BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Transkripsi

1 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Distribusi Distribusi merupaka suatu proses kegiata alira atau peyalura barag dari produse sampai ke taga kosume. Distribusi memerluka perecaaa, da pegedalia yag baik utuk meciptaka keutuga ataupu peguraga biaya operasioal bagi perusahaa. Bayakya lokasi pelagga yag berada jauh dari pabrik pembuata barag, maka diperluka sistem peyimpaa yag bertigkat gada (multi level warehousig) dega persediaa yag bertigkat pula (multi level ivetory). Dipadag dari segi distribusi atau pejuala, hal ii disebut sistem distribusi bertigkat gada (multi level or multiechelo distributio system). Persoalapersoala yag palig bayak ditemui dalam sistem distribusi barag adalah: (Idrajit, Eko & Djokopraoto, Richardus, (2003) 1. kebayaka persediaa barag, atau 2. barag berada di tempat yag salah, atau 3. layaa pelagga yag jelek, da 4. kehilaga pejuala karea kehabisa persediaa. MDC atau pusat iduk distribusi adalah tigkat atau level tertiggi dari sistem distribusi yag lagsug berhubuga dega pemasok atau pabrik produk sedagka LDC adalah tigkat atau level teredah dari sistem distribusi yag lagsug berhubuga dega pelagga atau pemakai barag. Cotoh pada gambar 2.1 adalah sistem distribusi dega 3 tigkat. Kebayaka, produk yag dimaksudka di sii adalah produk jadi atau barag jadi yag disalurka dari pabrik ke para pelagga. Namu dalam praktek cukup bayak juga di maa pusat distribusi juga melakuka pekerjaa peyelesaia seperti reparasi, perakita, pegepaka, da pekerjaa sejeis itu. 6

2 Gambar 2. 1 Baga Multi Tigkat Dalam Jariga Distribusi (Idrajit, Eko & Djokopraoto, Richardus, (2003) MDC = master (cetral) distributio ceter (pusat iduk distribusi) RDC = regioal distributio ceter (pusat distribusi regioal) LDC = local distributio ceter (pusat distribusi lokal) Sistem Distribusi Dorog da Tarik Sistem distribusi dorog, pusat iduk distribusi (MDC) meetuka apa da berapa yag perlu didistribusika da dikirim ke pusat distribusi regioal atau lokal (RDC & LDC), sedagka dalam sistem distribusi tarik, masig-masig pusat distribusi pada tigkat bawah meetuka apa yag diperluka da itu yag dipesa ke pusat iduk distribusi (MDC) utuk dikirim. Berikut pejelasa utuk kedua sistem distribusi tersebut(idrajit, Eko & Djokopraoto, Richardus, (2003): A. Sistem Distribusi Tarik Sistem ii, tiap pusat distribusi regioal atau lokal bertidak sedirisediri secara otoomi, tidak tergatug dari pusat distribusi lokal atau regioal laiya. Pusat ii meghitug perkiraa kebutuha atau pejuala, persediaa di taga, persediaa pegama, waktu pemesaa, da semua kompoe lai yag ada dalam matriks. Atas dasar itu, pemesaa dilakuka pada waktu yag tepat 7

3 kepada pusat iduk distribusi. Dega demikia, pusat iduk distribusi bersifat pasif, haya bertidak apabila ada pesaa dari pusat distribusi regioal atau lokal. Pusat iduk tidak megetahui berapa kebutuha yag aka datag, sampai datagya pesaa dari pusat distribusi yag lebih bawah tersebut. Serig kali ii meimbulka kesulita apabila tiba-tiba ada pesaa dalam jumlah besar sekali, yag di atas rata-rata atau ruti, atau utuk beberapa waktu tidak ada pesaa sama sekali. Yag pertama berpotesi meimbulka kehabisa persediaa da yag kedua berpotesi meimbulka persediaa lebih atau surplus. Sistem ii, biasaya pusat distribusi lokal kurag memperdulika kebutuha pusat iduk distribusi megeai perecaaa pegadaa persediaa da megasumsika, bahwa persediaa selalu ada. Jadi komuikasi haya berjala satu arah, yaitu dari bawah ke atas. Pusat iduk distribusi dapat berusaha megatisipasi kebutuha pusat regioal da lokal dega perhituga kebutuha rata-rata per periode waktu, amu dalam praktek, serig kali tidak ekoomis, apalagi bila permitaa atau kebutuha bersifat sagat fluktuatif da tidak tetap. B. Sistem Distribusi Dorog Seperti dijelaska di atas, sistem ii adalah kebalika dari sistem distribusi tarik. Pegirima dari pusat iduk distribusi ke pusat distribusi regioal atau lokal dihitug da ditetuka oleh pusat iduk distribusi. Perhituga ii didasarka atas data yag ada di setiap pusat regioal da lokal, yag setiap waktu dimoitor oleh pusat iduk. Dega demikia, pusat iduk dapat megatisipasi kebutuha yag aka datag, berdasarka data dari pusat lokal, da dapat proaktif melakuka perecaaa pemesaa utuk megisi persediaa kembali. Secara fisik, serig kali tidak perlu pusat iduk meimbu persediaa terlalu bayak, karea produk dapat lagsug dikirim dari pabrik ke pusat regioal atau lokal. Dalam sistem ii, komuikasi dilakuka secara dua arah, yaitu dari atas ke bawah da dari bawah ke atas. Dapat disimpulka bahwa dari kedua distribusi ii terlihat bahwa sistem distribusi dorog lebih baik diguaka utuk maufaktur yag meyediaka produk secara terbatas da memiliki pemakaia yag tidak teratur, sedagka 8

