BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA

Transkripsi

1 BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA 4.1 Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan adalah data yang didapat dari bulan Mei 2007 sampai bulan Juli 2007 yaitu berupa data-data yang berkaitan dengan perencanaan dan pengendalian produksi Data Permintaan Bahan Baku Data yang diperoleh merupakan data permintaan bahan baku yang terjadi dari periode Juli Juni 2007, bahan baku tersebut merupakan bahan baku utama PT. Palko Sari Eka yaitu berupa CCO (Crude Coconut Oil) yang nantinya akan disuling untuk menjadi produk RBD Coconut Oil. Tabel 4.1 Data Permintaan Bahan Baku CCO Year Month Demand (mt) Juli Agustus September Oktober November Desember

2 63 Year Month Demand (mt) Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari Februari Maret April Mei Juni Total Sumber : PT. Palko Sari Eka Keterangan : 1 mt = 1 metric ton (satuan SI untuk ton) = 1000 kg

3 64 Lead time pengiriman bahan baku CCO yang didatangkan dari luar pulau yaitu berkisar antara 1 minggu. Keterlambatan mungkin saja terjadi akibat pengaruh kondisi cuaca yang buruk yang menyebabkan terhambatnya proses pengiriman bahan baku tersebut. Tetapi biasanya lead time cukup konstan dan jarang terjadi keterlambatan. Harga bahan baku CCO dari pemasok pada bulan Juni 2007 adalah Rp 5.850,- per kilogramnya. PT. Palko Sari Eka memesan bahan baku CCO dengan jumlah tetap pada 300mT. Sedangkan harga jual RBD Coconut Oil Rp 6.750,- per kilogramnya Data Biaya Biaya Penyimpanan Biaya penyimpanan (holding cost) didapat dari perhitungan opportunity cost (biaya kesempatan) jika seandainya uang yang tertanam dipersediaan ditabung di bank dikalikan dengan harga beli bahan baku per kg. Bunga bank di Indonesia saat ini = 9% per tahun. P = Rp 5.850,- per kg = Rp ,- per mt F = 9% x 3th = 27% per 3 tahun Cc = P.F = Rp ,- x 27% = Rp ,- per mt per 3 tahun

4 65 Biaya Pemesanan Biaya pemesanan (order cost) didapat dari biaya-biaya yang dikeluarkan untuk satu kali proses pemesanan yang tercakup didalamnya biaya PPN, biaya telepon, biaya fax, biaya ekspedisi, biaya bahan bakar, biaya pengepakan, dan biaya pemeriksaan. Co = Rp ,- per sekali pesan. (ada beberapa data-data biaya yang dianggap sangat privacy sehingga tidak mencantumkan data yang detail dan hanya hasil dari interview sebagai gambaran untuk melakukan perhitungan). Memang biaya pemesanan tersebut cukuplah besar, mengingat barang yang dipesan yaitu berupa minyak yang ditempatkan dalam sebuah storage tank yang didatangkan dari luar pulau yaitu dengan menggunakan kapal laut dengan skala besar. 4.2 Pengolahan Data Data-data yang sudah ada selanjutnya diolah sesuai dengan metode yang ditetapkan. Karena perusahaan tidak melakukan back order (pemesanan dipenuhi kemudian hari) dan tidak ada diskon pada pemesanan bahan baku dengan jumlah tertentu, maka metode pengendalian persediaan yang paling tepat adalah metode EOQ, metode EOI, dan metode Min-Max untuk mendapatkan total biaya tahunan yang paling minimum atau menguntungkan, setelah itu dilakukan simulasi untuk meramalkan jumlah yang harus di order dan kapan harus dilakukan peng-orderan kembali.

5 Perhitungan Fixed Order Quantity Systems (EOQ) Merupakan metode persediaan yang menggunakan re-order point (titik pemesanan kembali) untuk pemesanannya dimana pemesanan dilakukan bila persediaan telah mencapai re-order point. Besar kuantitas pemesanan adalah sama. Data-data yang diperlukan dalam perhitungan EOQ : a. Demand CCO Juli Juni 2007 D = 69517,827 mt b. Harga bahan P = Rp ,- per mt (1000kg) c. Biaya pemesanan Co = Rp ,- per sekali pesan d. Biaya penyimpanan Cc = Rp ,- per mt per 3 tahun e. Lead Time L = 7 hari = 7/30 = 0,23 bulan f. Service Level (tingkat pelayanan) yang diinginkan perusahaan = 95% Maka dari tabel kurva normal didapat, Z = 1,65

6 67 Karena data demand merupakan data rekapitulasi selama 3 tahun ( ). Maka diperlukan data kebutuhan CCO per bulannya sehingga didapat : D d = n 69517,827 d = 36 d = 1931,05 mt Setelah mendapatkan data-data yang diperlukan barulah economic order quantity dapat dicari, sebagai berikut : Q* = 2CoD Cc Q* = ,827 27% Q* = 2767,342mT Sedikit pembulatan untuk kemudahan melakukan pesanan dan transportasinya, sehingga EOQ menjadi = 2770 mt.

