ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN DENGAN PENDEKATAN METODE MONTE CARLO PADA PT DELIJAYA GLOBAL PERKASA

Transkripsi

1 ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN DENGAN PENDEKATAN METODE MONTE CARLO PADA PT DELIJAYA GLOBAL PERKASA Eriani Lestari Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia ABSTRAK PT. Delijaya Global Perkasa adalah sebuah perusahaan yang bergerak dalam produksi sarung tangan dimana dalam operasionalnya memerlukan perencanaan persediaan dengan pendekatan monte carlo. Dalam penelitian ini akan membahas mengenai perencanaan kebutuhan dengan menggunakan metode regresi linear, metode Exponential Smoothing With Trend, metode exponential smoothing, metode Weighted Moving Average, metode Moving Average dan Metode Naive untuk persediaan dengan menggunakan perhitungan EOQ, dan untuk perencanaan persediaan dengan menggunakan perhitungan simulasi monte carlo. Metodologi penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif dengan desain penelitian deskriptif. Teknik pengumpulan datanya menggunakan sumber data primer yang artinya didapatkan langsung dari nara sumber yang dapat dipercaya untuk memberikan data-data yang kami perlukan. Selain dengan cara manual, juga dilakukan pengujian menggunakan program QM (Quantitative method). Dari perhitungan yang didapat metode yang paling baik berdasarkan MAD dan MSE nya yaitu metode regresi linear karena hasil kesalahan peramalannya yang terkecil untuk produk sarung tangan kain adalah 10,7407 dan 142,5925, untuk produk sarung tangan karet adalah 16,2778 dan

2 403,287. Dengan begitu agar kuantitas pemesanan ekonomis produk, demand diperoleh dari hasil peramalan dengan metode regresi linear dengan demand untuk produk sarung tangan kain adalah 303, sarung tangan karet adalah 325. Total Cost EOQ, EOI dan Min-Max Simulasi monte carlo untuk sarung tangan kain adalah Rp , Rp , Rp dan untuk sarung tangan karet adalah : Rp , Rp , Rp Kata kunci : Peramalan, Persediaan, Simulasi Monte Carlo 1. PENDAHULUAN PT.Delijaya Global Perkasa merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang memproduksi sarung tangan dalam jumlah yang besar. Seperti yang kita ketahui bahwa untuk memenuhi semua permintaan dari pelanggan adalah hal yang sangat susah karena permintaan perlanggan bisa berubah dari waktu ke waktu, ini merupakan sebuah tantangan yang besar bagi perusahaan Delijaya Global Perkasa. Persediaan merupakan salah satu bagian yang penting dan mendasar dalam suatu perusahaan. Dalam persediaan terdapat barang-barang yang merupakan asset berharga bagi perusahaan dan barang-barang tersebut dismpan dalam gudang yang sewaktu-waktu dapat berkurang maupun bertambah. Jika jumlah persediaan terlalu sedikit (out of stock) dan permintaan tidak dapat dipenuhi, maka hal ini dapat menimbulkan kekecewaan terhadap pelanggan dan berdampak hilangnya kepercayaan dari pelanggan. Sedangkan bilamana jumlah persediaan terlalu banyak (over stock) juga dapat menimbulkan permasalahan seperti meningkatnya biaya penyimpanan (holding cost).