4 sistem distribusi tarik lebih baik diguaka utuk maufaktur yag meyediaka produk dalam jumlah yag bayak da memiliki pemakaia yag relatif stabil. 2.2 Persediaa Persediaa adalah segala sumber daya orgaisasi yag disimpa dalam atisipasiya terhadap pemeuha permitaa. Persediaa adalah kompoe material, atau produk jadi yag tersedia di taga, meuggu utuk diguaka atau dijual.(groeber, Itroductio to Maagemet Sciece, 1992) Persediaa adalah baha metah, baha dalam proses (work i process), barag jadi, baha pembatu, baha pelegkap, kompoe yag disimpa dalam atisipasiya terhadap pemeuha permitaa.(riggs, 1976) Berdasarka pegertia persediaa tersebut, dapat disimpulka bahwa persediaa dalam kegiata distribusi adalah barag atau produk yag disimpa dalam gudag atau tempat peyimpaa, dimaa persediaa tersebut bergua utuk megatisipasi fluktuasi permitaa kosume, da meguragi kemugkia kekuraga stock barag utuk pemeuha permitaa Peyebab da Fugsi Persediaa Persediaa merupaka suatu hal yag tak terhidarka. Peyebab timbulya persediaa adalah sebagai berikut (Baroto, 2004): 1. Mekaisme pemeuha atas permitaa. 2. Keigia utuk meredam ketidakpastia. 3. Keigia melakuka spekulasi yag bertujua medapatka keutuga besar dari keaika harga di masa medatag. Beberapa fugsi persediaa adalah sebagai berikut (Baroto, 2004): 1. Fugsi idepedesi. Persediaa barag jadi diperluka utuk memeuhi permitaa kosume yag tidak pasti. Permitaa pasar tidak dapat diperkiraka secara tepat, begitu pula dega pasoka dari pemasok, sehigga dega persediaa yag mecukupi, proses produksi atau distribusi tetap dapat berjala tapa tergatug kedua hal tersebut. 9

5 2. Fugsi ekoomis. Dalam hal distribusi, memesa barag dega jumlah lot pemesaa tertetu aka lebih ekoomis dibadigka pemesaa barag berulag-ulag atau sesuai permitaa kosume. 3. Fugsi atisipasi. Fugsi ii diperluka utuk megatisipasi fluktuasi atau perubaha permitaa atau pasoka. 4. Fugsi fleksibilitas. Proses operasi megalami gaggua karea kerusaka mesi, membutuhka waktu perbaika yag membuat produksi tidak dapat berjala utuk semetara dalam waktu perbaika, persediaa digudag pusat atau pabrik dapat diguaka utuk peolog dalam hal ii Biaya Dalam Persediaa Biaya persediaa adalah semua pegeluara da kerugia yag timbul sebagai akibat persediaa. Biaya tersebut adalah harga pembelia, biaya pemesaa, biaya peyimpaa, da biaya kekuraga persediaa. Berikut pejelasa utuk biaya-biaya tersebut (Baroto, 2004): 1. Harga pembelia adalah biaya yag dikeluarka utuk membeli barag. 2. Biaya pemesaa adalah biaya yag harus dikeluarka utuk melakuka pemesaa ke pemasok, yag besarya biasaya tidak dipegaruhi oleh jumlah pemesaa. Biaya pemesaa ii meliputi biaya pemrosesa pesaa, upah pekerja, biaya telepo/fax, biaya dokumetasi/trasaksi da biaya laiya. 3. Biaya peyimpaa adalah biaya yag dikeluarka dalam peagaa atau peyimpaa material, semi fiished product, sub assembly, atau pu produk jadi. 4. Biaya kekuraga persediaa terjadi pada saat perusahaa tidak dapat memeuhi permitaa kosume karea kehabisa stock. Kehabisa stock meimbulka kerugia berupa biaya akibat kehilaga kesempata medapatka keutuga atau kehilaga kosume yag merasa tidak puas. 10