7 68 Meski jumlah pesanan ekonomis telah didapat, tetapi pada kenyataannya jumlah demand bersifat tidak pasti, dan selalu berubah-ubah. Selain itu banyak kemungkinan lain bisa terjadi sehingga kemungkinan kehabisan persediaan dapat terjadi. Karena service level yang diinginkan oleh PT. Palko Sari Eka adalah 95%, berarti kemungkinan untuk kehabisan persediaan hanya 5% saja. Oleh karena itu, untuk menghindari kehabisan persediaan ini, diperlukan adanya persediaan dalam jumlah tertentu sebagai stok cadangan (safety stock) agar tidak terjadi resiko kehabisan atau kekurangan pesanan tersebut. Dalam penentuan safety stock, diperlukan terlebih dahulu data standar deviasi dari permintaan CCO selama 3 tahun terakhir yang didapat dengan rumus : s = ( Di d) n 1 2 Barulah setelah itu safety stock dapat dicari dengan rumus : SS = Zs L Berikut adalah tabel perhitungan untuk mencari standar deviasi dari demand CCO selama 3 tahun :

8 69 Tabel 4.2 Perhitungan Standar Deviasi Demand CCO Year Month Demand (mt) Average Demand Di d 2 Di d Juli Agustus September Oktober November Desember Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari Februari Maret April Mei Juni Total

9 70 Standar Deviasi kebutuhan CCO per bulan s = ( Di d) n 1 s = 92927, s = 51,527 mt 2 Persediaan Pengaman (Safety Stock) SS = Zs L SS = 1, 65 51,527 0, 23 SS = 40,774 mt 41 mt Kemudian dapat dicari berapa banyak pesanan bahan baku CCO yang dilakukan selama 3 tahun, m, dan berapa hari interval antar pesanannya, T, dapat ditentukan : D CcD m = = Q * 2 Co = 69517, = 25,10 25 kali pesanan selama 3 tahun

10 71 1 Q* T = W W m = D, dimana W = Jumlah hari dalam 3 tahun 2770 = 3x ,827 = 43,63 hari Kemudian titik pemesanan kembali (reorder point) juga dapat ditentukan. Lead time pemesanan CCO dalam hitungan bulan, maka perhitungan reorder point-nya adalah sebagai berikut : R = SS + dl R = 41 + (1931, 05 0, 23) R = 485,142 mt 486 mt Sedangkan rata-rata tingkat persediaan (Average Inventory Level) dan Turn Over Ratio (TOR) bisa didapat pula dengan : I = SS + ( xq*) 1 2 I = 41 + ( 2770) 1 2 I = 1426mT D TOR = I TOR = 1426 TOR = 48,75

11 72 Berdasarkan tujuan awalnya yaitu dapat meminimasi total biaya persediaan, maka total biaya persediaan untuk 3 tahun dapat dicari yaitu : Total Biaya Persediaan Dalam 36 Bulan D TC( Q*) =. ( 1 Co + SS + 2. Q*) Cc Q* ,827 = ( ) x = Rp baku, yaitu : Untuk total biaya tahunan tinggal ditambah biaya pembelian bahan D TC( Q*) = PD + Co ( SS Q*) Cc Q* = ( x ,827 ) = Rp

12 Perhitungan Fixed Order Interval Systems (EOI) Merupakan metode persediaan dengan pemesanan bahan baku memiliki interval pemesanan yang sama dengan besar kuantitas pemesanan berubah-ubah sesuai dengan jumlah persediaan yang dimiliki. Data-data yang diperlukan dalam perhitungan EOI : a. Demand CCO Juli Juni 2007 D = 69517,827 mt b. Harga bahan P = Rp ,- per mt (1000kg) c. Biaya pemesanan Co = Rp ,- per sekali pesan d. Biaya penyimpanan Cc = Rp ,- per mt per 3 tahun e. Lead Time L = 7 hari = 7/30 = 0,23 bulan f. Service Level (tingkat pelayanan) yang diinginkan perusahaan = 95% Maka dari tabel kurva normal didapat, Z = 1,65 g. Demand CCO per bulan d = 1931,05 mt h. Standar deviasi kebutuhan CCO per bulan s = mt