3 Manajemen persediaan digunakan dalam menyeimbangkan kekurangan dan kelebihan persediaan dimana terdapat resiko ketidakpastian dalam kurun waktu tertentu. Pengelolahan persediaan berguna dalam menyediakan produk dimana nantinya berdampak positif dalam menanggapi respon yang cepat kepada konsumen dalam memenuhi kebutuhannya, baik dari segi kuantitas, kualitas, maupun ketepatan waktu dalam penyerahan hasi produksi yang dipesan. Pentingnya kepercayaan pelanggan terhadap suatu perusahaan dimana pelanggan merupakan asset berharga bagi perusahaan, maka dalam membentuk kepercayaan tersebut, diperlukan suatu manajemen persediaan yang baik dalam memenuhi kebutuhan pelanggan tersebut. Perusahaan diharuskan untuk mengalokasikan sejumlah modal, baik dalam bentuk uang, gedung, dan lain-lain untuk pemenuhan bahan baku dan agar tidak mengurangi kualitas bahan baku itu sendiri maka diperlukan metode penyimpanan yang tepat. Setelah terpenuhinya modal yang diperlukan maka perusahaan akan memperoleh persediaan yang cukup dan sesuai dengan produksi untuk memenuhi permintaan pasar. Perusahaan mempunyai jumlah persediaan yang lebih banyak dari jumlah produksi dapat mengakibatkan perusahaan mengeluarkan biaya lebih besar untuk penyimpanan persediaan dan sebaliknya jika perusahaan mempunyai jumlah persediaan yang lebih sedikit dari jumlah produksi dapat mengakibatkan terhambatnya proses produksi dan konsumen menunggu dalam waktu yang lama untuk memperoleh barang dari perusahaan yang mengakibatkan konsumen perusahaan tersebut pergi dan memilih perusahaan saingan karena barang yang diinginkan tidak ada. Oleh karena itu, untuk menghasilkan jumlah produksi yang sesuai dengan pesanan konsumen, perusahaan perlu melakukan suatu peramalan yang dapat bermanfaat untuk menghasilkan jumlah produksi

4 yang sesuai atau target produksi dapat tercapai dan mempertahankan mutu produk, juga dapat bermanfaat untuk menekan biaya persediaan bahan baku, sehingga perusahaan dapat memperoleh keuntungan yang besar tanpa harus mengeluarkan biaya persediaan yang banyak. PT.Delijaya Global Perkasa dalam memenuhi permintaan produk pada pelanggan belum dapat meramalkan akan kebutuhan masa yang akan mendatang karena perusahaan tidak dapat melihat kejadian yang akan datang secara pasti. Perusahaan dalam meramalkan jumlah permintaan produk menggunakan patokan penjualan tahun lalu dan berdasarkan kebutuhan customer. Jumlah permintaan pada waktu yang akan datang tidaklah dapat diperkirakan secara pasti, maka untuk meminimalkan kejadian itu dapat dilakukan dengan metode peramalan monte carlo. Dengan mengunakan metode monte carlo ini kita dapat mengukur atau meramal berapa banyak produksi yang mesti kita produksi supaya tidak terjadi kelebihan atau kekurangan pada barang yang diprosukdi sehingga menimbulkan efek yang berdampak negative pada perusahaan. Dengan demikian penulis bermaksud membahas lebih lanjut mengenai masalah diatas dengan judul Analisis perencanaan persediaan dengan pendekatan metode monte carlo pada PT. Delijaya Global Perkasa. 2. Hasil Penelitian, Pembahasan, dan Pemecahan Masalah 2.1 Desain Penelitian Dalam penelitian ini, jenis penelitiannya bersifat deskriptif, kualitatif dan kuantitatif. Metode analisis yang digunakan adalah survei dan observasi.

5 Pengambilan data dilakukan secara cross-sectional dimana pengambilan data hanya dilakukan dalam satu waktu saja. Tujuan Jenis Metode yang Unit analisis Time horizon penelitian Penelitian digunakan T-1 Deskriptif Survey Bagian produksi Cross-sectional T-2 Deskriptif Survey Bagian Cross-sectional penjualan T-3 Deskriptif Survey Bagian produksi Cross-sectional 2.2 Operasionalisasi Variabel Penelitian variabel Sub variabel Konsep Indikator Peramalan (T-1) - Sebuah perkenalan dari apa yang akan terjadi dikemudian hari, dan peramalan ini tidak mutlak terjadi seperti apa yang telah diperkirakan. - Regresi Linear - Naïve - Moving average - Exponential smoothing Pemesanan - Pemes jumlah pesanan yang 1. Jumlah bahan baku anan dapat menekan biaya kebutuhan (T-2) kemba persediaan. bahan per hari