6 2.3 Distributio Requiremet Plaig (DRP) Distributio Requiremet Plaig (DRP) memiliki fugsi utuk meetuka kebutuha-kebutuha utuk megisi kembali ivetori pada distributio ceter. (Gasperz, Vicet, 2004) Distributio Requiremet Plaig (DRP) merupaka aplikasi dari agka logika Material Requiremet Plaig (MRP). Persediaa Bill of Material (BOM) pada MRP digati dega Bill of Distributio (BOD) pada Distributio Requiremet Plaig (DRP) megguaka logika Time Phased O Poit (TPOP) utuk memerluka pegadaa kebutuha pada jariga (Richard J. Tersie, Priciple Ivetory ad Material Maagemet, 1998). Tabel 2.1 da tabel 2.2 merupaka persamaa da perbedaa MRP da DRP sebagai berikut: Tabel 2. 1 Persamaa MRP da DRP Persamaa : *Megguaka cara perhituga matematis yag sama. *Mempuyai matriks kompoe perhituga yag sama. *Membedaka permitaa bebas da terikat. *Metoda berlaku utuk permitaa terikat. *Keduaya megguaka cara pemesaa berdasarka waktu (time-phase order maer) Perbedaa : Tabel 2. 2 Perbedaa MRP da DRP MRP DRP *Utuk kegiata *Utuk kegiata distribusi. maufaktur. *Meghitug kebutuha *Meghitug kebutuha barag tiap kompoe barag. utuk tiap pusat distribusi. *Cocok utuk pabrik jeis *Cocok utuk sistim distribusi rakita. multi-tigkat. *Biasaya utuk baha *Biasaya utuk produk baku/peolog. jadi/komoditas. 11

7 MRP DRP *MRP adalah proses dari *DRP adalah proses dari bawah atas (explosio process) (implosio process), yaitu dari yaitu dari jadwal produksi kebutuha pusat lokal ke pusat iduk ke kebutuha tiap regioal da pusat iduk. kompoe. *Semua kebutuha *Kebutuha pusat lokal bersifat kompoe bersifat terikat. bebas sedagka kebuha pusat regioal da pusat iduk bersifat terikat. (Idrajit, Eko & Djokopraoto, Richardus, (2003) Berdasarka tabel 2.2 dapat disimpulka bahwa struktur MRP memiliki proses dari atas yaitu dari jadwal produksi iduk utuk meetuka kebutuha tiap kompoe dibawahya, sedagka struktur DRP memiliki proses dari bawah yaitu dari kebutuha lokal ke pusat regioal da pusat iduk. Distributio Requiremet Plaig didasarka pada peramala kebutuha pada level teredah dalam jariga tersebut yag aka meetuka kebutuha persediaa pada level yag lebih tiggi. Gambar 2. 2 Distributio Requiremet Plaig ( Sumber : Priciple Ivetory ad Material Maagemet, Richard J. Tersie, 1998). 12

8 2.3.1 Kosep Distributio Requiremet Plaig Distributio Requiremet Plaig adalah suatu metode utuk meagai pegadaa persediaa dalam suatu jariga distribusi pada pergudaga gada. Metode ii megguaka demad idepedet, dimaa dilakuka peramala utuk memeuhi struktur pegadaaya. Berapapu bayakya level yag ada dalam jariga distribusi, semua merupaka variabel yag depedet kecuali level yag lagsug memeuhi customer. Distributio Requiremet Plaig lebih meekaka pada aktivitas pejadwala daripada aktivitas pemesaa. DRP megatisipasi kebutuha medatag dega perecaaa pada setiap level pada jariga distribusi. Metode ii dapat memprediksi masalah sebelum masalah-masalah tersebut terjadi memberika titik padag terhadap jariga distribusi. Empat lagkah utama yag harus diterapka meurut Nasutio & Prasetyawa (2008) adalah: 1. Explosio Proses explosio adalah proses perhituga kebutuha kotor utuk tigkat jariga distribusi yag lebih redah. 2. Nettig Nettig merupaka proses utuk mecari jumlah kebutuha bersih yag didapat dari kebutuha kotor dikuragi dega Project o Had (POH) atau barag yag ada di gudag. 3. Lot Sizig Lot sizig merupaka peetua kapasitas lot atau jumlah pegadaa barag. Dalam megguaka metode lot sizig yag tepat, ada beberapa paremeter yag diguaka, yaitu jarak pegagkuta dari cetral warehouse ke masig-masig warehouse, orderig cost, da holdig cost. 4. Offsettig Lagkah ii bertujua utuk meetuka saat yag tepat utuk melakuka recaa pemesaa dalam ragka memeuhi kebutuha bersih. Recaa pemesaa diperoleh dega cara meguragka saat awal tersediaya ukura lot yag diigika dega besarya lead time. 13