13 74 Setelah mendapatkan data-data yang diperlukan barulah economic order interval dapat dicari, sebagai berikut : T* = 2Co CcD T* = ,827 T* = 0, 0398 Karena data historis diambil selama jangka waktu 36 bulan maka diperlukan penyesuaian perhitungan untuk kemudahan melakukan inspeksi secara periodik dalam jangka bulanan, sehingga EOI menjadi : T* = 0,0398 x 36 bulan = 1,4328 bulan 1,5 bulan atau T* = 0,0398 x 3 tahun x 365 hari = 43,581 hari 45 hari Untuk menghindari kehabisan persediaan, diperlukan adanya persediaan dalam jumlah tertentu sebagai stok cadangan (safety stock) agar tidak terjadi resiko kehabisan atau kekurangan pesanan tersebut. SS = Zs ( T * + L) SS = 1, 65 51,527 (1, , 23) SS = 109, 632 mt 110 mt

14 75 Pada perhitungan EOI kali ini agak berbeda dengan EOQ dimana terdapat Maximum Inventory Level yaitu tingkat maksimum persediaan yang cukup besar dalam memenuhi demand selama waktu interval pesanan T* dan tentunya waktu tenggang L. Dimana perhitungannya adalah : E = SS+ d( T* + L) E = ,05(1, ,23) E = 3.320,95 mt mt Sedangkan rata-rata tingkat persediaan (Average Inventory Level) dan Turn Over Ratio (TOR) bisa didapat dengan : I = SS+ 1 2 ( dt*) I = (1.931, 05 1, 4328) I = 1.493, 404 mt D TOR = I ,827 TOR = 1.493, 404 TOR = 46,55

15 76 Kuantitas pesanan untuk periode pesanan dimana tingkat pelayanan PT. Palko Sari Eka adalah 95% dapat dicari sebagai berikut : Q= E I Q = , 404 Q= 1.827,596 mt mt Berdasarkan tujuan awalnya yaitu dapat meminimasi total biaya persediaan, maka total biaya persediaan untuk 3 tahun dapat dicari yaitu : Total Biaya Persediaan Dalam 36 Bulan Co TC( T*) = + ( SS dt*) Cc T * = ( ,05 0,0398) x x 0, 0398 = Rp Untuk total biaya tahunan tinggal ditambah biaya pembelian bahan baku, yaitu : Co TC( T*) = PD + + ( SS dt*) Cc T * = ( x ,827 ) = Rp

16 Perhitungan Maximum - Minimum Systems (Min-Max) Cara kerja Min-Max System ini yaitu apabila persediaan telah melewati batas-batas minimum dan mendekati batas safety stock maka reorder harus dilakukan. Jadi batas minimum stock merupakan batas re-order level. Batas maksimum adalah batas kesediaan perusahaan atau manajemen untuk menginvestasikan uangnya dalam bentuk persediaan bahan baku. Jadi dalam hal ini yang terpenting adalah batas minimum dan maximum untuk dapat menentukan order quantity. Data-data yang diperlukan dalam perhitungan Min-Max : a. Demand CCO Juli Juni 2007 D = 69517,827 mt b. Harga bahan P = Rp ,- per mt (1000kg) c. Biaya pemesanan Co = Rp ,- per sekali pesan d. Biaya penyimpanan Cc = Rp ,- per mt per 3 tahun e. Lead Time L = 7 hari = 7/30 = 0,23 bulan f. Service Level (tingkat pelayanan) yang diinginkan perusahaan = 95%

17 78 Pada metode ini terdapat sedikit perbedaan didalam menentukan safety stock, yaitu tidak memerlukan adanya nilai standar deviasi dan nilai Z dalam perhitungannya. Nilai safety stock didapat dari nilai kebutuhan bahan baku CCO per bulannya yaitu : D SS = n 69517,827 SS = 36 SS = 1931, 05 mt 1930 mt Kemudian dalam metode ini juga ada 2 variabel baru yaitu minimum stock dan maximum stock. Dimana minimum stock adalah titik pemesanan kembali, sedangkan maximum stock adalah titik dimana tingkat persediaan paling tinggi diijinkan, dengan perhitungan sebagai berikut : Min Stock = ( DL) + SS Min Stock = (69.517,827 0, 23) Min Stock = ,83 mt mt Max Stock = 2( DL) + SS Max Stock = 2(69.517,827 0, 23) Max Stock = , mt mt