6 li (ROP) 2. Lead time / tenggang waktu Perhitungan Monte Carlo (T-3) - algoritma komputasi untuk mensimulasikan berbagai perilaku sistem fisika dan matematika pengiriman barang - Economic Order Quantity (EOQ) - Economic Order Interval (EOI) - Maximum- Minimum System (Min- Max) Sumber : PT. Delijaya Global Perkasa (2011) 2.3 Jenis dan Sumber Data Untuk mendukung penelitian dan analisis terhadap permasalahan yang dibahas, diperlukan data yang relevan dan akurat, sesuai dengan kebutuhan di mana data yang digunakan harus berasal dari sumber yang jelas serta dapat dipercaya. Berikut ini adalah tabel yang menjelaskan mengenai jenis dan sumber data penelitian Tujuan Penelitian Jenis Data Sumber Data T-1 Data kualitatif Data primer

7 T-2 Data kualitatif Data primer T-3 Data kualitatif Data primer sumber : PT. Delijaya Global Perkasa (2011) 2.4 Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : Tujuan penelitian Teknik Pengumpulan Data T-1 Wawancara T-2 Wawancara T-3 Wawancara Sumber : PT. Delijaya Global Perkasa (2011) 2.5 Metode Analisis Metode analisis yang akan digunakan oleh penulis adalah dengan menggunakan metode analisis forecasting, EOQ, Monte Carlo. Berikut adalah tabel yang menggambarkan metode analisis yang digunakan : Tujuan Penelitian Teknis analisis T-1 Forecasting T-2 EOQ T-3 Monte Carlo Sumber : PT. Delijaya Global Perkasa (2011) HASIL DAN PEMBAHASAN Regresi Linear sarung tangan kain Bulan Penjualan(Yt) Xi (Xi) (Yi) (Xi)² Ft Yt - Ft Januari , ,3333

8 Februari , ,3334 Maret April ,3333 6,6667 Mei , ,3333 Juni Juli ,3333 8,3333 Agustus , ,6667 September Oktober ,3333 0,3333 b = Jumlah , ,6666, ² a = MAD =, = 6,6667 6,6667 X = 369,9999 MSE = 142,5925 = 10,7407 Analisis Economic Order Quantity (EOQ) sarung tangan kain Merupakan metode persediaan yang menggunakan reorder point (titik pemesanaan kembali) sebagai acuan dimana pemesanan akan dilakukan ketika mencapai titik tersebut. Besar kuantitas yang dipesan adalah sama. Berikut adalah data-data yang diperlukan dalam melakukan perhitungan EOQ :

9 a. Permintaan dalam 1 bulan (D), periode oktober 2011 Permintaan dalam 1 bulan (D), periode oktober 2011 Tahun Bulan Permintaan (sarung tangan kain) Permintaan (sarung tangan karet) 2011 Oktober Total Karena pembelian ke supplier dalam jumlah karung (1 karung = 500 sarung tangan) b. Harga sarung tangan (P) Harga 1 karung = Rp c. Biaya pemesanan (Co) Biaya pemesanan (order cost) didapat dari biaya yang dikeluarkan dalam sekali proses pemesanan ke supplier yang didalamnya mencakup biaya telepon, biaya kurir (pengiriman barang ke gudang), biaya kertas. Estimasi biaya pemesanan tersebut Co = Rp 5.000,- per sekali pesan d. Biaya penyimpanan (Cc) Berikut data-data biaya penyimpanan : Total biaya penyimpanan persediaan sarung tangan selama 1 bulan Biaya Penyimpanan Persediaan Estimasi Biaya sewa tempat Rp Listrik Rp Air Rp