9 2.3.2 Mafaat Distributio Requiremet Plaig (DRP) Distributio Requiremet Plaig merupaka metode yag hadal utuk sistem distribusi maufaktur yag itegrasi maupu sistem distribusi muri. Dega kebutuha time phasig pada setiap tigkat dalam jariga distribusi, DRP memiliki kemampua utuk memprediksi suatu permasalaha yag aka terjadi. Sistem DRP bekerja berdasarka pejadwala yag telah dibuat utuk permitaa di masa yag aka datag sehigga mampu megatisipasi perecaaa masa depa dega perecaaa yag lebih dii pada setiap tigkat distribusi. Utuk orgaisasi maufaktur, yag memproduksi utuk memeuhi persediaa serta utuk dijual melalui jariga distribusiya sediri. Keutuga yag didapatka dari peerapa metode DRP adalah (Gree, 1987): 1. Melihat salig ketergatuga atara persediaa distribusi da maufaktur. 2. Sebuah jariga distribusi yag legkap dapat disusu, yag memberika gambara yag jelas dari atas maupu dari bawah jariga. 3. DRP meyusu keragka kerja utuk pegedalia logistik total dari distribusi ke maufaktur utuk pembelia. 4. DRP meyediaka masuka atau iformasi utuk perecaaa pejadwala distribusi dari sumber peawara ke titik distribusi Prosedur Perhituga DRP Perhituga perecaaa kebutuha distribusi dimulai dari peramala permitaa, ukura lot pemesaa, persediaa pegama, kemudia dihitug kebutuha bersih, sampai peetua perecaaa pesaa dikirim. Tabel 2.3 merupaka cotoh tabel perhituga DRP: 14

10 Tabel 2. 3 Cotoh Tabel Perhituga DRP Safety Stock : Ukura Lot : Periode Lead Time : PD Gross Requiremet Scheduled Receipt Projected O Had Net Requiremet Plaed Order Receipt Plaed Order Release Logika dasar DRP adalah sebagai berikut (Tersie, 2003): 1. Gross Requiremet /Forecast Demad diperoleh dari hasil forecastig. 2. Dari hasil peramala distribusi lokal, hitug Time Phased Net Requiremet. Net Requiremet tersebut megidetifikasika kapa level persediaa (Scheduled Receipt - Projected O Had Periode sebelumya) dipeuhi oleh Gross Requiremet. Utuk sebuah periode : Net Requiremet = (Gross Requiremet + Safety Stock) (Schedule Receipt + Projected O Had Periode sebelumya). Nilai Net Requiremet yag dicatat (recorded) adalah ilai yag berilai positif. 3. Setelah itu dihasilka sebuah Plaed Order Receipt sejumlah Net Requiremet tersebut (ukura lot tertetu) pada periode tersebut. 4. Ditetuka hari dimaa harus melakuka pemesaa tersebut (Plaed Order Release) dega meguragka hari terjadwalya Plaed Order Receipt dega Lead Time. 5. Di hitug Projected O Had pada periode tersebut: Projected O Had = (Projected O Had Periode sebelumya + Schedule Receipt + Plaed Order Receipt) - (Gross Requiremet). 6. Besarya Plaed Order Release mejadi Gross Requiremet pada periode yag sama utuk level berikutya dari jariga distribusi. 15

11 2.4 Peramala Peramala merupaka suatu proses pegguaa data historis utuk melakuka perkiraa keadaa di masa yag aka datag. Peramala mejadi dasar bagi perusahaa utuk pegambila keputusa utuk perecaaa jagka pajag. Ramala tetag besar pasar, jumlah pembeli potesial, da lai-lai merupaka masuka bagi pihak maajeme operasi utuk membuat perecaaa produksi, megelola persediaa, megelola baha baku, megelola peralata, da megelola sumber daya mausia. Permitaa pasar aka produk atau jasa besarya dipegaruhi oleh keadaa di masa yag aka datag. Tabel 2.4 meujuka faktor yag mempegaruhi permitaa (Baroto, 2004): Tabel 2. 4 Faktor Perubaha Permitaa Iteral Eksteral (Pasar) Eksteral (Pemeritah) Selera & persepsi Daur hidup Deregulasi pelagga Produk Demografi Ekoomi Layaa Persaiga Sektor swasta Kualitas Siklus bisis Disai produk Harga Karakteristik Peramala Peramala permitaa memiliki karakteristik tertetu yag berlaku secara umum. Karakteristik tersebut diguaka utuk meilai hasil suatu proses peramala permitaa da metode peramala yag diguaka. Karakteristik peramala permitaa adalah sebagai berikut (Baroto, 2004): 1. Faktor peyebab yag berlaku di masa lalu diasumsika aka berfugsi juga di masa yag aka datag 2. Peramala tidak perah sempura, permitaa aktual selalu berbeda dega permitaa yag diramalka. 16