18 79 Dalam penentuan jumlah pesanannya pun agak berbeda, yaitu dengan cara mencari selisih antara maximum stock dengan minimum stock. Q = Max Stock Min Stock Q = Q = mt Seperti halnya dalam perhitungan EOQ, dapat dicari berapa banyak pesanan bahan baku CCO yang dilakukan selama 3 tahun, m, dan berapa hari interval antar pesanannya, T, dapat ditentukan : D m = Q = , = 4,29 4 kali pesanan selama 3 tahun 1 Q T = W W m = D, dimana W = Jumlah hari dalam 3 tahun = 3x ,827 = 255,49 hari 255 hari

19 80 Sedangkan rata-rata tingkat persediaan (Average Inventory Level) dan Turn Over Ratio (TOR) bisa didapat pula dengan : I = SS + (. Q) 1 2 I = (.16220) 1 2 I = mt D TOR = I TOR = TOR = 6,92 Untuk perhitungan yang terakhir yaitu total biaya persediaan untuk 3 tahun dapat dicari sebagai berikut : D TC( Min Max) = Co + CcD Q ,827 = x , = Rp Untuk perhitungan total biaya tahunan : D TC( Min Max) = PD + Co + CcD Q = ( x69.517,827) = Rp

20 Simulasi persediaan dengan menggunakan metode Monte Carlo Dengan menggunakan simulasi Monte Carlo, diharapkan dapat mengetahui probabilitas yang akan terjadi dalam 36 bulan ke depan dan dapat mengantisipasi permintaan yang melonjak dan probabilitas diambil berdasarkan data historis yang pernah terjadi. Simulasi dilakukan dengan tiga metode sebagai pembanding, yaitu metode EOQ dengan Perpetual Inventory Simulation, metode EOI dengan Periodic Inventory Simulation, dan metode Min-Max dengan Min-Max Inventory Simulation yang mempunyai kelebihan dan kekurangan sesuai dengan situasi permintaan yang akan terjadi. Sebelumnya perlu dibuat terlebih dahulu distribusi probabilitas yang didapat dari data historis dari bulan Juli 2004 Juni 2007, seperti yang terlihat pada tabel 4.3, dimana jumlah selang kelasnya adalah sebanyak 20. Untuk data demand diambil dari limit atas selang kelas, lalu dilakukan penghitungan frekuensi dari setiap demand yang pernah terjadi, kemudian dibuat probabilitasnya. Untuk membuat range probability diperlukan membuat komulatif probabilitasnya terlebih dahulu. Ternyata terdapat beberapa kali frekuensi yang belum pernah terjadi sebelumnya, yaitu pada nomor urut 7, 15, 18, 19 yang ditandai dengan warna pada baris tersebut. Untuk kasus ini range probability diambil dari demand yang sebelumnya.

21 82 Tabel 4.3 Distribusi Probabilitas Bahan Baku CCO No Demand Frequency Probability Cumulative Probability Range Probability Total Perpetual Inventory Simulation Simulasi dilakukan selama 36 bulan untuk memudahkan perbandingan metode mana yang paling baik, yang dapat dilihat pada tabel 4.4. Data demand didapat dengan men-generate random number dari program excel dengan menggunakan formula =RAND() kemudian random number tersebut dicocokkan masuk ke range probability yang mana, sehingga memberikan data simulasi untuk data demand.