10 Total Rp PT. Delijaya Global Perkasa saat ini memiliki total jenis sarung tangan sebanyak 2 variasi sarung tangan. Total biaya sebesar Rp ,- merupakan total keseluruhan biaya untuk menyimpan seluruh jenis sarung tangan tersebut. Oleh karena itu, untuk menghitung persentase biaya penyimpanan per sarung tangan perbulan-nya untuk tiap jenis sarung tangan dari total keselurahan yang ada di dalam gudang selama 1 bulan adalah sebesar : =..,., =.... = 3,3 % Data yang diperlukan untuk melakukan perhitungan adalah selama 1 bulan, maka biaya penyimpanan selama 1 bulan adalah : = 1 X 3,3 % = 3,3 % e. Lead Time (L) L = 7 hari = 0,23 bulan f. Service Level (tingkat pelayanan) dan Safety Stock (SS) Permintaan akan obat setiap periodenya tidaklah selalu konstan. Kenyataannya jumlah demand selalu berubah-ubah (tidak pasti). Oleh karena itu untuk mengan kehabisan stoktisipasi terjadinya Out of Stock (kehabisan stock), maka diperlukanlah adanya Safety Stock (persediaan pengaman).

11 Tingkat pelayanan yang diinginkan perusahaan agar memenuhi kepuasan pelanggan adalah sebesar 95% ( kemungkinan terjadinya kehabisan stok adalah sebesar 5%), maka tabel kurva normal didapat Z = 1,65 (tabel kurva normal terlampir). Untuk mencari standar deviasi diperlukan data-data historis penyimpangan yang terjadi antara rata-rata permintaan per bulan dengan permintaan yang terjadi agar dapat dianalisis standar deviasinya. Berikut adalah tabel perhitungan untuk mencari standar deviasi dari demand selama periode Januari 2011 s/d September 2011 : Perhitungan Standar Deviasi Tahun Bulan Demand Average demand (Di d) (Di d)² 2011 Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Total Standar Deviasi :

12 = = ( Di d) ² n = 494, 25 = 22,2 Setelah mendapatkan data-data yang dibutuhkan telah didapat, maka untuk melakukan perhitungan Economic Order Quantity adalah sebagai berikut : EOQ = EOQ =., %. =... = 132,87 = 132 Dikarenakan satuan pembelian adalah per karung, maka dilakukan pembulatan, sehingga EOQ menjadi = 3 karung. Setelah mendapatkan standar deviasi, berikut perhitungan Safety Stock (SS) selama 1 bulan tingkat kepuasan sebesar 95% (Z=1,65) SS = Z SS = 1,65 X 22,2 X 0,23 SS = 1,65 X 22,2 X 0,4 SS = 14,652 = 15 karung Kemudian dapat di cari frekuensi (f) pemesanan selama 1 bulan yaitu sebagai berikut :

13 m = Q D = CcD 2Co = = 151,5 = 151 kali Titik pemesanan kembali (Reorder Point) ROP = SS + (LT X DD) DD = 303 : 300 = 1,01 ROP = 15 + (7 X 1,01) ROP = 22,07 = 22 karung Rata-rata tingkat persediaan (Average Inventory) I = SS + ( 1 2 X Q*) = 15 + ( 1 2 X 132) = 81 Turn Over Ratio (TOR) : TOR = I D = 303 = 3,740 Total biaya persediaan (EOQ) dalam 1 bulan

14 D 1 TC(EOQ) = ( )Co + (SS + Q*) Cc Q * TC(EOQ) = ( ) Rp ( 15 + X 132 ) (Rp )(3,3%) = Rp Analisis Economic Order Interval (EOI) Model persediaan EOI memiliki interval waktu yang konstan dalam melakukan pemesanan kembali (reorder), tetapi kuantitas produk yang dipesan dapat berubah-ubah (dinamis) hingga mencapai optimal. Berikut adalah data-data yang diperlukan dalam melakukan perhitungan EOI : a. Permintaan dalam 1 bulan (D) D = 303 karung b. Harga sarung tangan (P) P = Rp ,- (1karung = 500 sarung tangan) c. Biaya pemesanan (Co) Co = Rp 5000 per sekali pesan d. Biaya penyimpanan (Cc) Cc = 3,3% dari harga per bulan Biaya penyimpanan selama 1bulan = 3,3 % e. Lead Time (L) L = 7 hari = 0,23 bulan f. Service Level (tingkat pelayanan) dan Safety Stock (persediaan pengaman) Standar Deviasi o = 22,2