12 3. Tigkat ketepata ramala aka berkurag dalam retag waktu yag semaki pajag Metode Peramala Peramala permitaa membutuhka suatu metode tertetu yag disebut metode peramala, pada dasarya setiap metode peramala memiliki kesamaa yaitu pegguaa data masa lalu utuk memperkiraka atau memproyeksika data di masa yag aka datag. Berdasarka tekikya, metode peramala dapat dikategorika ke dalam metode kualitatif da metode kuatitatif. Metode kualitatif biasaya diguaka bila tidak ada atau sedikit data masa lalu. Dalam metode ii, pedapat pakar da prediksi mereka dijadika dasar utuk meetapka permitaa yag aka datag. Metode kualitatif yag bayak dikeal adalah metode Delphi da metode kelompok omial. Metode kuatitatif. Pada metode ii, suatu set data historis diguaka utuk meramalka permitaa masa depa. Ada dua kelompok besar metode kuatitatif, yaitu : Metode Time Series da metode Notime Series Metode time series adalah metode peramala yag megguaka waktu sebagai dasar peramala. Adapu metode time series adalah sebagai berikut (Baroto, 2004): 1. Metode Simple Average, 2. Metode Movig Average, 3. Metode Weight Movig Average, 4. Metode Expoetial Smoothig, 5. Metode Regresi Liear Sederhaa, 6. Metode Witer, 7. da lai-lai. Termasuk dalam metode kuatitatif otime series adalah metode-metode ekoometrik, metode aalisis iput-output, metode regresi dega variable bebas buka waktu. 17

13 A. Metode Time Series Metode time series adalah metode peramala secara kuatitatif dega megguaka waktu sebagai dasar peramala. Faktaya tidak ada suatu metode peramala yag ditetapka terbaik utuk melakuka peramala, karea suatu metode peramala baik utuk data tertetu, tetapi tidak utuk data lai. Peramala dega time series memiliki prosedur yag harus dilaksaaka secara utuh. Risiko yag mugki mucul jika prosedur tidak dilaksaaka dega baik (Baroto, 2004): 1. Hasil peramala tidak valid, sehigga tidak dapat diterapka. 2. Kesulita medapatka atau memilih metode peramala yag aka memberika validitas ramala tiggi. 3. Memerluka waktu dalam melakuka aalisis da peramala Prosedur peramala permitaa dega metode time series adalah sebagai berikut: 1. Tetuka pola data permitaa. Data diplot secara grafis, da meyimpulka pola data tersebut. 2. Megguaka beberapa metode time series yag sesuai dega kriteria pola data permitaa. 3. Megevaluasi tigkat kesalaha masig-masig metode yag diguaka. Tigkat kesalaha peramala diukur dega kriteria Mea Absolut Deviatio (MAD), Mea Square of Error (MSE), Mea Absolue Procetage of Error (MAPE). 4. Memilih metode peramala terbaik dari metode yag diguaka. Metode peramala terbaik adalah metode yag memberika tigkat kesalaha palig kecil dibadigka metode laiya. 5. Melakuka peramala permitaa dega metode peramala yag terpilih. Berdasarka prosedur peramala yag telah dijelaska, lagkah awal yag dilakuka adalah pola permitaa time series. Pola permitaa dapat diketahui dega membuat scatter diagram yaitu pemplota data historis selama iterval waktu tertetu. Dalam time series terdapat empat jeis pola permitaa, yaitu 18

14 tred, musima, siklis da kosta (horizotal). Pola permitaa tersebut aka mempegaruhi metode peramala yag aka diguaka. Setiap metode peramala memiliki karakteristik tertetu sehigga memerluka persyarata atau asumsi tertetu pula (Baroto, 2004). a. Pola Tred Pola tred adalah bila data permitaa meujuka pola kecederuga geraka peurua atau keaika jagka pajag. Data meujuka fluktuasi yag bila ditarik garis aka membetuk suatu garis tred. Pola permitaa tred, metode peramala yag sebaikya diguaka adalah metode regresi liear, expoetial smoothig, da double expoetial smoothig. Gambar 2.3 meujuka pola permitaa tred Gambar 2. 3 Pola Tred Sumber : Makridakis, S., Mc. Gee, V.E., da Wheelwright, S.C., 1999 b. Pola Musima Data permitaa yag berfluktuasi, fluktuasi tersebut memperlihatka pegulaga dalam suatu iterval waktu tertetu, maka data tersebut merupaka pola permitaa musima. Disebut pola musima karea permitaa biasaya dipegaruhi oleh musim. Metode peramala yag sesuai utuk pola permitaa musima adalah metode witer, da movig average atau weight movig average. Gambar 2.4 meujuka pola permitaa musima 19

15 Gambar 2. 4 Pola Musima Sumber : Makridakis, S., Mc. Gee, V.E., da Wheelwright, S.C., 1999 c. Pola Siklis Pola siklis apabila fluktuasi permitaa secara jagka pajag membetuk pola gelombag atau siklus. Pola siklis mirip dega pola musima, tetapi pola musima tidak harus berbetuk gelombag, betukya dapat bervariasi, amu terjadi pegulaga setiap tahu. Metode yag sesuai utuk pola permitaa siklis adalah metode movig average, weight movig average, da expoetial smoothig. Gambar 2.5 meujuka pola permitaa siklis Gambar 2. 5 Pola Siklis Sumber : Makridakis, S., Mc. Gee, V.E., da Wheelwright, S.C., 1999 d. Pola kosta Pola data ii terjadi apabila ilai data berfluktuasi di sekitar ilai rata-rata yag kosta. Suatu produk yag pejualaya tidak meigkat atau meuru selama waktu tertetu termasuk ke dalam pola horisotal. Metode peramala yag sesuai utuk pola kosta adalah metode simple average, movig average da expoetial smoothig. Gambar 2.6 meujuka pola permitaa kosta 20