22 83 Untuk data on hand inisialisasi didapat dari penjumlahan jumlah pesanan optimal (Q*) dan safety stock (SS), dimana setiap kali melakukan pesanan jumlahnya tetap yaitu 2770 mt. Kemudian dari simulasi tersebut dihitung Total Inventory Cost-nya. Tabel 4.4 Simulasi Kebutuhan Bahan Baku CCO dengan Metode EOQ Simulated Random Numbers Simulated Activity Simulated Cost Month Demand Demand Order Unit Balance Holding Cost Order Cost Inventory Cost Rp19,326,938 Rp0 Rp19,326, Rp37,096,313 Rp87,000,000 Rp124,096, Rp53,549,438 Rp87,000,000 Rp140,549, Rp11,210,063 Rp0 Rp11,210, Rp30,734,438 Rp87,000,000 Rp117,734, Rp47,845,688 Rp87,000,000 Rp134,845, Rp64,956,938 Rp87,000,000 Rp151,956, Rp23,714,438 Rp0 Rp23,714, Rp41,264,438 Rp87,000,000 Rp128,264, Rp58,375,688 Rp87,000,000 Rp145,375, Rp17,352,563 Rp0 Rp17,352, Rp34,463,813 Rp87,000,000 Rp121,463, Rp53,549,438 Rp87,000,000 Rp140,549, Rp12,526,313 Rp0 Rp12,526, Rp32,489,438 Rp87,000,000 Rp119,489, Rp49,600,688 Rp87,000,000 Rp136,600, Rp68,905,688 Rp87,000,000 Rp155,905, Rp27,882,563 Rp0 Rp27,882, Rp46,090,688 Rp87,000,000 Rp133,090, Rp65,395,688 Rp87,000,000 Rp152,395, Rp21,959,438 Rp0 Rp21,959, Rp41,045,063 Rp87,000,000 Rp128,045, Rp59,472,563 Rp87,000,000 Rp146,472, Rp15,158,813 Rp0 Rp15,158, Rp33,586,313 Rp87,000,000 Rp120,586, Rp53,330,063 Rp87,000,000 Rp140,330, Rp10,990,688 Rp0 Rp10,990, Rp30,295,688 Rp87,000,000 Rp117,295, Rp48,503,813 Rp87,000,000 Rp135,503, Rp65,615,063 Rp87,000,000 Rp152,615, Rp21,959,438 Rp0 Rp21,959, Rp39,509,438 Rp87,000,000 Rp126,509, Rp59,253,188 Rp87,000,000 Rp146,253, Rp16,694,438 Rp0 Rp16,694, Rp35,780,063 Rp87,000,000 Rp122,780, Rp54,207,563 Rp87,000,000 Rp141,207,563 Total Rp1,403,692,875 Rp2,175,000,000 Rp3,578,692,875

23 Periodic Inventory Simulation Untuk data on hand inisialisasi didapat dari tingkat persediaan maksimum (E), dimana setiap kali melakukan pesanan jumlahnya berubah-ubah disesuaikan dengan kebutuhan seperti yang terlihat pada tabel 4.5. Pesanan dilakukan secara periodik dengan selang waktu 45 hari. Tabel 4.5 Simulasi Kebutuhan Bahan Baku CCO dengan Metode EOI Simulated Random Numbers Simulated Activity Simulated Cost Month Demand Demand Order Size Unit Balance Holding Cost Order Cost Inventory Cost Rp30,515,063 Rp0 Rp30,515, Rp51,355,688 Rp87,000,000 Rp138,355, Rp72,854,438 Rp87,000,000 Rp159,854, Rp30,515,063 Rp0 Rp30,515, Rp52,233,188 Rp87,000,000 Rp139,233, Rp72,854,438 Rp87,000,000 Rp159,854, Rp29,198,813 Rp0 Rp29,198, Rp52,233,188 Rp87,000,000 Rp139,233, Rp72,854,438 Rp87,000,000 Rp159,854, Rp29,198,813 Rp0 Rp29,198, Rp52,342,875 Rp87,000,000 Rp139,342, Rp72,854,438 Rp87,000,000 Rp159,854, Rp31,173,188 Rp0 Rp31,173, Rp52,342,875 Rp87,000,000 Rp139,342, Rp72,854,438 Rp87,000,000 Rp159,854, Rp29,198,813 Rp0 Rp29,198, Rp52,123,500 Rp87,000,000 Rp139,123, Rp72,854,438 Rp87,000,000 Rp159,854, Rp30,295,688 Rp0 Rp30,295, Rp52,123,500 Rp87,000,000 Rp139,123, Rp72,854,438 Rp87,000,000 Rp159,854, Rp31,173,188 Rp0 Rp31,173, Rp51,684,750 Rp87,000,000 Rp138,684, Rp72,854,438 Rp87,000,000 Rp159,854, Rp30,515,063 Rp0 Rp30,515, Rp52,342,875 Rp87,000,000 Rp139,342, Rp72,854,438 Rp87,000,000 Rp159,854, Rp31,392,563 Rp0 Rp31,392, Rp51,575,063 Rp87,000,000 Rp138,575, Rp72,854,438 Rp87,000,000 Rp159,854, Rp29,198,813 Rp0 Rp29,198, Rp51,246,000 Rp87,000,000 Rp138,246, Rp72,854,438 Rp87,000,000 Rp159,854, Rp30,295,688 Rp0 Rp30,295, Rp52,013,813 Rp87,000,000 Rp139,013, Rp72,854,438 Rp87,000,000 Rp159,854,438 Total Rp1,860,541,313 Rp2,088,000,000 Rp3,948,541,313

