen B, 5 unit komponen C, 1 unit komponen, dan 2 unit komponen E. Biaya komp. A = (2 x biaya komp B) + (5 x biaya komp. C) + (1 x biaya komp. ) + (2 x biaya komp. E) $ = (2 x $4) + (5 x $1,4) + (1 x $1) + (2 x $1) $ = $ 45 C. Menghitung Frekuensi Optimal Terpadu ( Mo ) Rumus yang digunakan adalah : M o = i= 1 i Chi. xi x(1 ) P 2x 1 i= 1 Cr i Biaya penyimpanan Ch = f. b imana : f = fraksi biaya penyimpanan =.48% b = biaya produksi i Perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut ini : Produk Biaya Produksi f (%) Ch ($/unit) ($/unit) A Pilts Relts Stuns Super Stuns Permintaan komponen sub assembly dan produk ( ) : = rata-rata dari hasil forecast produk (unit/minggu) 29

30 = 21 (untuk komponen sub assembly A) = 7 ( untuk Produk Pilts ) = 21 ( untuk Produk Relts ) = 15 ( untuk Produk Stuns ) = 4 (untuk Produk Super Stuns) Tetapi diketahui terdapat stock awal produk jadi sebanyak: Produk A = 3 Produk Pilts = 5 Produk Relts = 41 Produk Stuns = 23 Produk Super Stuns = 1 Kecepatan Produksi ( P ) berdasarkan produk yang dibuat : = 16 ( untuk komponen A ) = 8 ( untuk Produk Pilts) = 8 ( untuk Produk Relts ) = 6 (untuk Produk Stuns) = 4 (untuk Produk Super Stuns) Biaya set-up ( Cr ) = waktu set-up x upah tenaga kerja Perhitungan Biaya set-up dapat dilihat pada tabel berikut ini : Produk Waktu set-up ( jam ) Upah tenaga kerja ( $/jam ) Cr ( $ ) A Pilts Relts Stuns Super Stuns Frekuensi Optimal Terpadu (Mo) Perhitungan item-item untuk frekuensi optimal yang terjadi adalah : Produk Ch P ($/unit/m (unit/ (uni/ 1 inggu) minggu) minggu) P 1 Ch.. P Cr ( $ ) A Pilts Relts Stuns Super Stuns Jadi besarnya frekuensi optimal terpadu ( M o ) adalah : M o = i= 1 i Chi. xi x(1 ) P 2x Perhitungan EPQ 1 i= 1 Cr EPQ dihitung dengan rumus : EPQ = i i = i M 31,17 2x264 o =.24 siklus/minggu 3

31 Perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada tabel berikut : Produk (unit/minggu) Mo EPQ (Unit) A Pilts Relts Stuns Super Stuns Waktu Produksi (To) Jumlah waktu yang diperlukan untuk memproduksi produk A, Pilts, Relts, Stuns, dan Super Stuns dihitung dengan rumus ( To ) = Q o. Selanjutnya hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel dibawah ini : Produk Qo (produk) (produk/minggu) To (minggu) A Pilts Relts Stuns Super Stuns Menentukan Reorder Point (ROP) Besarnya ROP = L., imana : L = set-up time = demand Perhitungan untuk ROP selanjutnya dapat ditabelkan sebagai berikut : Produk L ( minggu ) (unit/minggu) ROP (minggu) A Pilts Relts Stuns Super Stuns Waktu Siklus Produksi (tp) Besarnya harga t p, dihitung dengan rumus : t p = P Q o perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada tabel berikut ini : Produk Qo (unit) P (unit/minggu) t p (minggu) A Pilts Relts Stuns Super Stuns

32 Model EPQ : L e v e l I max I ROP n v e n t p L Time t o To r y Total Incremental Cost (TICo) Total Incremental Cost dihitung dengan rumus : TIC o = 2 xcrxxchx 1 P Hasil perhitungan TICo selanjutnya dapat ditabelkan dibawah ini : Produk Cr Ch TICo ( $ ) (unit/minggu) ( $ ) 1 ( $ ) P A Pilts Relts Stuns Super Stuns Total Cost ( TC ) Total Cost ( TC ) = TIC + Cb imana : Cb = biaya produksi x emand = b x Perhitungan selengkapnya untuk masing-masing TC adalah : Produk B ( $ ) (unit/minggu) Cb ( $ ) TICo ( $ ) TC ( $ ) A Pilts Relts Stuns Super Stuns Jadi total cost jika semua produk dibuat adalah sebesar $ ANALISIS ARI PENGOLAHAN ATA Biaya-biaya yang dikeluarkan untuk masing-masing departemen mulai dari departemen pembelian, departemen pemesinan dan departemen perakitan adalah : epartemen Purchasing (Pembelian) :! Pembelian dengan diskon : bahan baku B = $ bahan baku = $ ! Pembelian tanpa diskon : bahan baku C = $

33 bahan baku E = $ Sehingga biaya yang dikeluarkan untuk pembelian bahan baku adalah : = $ $ $ $ = $ epartemen Machining (Pemesinan) :! Mesin 1 : komponen = $ ! Mesin 2 : komponen B = $ komponen C = $ Sehingga biaya yang dikeluarkan untuk pemesinan komponen adalah : = $ $ $ = $ epartemen Assembly (Perakitan) :! Sub assembly A = $ ! Perakitan produk Pilts = $ ! Perakitan produk Relts = $ ! Perakitan produk Stuns = $ ! Perakitan produk Super Stuns = $ Sehingga biaya yang dikeluarkan untuk perakitan produk adalah : = $ $ $ $ $ = $ Total keseluruhan biaya = biaya untuk departemen pembelian + biaya departemen pemesinan + biaya departemen perakitan + biaya overhead = $ $ $ $ 1 = $ Batasan dana yang tersedia untuk simulasi ini adalah sebesar $ 3 Kesimpulan : Kesimpulan dari analisis data adalah dana untuk simulasi masih mencukupi. Kelebihan dana sebesar $3 - $ = $