16 Gambar 2. 6 Pola Kosta Sumber : Makridakis, S., Mc. Gee, V.E., da Wheelwright, S.C., 1999 Berikut beberapa metode peramala dalam metode time series yaitu: 1. Metode Simple Average Metode Simple Average merupaka metode sederhaa yag dapat diguaka utuk meetuka hasil peramala utuk periode selajutya dega mejumlahka data historis da kemudia dibagi dega jumlah periode. Metode Simple Average megguaka rumus sebagai berikut: dimaa: d t dt d d d d d = ilai peramala utuk periode t = ilai permitaa aktual utuk periode t = jumlah periode waktu yag diguaka d Metode Movig Average Metode rata-rata bergerak megguaka sejumlah data aktual permitaa yag baru utuk membagkitka ilai ramala utuk permitaa di masa yag aka datag. Rumus metode Movig Average adalah: dimaa: d t dt d d d d d = ilai peramala permitaa utuk periode t = ilai permitaa aktual utuk periode t d 2.2 = jumlah periode waktu yag diguaka sebagai dasar peramala (ilai ii bila miimal 2 da maksimal tidak ada, ditetuka secara subjektif) 21

17 3. Metode Weight Movig Average Data pada periode tertetu diberi bobot, semaki dekat dega saat sekarag semaki besar bobotya. Bobot ditetuka berdasarka pegalama. Rumus metode Weight Movig Average adalah sebagai berikut: d c d c d c d c d 2.3 dimaa: d t = ilai peramala permitaa utuk periode t dt = ilai permitaa aktual utuk periode t c = bobot masig-masig data yag diguaka ( c i = 1), ditetuka secara subjektif = jumlah periode waktu yag diguaka utuk peramala (subjektif) 4. Metode Expoetial Smoothig Beberapa metode yag dikelompokka dalam metode expoetial smoothig yaitu: a. Sigle Expoetial Smoothig b. Double Expoetial Smoothig a. Sigle Expoetial Smoothig Formula utuk metode Sigle Expoetial Smoothig (SES) adalah: d α.d 1α.d 2.4 dimaa: d t = ilai peramala permitaa utuk periode t dt = ilai permitaa aktual utuk periode t d t-1 = ilai peramala permitaa utuk periode t-1 α = suatu ilai ( 0 < α < 1) yag ditetuka secara subjektif Metode SES, sebagaimaa metode SA, MA da WMA, megasumsika peramala permitaa utuk setiap periode ke depa selalu sama. 22

18 b. Double Expoetial Smoothig Pada metode Double Expoetial Smoothig, peramala dimulai dega meetuka besarya ilai alpha secara trial da error. Tahapa-tahapa yag harus dilakuka adalah sebagai berikut: 1. Hitug ekspoesial smoothig pertama dega rumus: S α.d 1α.S 2. Hitug ekspoesial smoothig kedua dega rumus: 3. Hitug kompoe a t dega rumus: 2.5 S" α.s 1α.S" 2.6 a 2S S" 4. Hitug kompoe b t dega rumus: b α 1α S S" 5. Hitug peramala utuk m periode ke depa setelah t dega rumus: dega d 1. F!" a b m Iisialisasi diperluka utuk ilai awal S t da S t, yaitu ilaiya sama 5. Metode Regresi Liear Regresi liear adalah suatu metode popular utuk berbagai macam permasalaha. Utuk peramala time series, formulasi regresi liear cocok diguaka pada pola data tred. Formula regresi liear adalah: Rumus ilai a: Rumus ilai b: Yx ab.x a Y b x b xy x y x x

19 Keteraga : Yx = ilai peramala pada periode ke x x = waktu/periode a = koefisie itersepsi b = koefisie kemiriga 6. Metode Witer Formula utuk metode Witer adalah: Dega: t *a +, a.t-c a + a +,/ 2Na a + f 2 f2 N,f 2 / f N,f 2 f / / /! f N C a + a t, C 1 N Metode peramala Witer diguaka utuk suatu data yag berpola musima, sehigga metode Witer serig disebut Witer Seasoal Method Kriteria Pemiliha Metode Peramala Ketepata atau ketelitia merupaka kriteria utuk meguji kierja suatu metode peramala. Utuk meguji kierja suatu peramala diguaka ukura kesalaha peramala. Metode peramala terbaik adalah metode yag memberika tigkat kesalaha palig kecil dibadigka metode laiya. Berikut kriteria pemiliha peramala yag terbaik (Baroto, 2004): 1. Mea Absolute Deviatio (MAD) MAD adalah rata-rata kesalaha mutlak selama periode tertetu tapa memperhatika apakah hasil peramala lebih besar atau lebih kecil dibadigka keyataaya. MAD d d