24 Min-Max Inventory Simulation Untuk data on hand inisialisasi didapat dari maximum stock (max stock), dimana setiap kali melakukan pesanan jumlahnya tetap yaitu mt. Pesanan akan dilakukan begitu persediaan mencapai minimum stock. Min-Max Inventory Simulation dapat dilihat pada tabel 4.6. Tabel 4.6 Simulasi Kebutuhan Bahan Baku CCO dengan Metode Min-Max Simulated Random Numbers Simulated Activity Simulated Cost Month Demand Demand Order Unit Balance Holding Cost Order Cost Inventory Cost Rp711,652,500 Rp0 Rp711,652, Rp668,655,000 Rp0 Rp668,655, Rp624,341,250 Rp0 Rp624,341, Rp582,001,875 Rp0 Rp582,001, Rp540,759,375 Rp0 Rp540,759, Rp497,103,750 Rp0 Rp497,103, Rp453,448,125 Rp0 Rp453,448, Rp412,205,625 Rp0 Rp412,205, Rp724,815,000 Rp87,000,000 Rp811,815, Rp681,159,375 Rp0 Rp681,159, Rp640,136,250 Rp0 Rp640,136, Rp596,480,625 Rp0 Rp596,480, Rp554,799,375 Rp0 Rp554,799, Rp513,776,250 Rp0 Rp513,776, Rp472,972,500 Rp0 Rp472,972, Rp429,316,875 Rp0 Rp429,316, Rp743,681,250 Rp87,000,000 Rp830,681, Rp702,658,125 Rp0 Rp702,658, Rp660,099,375 Rp0 Rp660,099, Rp618,637,500 Rp0 Rp618,637, Rp575,201,250 Rp0 Rp575,201, Rp533,520,000 Rp0 Rp533,520, Rp491,180,625 Rp0 Rp491,180, Rp446,866,875 Rp0 Rp446,866, Rp404,527,500 Rp0 Rp404,527, Rp719,330,625 Rp87,000,000 Rp806,330, Rp676,991,250 Rp0 Rp676,991, Rp635,529,375 Rp0 Rp635,529, Rp592,970,625 Rp0 Rp592,970, Rp549,315,000 Rp0 Rp549,315, Rp505,659,375 Rp0 Rp505,659, Rp462,442,500 Rp0 Rp462,442, Rp421,419,375 Rp0 Rp421,419, Rp734,686,875 Rp87,000,000 Rp821,686, Rp693,005,625 Rp0 Rp693,005, Rp650,666,250 Rp0 Rp650,666,250 Total Rp20,922,013,125 Rp348,000,000 Rp21,270,013,125

25 Analisa Data Analisis Metode Pengendalian Persediaan Dari hasil perhitungan ketiga metode pengendalian persediaan, baik sistem persediaan secara kontinu (EOQ), sistem persediaan secara periodik (EOI), dan sistem persediaan Min-Max mempunyai kelebihan dan kekurangan masing-masing. Hasil perbandingan metode EOQ, metode EOI, dan metode Min-Max terhadap bahan baku CCO yang terdapat pada PT. Palko Sari Eka dapat dilihat pada tabel 4.7 berikut : Tabel 4.7 Perbandingan Metode EOQ, Metode EOI, dan Metode Min-Max No. Bahan Baku CCO EOQ EOI Min-Max 1 Order Quantity 2770 mt 1830 mt mt 2 Safety Stock 41 mt 110 mt 1930 mt 3 Inventory Level mt 1426 mt mt 4 Turn Over Ratio Total Inventory Cost Rp4,371,019,395 Rp4,544,761,614 Rp110,176,283,884 Perbandingan setiap metode pengendalian persediaan akan dilakukan berdasarkan 5 kriteria pada tabel 4.7 diatas yaitu jumlah pesanannya (order quantity), persediaan pengaman (safety stock), tingkat persediaan rata-rata (inventory level), rasio pengembalian aset (turn over ratio), dan yang terakhir yang menjadi tujuan penelitian ini adalah total biaya persediaannya.

26 87 Perbandingan pertama dapat kita lihat dari jumlah pesanan yang dilakukan, bila metode EOQ menghitung jumlah pesanan yang paling optimal yaitu 2770 mt setiap pesan, lain halnya dengan metode EOI yang melakukan pesanan berdasarkan kebutuhan, dalam hal ini perhitungan didapat dari pesanan rata-rata yaitu 1830 mt. Hasil yang cukup mengejutkan didapat dari metode Min-Max yang mempunyai jumlah pesanan yang sangat tinggi yaitu mt, hal ini dapat dimaklumi karena rumus pada metode Min-Max menggunakan variabel demand selama 3 tahun yang jumlahnya sudah cukup besar, sehingga otomatis perhitungannya pun menjadi lebih besar. Untuk safety stock dapat terlihat metode EOI membutuhkan safety stock lebih besar yaitu 110 mt jika dibandingkan EOQ yang hanya menyediakan safety stock sebanyak 41 mt, hal ini jelas terjadi karena EOI harus mempunyai sediaan lebih banyak untuk mencukupi kebutuhan pesanan sampai waktu yang ditentukan, baru setelah itu dapat melakukan pesanan lagi. Hal ini dimaksudkan untuk menghindari terjadinya stockout selama periode T* dan lead time (L). Tetapi walau begitu tetaplah metode Min-Max yang mempunyai sediaan pengaman paling besar yaitu 1930 mt karena safety stock dihitung berdasarkan kebutuhan bahan baku CCO per bulannya. Pada perbandingan untuk nilai tingkat persediaan, lagi-lagi metode Min-Max terlihat mempunyai nilai yang paling besar karena metode ini mempunyai nilai safety stock dan order quantity yang cukup besar. Tidak sebanding dengan nilai yang ada pada kedua metode lainnya.

27 88 Sesuai dengan pengertiannya Turn Over Ratio, yaitu rasio pengembalian aset atau tolak ukur keberhasilan inventory, maka metode yang mempunyai Turn Over Ratio yang lebih besar berarti lebih baik, maka metode EOQ terlihat lebih baik dengan nilai rasio sebesar Sedangkan nilai rasio paling kecil terdapat pada metode Min-Max yaitu 6,92 karena metode ini memiliki tingkat persediaan rata-rata yang sangat besar jika dibandingkan dengan kedua metode lainnya.. Perbandingan terakhir tentunya dapat kita lihat dari besarnya biaya persediaan selama 3 tahun. Ternyata dari ketiga metode pengendalian persediaan, metode EOQ menghasilkan biaya persediaan yang paling minimum. Sedangkan metode Min-Max mempunyai biaya persediaan yang paling besar akibat biaya penyimpanan yang sangat besar karena terlalu banyak persediaan bahan baku yang menumpuk.. Jika dilihat dari variabel pembanding hasil perhitungan rumus, diambil kesimpulan kalau metode pengendalian persediaan yang paling baik diantara ketiga metode adalah metode EOQ (Economic Order Quantity) dengan jumlah pesanan sebesar 2770 mt dan total biaya persediaan sebesar Rp ,-. Tetapi hasil ini belum tentu benar adanya, karena demand diasumsikan selalu konstan, padahal kenyataannya seringkali demand bersifat tidak pasti, oleh karena itu perlu dianalisa lebih lagi melalui simulasi yang dilakukan terhadap ketiga metode tersebut.

28 Analisis Hasil Simulasi Untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat lagi mengenai metode pengendalian persediaan yang paling baik, dapat ditelusuri lebih lanjut lagi dari hasil perbandingan simulasi. Jika pada perpetual inventory simulation menggunakan reorder point dalam penentuan melakukan pesanan dan min-max inventory simulation yang menggunakan minimum stock dalam penentuan melakukan pesanan, berbeda dengan periodic inventory simulation yang menggunakan interval secara periodik dalam penentuan melakukan pesanan. Dapat dilihat terdapat perbedaan berapa kali dilakukan pesanan selama 3 tahun, jika perpetual inventory simulation melakukan pesanan sebanyak 25 kali, pada periodic inventory simulation melakukan pesanan sebanyak 24 kali, dan min-max inventory simulation melakukan pesanan yang paling sedikit yaitu 4 kali. Karena perpetual inventory simulation melakukan pesanan paling banyak, otomatis total order cost-nya menjadi yang paling besar yaitu Rp ,-. Sedangkan total order cost yang paling kecil tentunya pada min-max inventory simulation yaitu Rp ,- saja karena melakukan pesanan yang paling sedikit. Untuk total holding cost yang paling besar terdapat pada Min-Max Inventory Simulation, karena metode ini menggunakan kisaran angka yang besar dalam perhitungannya, maka jumlah persediaan bahan baku yang menumpuk pun makin besar yang berimbas pada besarnya holding cost yang