20 dimaa: dt = permitaa aktual pada periode t d t = ilai permitaa utuk periode t = bayakya periode waktu yag diguaka 2. Mea Square of Error (MSE) MSE adalah jumlah kuadrat dari semua kesalaha peramala pada setiap periode da membagiya dega jumlah periode peramala. dimaa: dt d t MSE d d = permitaa aktual pada periode t = ilai permitaa utuk periode t = bayakya periode waktu yag diguaka Mea Absolute Procetage of Error (MAPE) dimaa: dt d t MAPE 9*:d d :/d -x100%= = permitaa aktual pada periode t = ilai permitaa utuk periode t = bayakya periode waktu yag diguaka Verifikasi Model Peramala Verifikasi terhadap hasil peramala yag diperoleh dari metode peramala terpilih utuk memeriksa kesesuaia dega kodisi yata. Dua cara uji verifikasi peramala, yaitu (Oscar, 2010): Uji Verifikasi Peramala dega Movig Rage Chart Uji verifikasi peramala dega megguaka movig rage chart atau peta kedali peramala merupaka uji verifikasi peramala yag palig serig 25

21 diguaka. Movig rage chart diguaka dega membadigka ilai kesalaha atara ilai aktual dega ilai peramala. Rumus utuk movig rage chart sebagai berikut: Keteraga : d t = demad aktual d t = demad forecast MR :d d d d : 2.20 MR UCL 2,66MR????? 2.22 LCL 2,66MR????? 2.23 Hasil uji verifikasi dikataka out of cotrol jika: 1. Ada titik di luar UCL/ LCL 2. Dari 3 titik berturut-turut ada 2 titik atau lebih berada di regio A (±1,77 MR) 3. Dari 5 titik berturut-turut ada 4 titik atau lebih berada di regio B (±0,89 MR) 4. Ada 8 titik berturut-turut di bagia atas atau bawah garis tegah regio C. Umumya, data yag dibutuhka utuk pegujia verifikasi peramala dega metode movig rage chart adalah miimal 20 data. Hasil peramala yag lulus uji verifikasi peramala adalah semua titik berada dalam batas cotrol, maka peramala tersebut dapat diterima sebagai hasil peramala yag baik, tetapi jika terdapat titik diluar batas kedali, maka harus dilakuka revisi. Perbaika yag dapat dilakuka adalah dega megidetifikasi peyebab titik yag berada diluar batas kedali tersebut, selajutya ditetuka apakah hasil peramala dapat diterima atau melakuka pegujia utuk metode peramala berikutya Uji Trackig Sigal Uji trackig sigal merupaka suatu ukura bagaimaa baikya suatu ramala memperkiraka ilai-ilai aktual. Trackig sigal yag positif meujukka bahwa ilai aktual permitaa lebih besar daripada hasil ramala, 26

22 sedagka ilai trackig sigal yag egatif meujukka ilai aktual permitaa lebih kecil daripada hasil ramala. Suatu trackig sigal disebut baik bila memiliki RSFE (Ruig Sum of the Forecast Errors) yag redah, sehigga pusat dari trackig sigal medekati ol. Terdapat dua macam uji trackig sigal, yaitu trackig sigal meurut Brow da trackig sigal meurut Trigg. Kedua uji ii dibedaka atas ilai batas atas da batas bawah. a. Uji Trackig Sigal Brow Batas-batas ilai trackig sigal Brow = ±4 sampai ±6 Yag serig dipakai: Batas atas = 4, batas bawah = -4 MAD d d Trackig Sigal RSFE MAD d d MAD b. Uji Trackig Sigal Trigg Batas-batas ilai trackig sigal Trigg = ±1 MAD MAE d d Trackig Sigal d d MAD Ukura lot Ukura lot merupaka jumlah atau kuatitas barag yag aka dipesa dari pemasok utuk memeuhi permitaa kosume, atau secara iteral dalam maufaktur jumlah yag diproduksi utuk memeuhi permitaa. Berikut tekik yag dapat diguaka utuk meetuka ukura lot yaitu (Baroto, 2004): 1. Fixed Order Quatity (FOQ) Dalam metode FOQ ukura lot ditetuka secara subjektif. Ukura lotya dapat ditetuka berdasarka pegalama produksi atau ituisi. Tidak ada tekik yag dapat dikemukaa utuk meetuka berapa ukura lot ii. Kapasitas produksi selama lead time produksi dalam hal ii dapat 27

23 diguaka sebagai dasar utuk meetuka besarya lot. Sekali ukura lot ditetapka, maka lot ii dapat diguaka utuk seluruh periode selajutya dalam perecaaa. Metode ii dapat diguaka utuk produk yag biaya pemesaaya sagat mahal. 2. Lot for lot (L-4-L) Tekik peerapa ukura lot dilakuka atas dasar pesaa diskrit. Disampig itu tekik ii merupaka cara palig sederhaa dari semua tekik ukura lot yag ada. Tekik ii selalu melakuka perhituga kembali (bersifat diamis) terutama apabila terjadi perubaha pada kebutuha bersih. Pegguaa tekik ii bertujua utuk memiimumka ogkos simpa, sehigga dega tekik ii ogkos simpa mejadi ol. Oleh karea itu, serigkali metode ii diguaka utuk barag yag memiliki biaya simpa per uit yag sagat mahal. Apabila dilihat dari pola kebutuha yag mempuyai sifat diskotiyu atau tidak teratur, maka tekik ii memiliki kemampua yag baik. 3. Ecoomic Order Quatity (EOQ) Dalam tekik EOQ, ukura lot pemesaa adalah tetap, Peetua ukura lot dega EOQ berdasarka biaya pemesaa da biaya peyimpaa. Perhituga EOQ megguaka rumus: EOQ K 2AD h 2.28 Keteraga : A = Biaya pemesaa(satu kali pemesaa) D = Demad (permitaa)/tahu h = Biaya simpa/uit/tahu 2.7 Persediaa Pegama (Safety Stock) Safety stock dalam pegertiaya adalah persediaa pegama dimaa persediaa tersebut utuk megatisipasi fluktuasi permitaa dari kosume, ketika permitaa meigkat, perusahaa tetap dapat memeuhi permitaa kosume tersebut. Safety stock juga dapat meguragi resiko kemugkia 28

24 kehabisa barag sehigga perusahaa tidak kehilaga kesempata utuk dapat mejual barag karea kehabisa stock. Safety stock dipegaruhi oleh tigkat pelayaa (service level) semaki besar tigkat pelayaa perusahaa terhadap kosume maka jumlah atau kuatitas safety stock aka semaki besar, sedagka bila semaki kecil tigkat pelayaa perusahaa terhadap kosume, maka jumlah atau kuatitas daripada safety stock juga semaki kecil. Suatu perusahaa meetapka tigkat pelayaa perusahaa pada tigkat 95% dimaa artiya perusahaa saggup memeuhi permitaa sebesar 95%, da siap meaggug kehilaga sebesar 5% kosume yag tidak terpeuhi. Demikia pula, apabila suatu perusahaa meetapka tigkat pelayaa perusahaa pada tigkat 100% dimaa artiya perusahaa saggup memeuhi permitaa sebesar 100%, da tidak ada permitaa kosume yag tidak terpeuhi. Adapu safety stock dapat dihitug dari Mea Absolut Deviatio (MAD) yag didapatka dari hasil metode peramala yag terpilih kemudia dikalika dega faktor pegama berdasarka tigkat pelayaa yag ditetapka, didalam rumus dituliska sebagai berikut: SS = MAD * Faktor Pegama Keteraga : SS = Safety Stock Faktor pegama = faktor keamaa yag dihitug utuk MAD, yag ilaiya tergatug dari tigkat service level. 2.8 Peelitia Terdahulu Berikut ii merupaka peelitia-peelitia sebelumya yag diguaka sebagai acua dalam peelitia ii. 1. Haa Christia (2012). PERENCANAAN PENJADWALAN DISTRIBUSI PRODUK MENGGUNAKAN DISTRIBUTION REQUIREMENT PLANNING (DRP) DI TWIN TULIPWARE INDONESIA. 29

25 Tabel 2. 5 Peelitia Terdahulu 1 Permasalaha Bagaimaa melakuka perecaaa da pejadwala aktivitas distribusi utuk Twi Tulipware Idoesia? Variabel Lokasi Cabag, Jumlah Permitaa, Kompoe Biaya, Lead Time Pegirima. Metode pemecaha masalah Hasil Peelitia Distributio Requiremet Plaig. Biaya distribusi yag dikeluarka perusahaa dega metode DRP adalah sebesar Rp , sedagka biaya distribusi dega metode yag diguaka perusahaa saat ii adalah Rp Artiya, aktivitas distribusi dega metode DRP aka meguragi biaya distribusi sebesar 5,93% per tahu dibadigka dega metode distribusi yag diguaka perusahaa saat ii. 2. Putu Adayai (2011). PERENCANAAN PENJADWALAN DISTRIBUSI PRODUK DENGAN METODE DISTRIBUTION REQUIREMENT PLANNING (DRP) DI PT KHARISMA ESA ARDI-SURABAYA. Tabel 2. 6 Peelitia Terdahulu 2 Permasalaha Bagaimaa merecaaka pejadwala aktivitas distribusi produk sesuai kapasitas persediaaya utuk permitaa produk dega biaya distribusi miimum di PT. KHARISMA ESA ARDI-SURABAYA Variabel Jumlah Permitaa (Demad), Lokasi Cabag, Alat Agkuta da Kapasitas. Metode pemecaha masalah Hasil Peelitia Distributio Requiremet Plaig Hasil Peelitia didapatka Perecaaa da Pejadwala Aktivitas Distribusi metode perusahaa, Total Costya sebesar Rp ,00,-. Sedagka dega metode DRP, Total Costya sebesar Rp ,00,- terjadi peurua sebesar 20%. 30