29 90 harus dikeluarkan yaitu mencapai Rp ,- jauh lebih besar dibandingkan dengan kedua metode lainnya. Meski mempunyai total order cost yang paling besar, perpetual inventory simulation ternyata mempunyai biaya total persediaan yang paling minimum dibandingkan metode lainnya yaitu Rp ,-. Berkebalikan dengan perpetual inventory simulation, min-max Inventory Simulation yang mempunyai total order cost paling kecil, ternyata mempunyai total biaya persediaan yang paling besar yaitu mencapai Rp ,- hal ini dapat dimengerti karena metode ini ternyata menghasilkan total holding cost yang sangat besar. Kemudian kita akan melihat perbandingan total biaya persediaan antara hasil perhitungan rumus dan hasil perhitungan simulasi yang terdapat pada tabel 4.8. Total biaya antara rumus dengan simulasi tidak sama persis karena perhitungan holding cost pada simulasi berubah-ubah sesuai jumlah persediaan yang masih tersisa pada bulan itu, sedangkan pada rumus diasumsikan selalu tetap. Ternyata perbandingan hasil ketiga metode tersebut tetaplah sama, dengan metode EOQ yang memberikan total biaya yang paling rendah dan kemudian diikuti oleh metode EOI dan metode Min-Max. Tabel 4.8 Perbandingan Total Biaya Persediaan Rumus dan Simulasi EOQ EOI Min-Max Rumus Rp4,371,019,395 Rp4,544,761,614 Rp110,176,283,884 Simulasi Rp3,578,692,875 Rp3,948,541,313 Rp21,270,013,125

30 91 Setelah melihat hasil dari ketiga simulasi yang telah dilakukan, memanglah benar adanya kalau metode EOQ lebih baik daripada metode EOI dan metode Min-Max. Selain mempunyai total biaya pesan yang paling kecil, metode ini juga mempunyai total biaya persediaan yang paling kecil baik dari hasil rumus maupun setelah dilakukan simulasi Analisis Usulan Dengan Sistem Berjalan Setelah mengetahui metode pengendalian persediaan yang paling baik dari hasil rumus dan hasil simulasi, apakah usulan yang menggunakan metode EOQ lebih optimal daripada jumlah pesanan yang biasa dilakukan oleh PT. Palko Sari Eka? Jawabannya dapat diketahui dengan membandingkan total biayanya masing-masing. Total biaya persediaan 3 tahunan jika menggunakan jumlah pesanan yang biasa dilakukan PT. Palko Sari Eka yaitu 300 mt setiap memesan dan safety stock sebesar 400 mt adalah : D TC( Q) =. Co ( SS Q) Cc Q ,827 = ( ) = Rp ,-

31 92 Ternyata setelah dibandingkan dengan total biaya persediaan dengan menggunakan metode EOQ, didapat selisih total biaya persediaan sebesar Rp ,-. Jadi ternyata memanglah benar jika EOQ lebih unggul daripada jumlah pesanan yang biasa dilakukan di PT. Palko Sari Eka, oleh karena itu metode ini cocok digunakan pada PT. Palko Sari Eka untuk meminimasi biaya yang dikeluarkan setiap tahunnya. Suatu cara coba-coba dapat dilakukan untuk mengetahui hubungan antara rencana pemesanan (kuantitas) dengan total biaya. Tabel 4.9 menunjukkan hasil perhitungan total biaya simpan, total biaya pesan, dan total biaya persediaan selama 3 tahun bila kuantitas pesanan berubah-ubah. Tabel 4.9 Biaya Persediaan untuk Kuantitas Pesanan Bervariasi Jumlah Pesanan Total Holding Cost Total Order Cost Total Inventory Cost (mt) (Rp) (Rp) (Rp) ,925,000 20,160,169,830 20,397,094, ,875,000 12,096,101,898 12,490,976,898 1, ,750,000 6,048,050,949 6,837,800,949 2,000 1,579,500,000 3,024,025,475 4,603,525,475 3,000 2,369,250,000 2,016,016,983 4,385,266,983 4,000 3,159,000,000 1,512,012,737 4,671,012,737 5,000 3,948,750,000 1,209,610,190 5,158,360,190 Ternyata semakin kecil kuantitas item yang dipesan, total biaya akan semakin besar. Sedangkan sebaliknya, semakin besar kuantitas item yang dipesan akan semakin kecil biaya total, namun pada suatu titik tertentu, maka total biaya ini akan membesar lagi. Pada titik inilah total biaya minimal terjadi.