15 Setelah mendapatkan data-data yang diperlukan barulah Fixed Order Interval dapat dicari dengan cara berikut : T = T = 2Co CcD 2(5000) (3,3%)( )(303) T = 0,0432 Karena data historis diambil selama 1 bulan, maka data T perlu dilakukan penyesuaian sebagai berikut : T = 0,0432 X 1 bulan = 0,0432 bulan atau T = 0,0432 X 1 bulan X 30 hari = 1,296 hari, dibulatkan menjadi 1 hari Jadi, interval dalam melakukan persediaan ialah dilakukan setiap 1 hari jarak antar reorder dilakukan. Setelah mendapatkan standar deviasi dan juga interval periode (T ) waktu pemesanan, barulah dapat dilakukan perhitungan Safety Stock (SS) selama 1 bulan dengan tingkat kepuasan sebesar 95% (Z= 1,65) : SS = Z o T + L SS = 1,65 X 22,2 X 0,0432 0,23 SS = 7,843 = 7 karung EOI sedikit berbeda dengan metode EOQ, dimana ia memiliki target level (E) atau biasa dikenal dengan Maximum Inventory Level yaitu tingkat persediaan yang cukup besar dalam memenuhi permintaan selama interval pesanan T dan waktu tenggang L. Dimana perhitungannya : E = SS + d (T + L)

16 E = 7, (0, ,23) E = 90, karung Sehingga apabila perusahaan ingin melakukan pemesanaan kembali, maka kuantitas pemesanan dapat dihitung dengan rumus : Q* = Maximum Inventory Level (E) sisa inventory akhir Rata-rata tingkat persediaan (Average Inventory) : I = SS + ( 1 2 d T ) = 7 + ( 1 2 (303)(0,0432) = 13, karung Order Quantity : Q(T ) = E I = = 77 karung Turn Over Ratio (TOR) : TOR = I D TOR = ,5448 TOR = 22,370 Total Biaya persediaan (EOI) dalam 1 bulan : Co 1 Tc (EOI) = + ( SS + d T ) Cc T 2 1 = 0,0432 (Rp 5000) + ( (303) (0,0432) ( ) (3,3%)

17 = Rp Analisis maximum minimum system (Min - Max) Min-max system memiliki cara kerja dengan melihat batasan-batasan yang telah ditentukan seperti batas titik maksimum dan batas titik minimum. Dalam hal ini, batas minimum adalah batas safety stock dimana pada saat titik mencapai safety stock, maka dilakukanlah reorder point (pemesanan kembali). Sedangkan batas maksimum adalah kemampuan/kesediaan perusahaan dalam menginvestasikan uangnya dalam bentuk stok persediaan yang ada di gudang. Jadi dalam metode ini, batas maksimum dan batas minimum adalah yang terpenting dalam melakukan perhitungan. Berikut adalah data-data yang diperlukan dalam melakukan perhitungan Min-max system : a. Permintaan dalam 1 bulan (D) D = 303 karung b. Harga sarung tangan (P) P = Rp ,- (1karung = 500 sarung tangan) c. Biaya pemesanan (Co) Co = Rp 5000 per sekali pesan d. Biaya penyimpanan (Cc) Cc = 3,3% dari harga per bulan Biaya penyimpanan selama 1 bulan = 3,3% e. Lead Time (L) L = 7 hari = 0,23 bulan

18 f. Safety Stock (persediaan pengaman) Pada metode min-max, terdapat perbedaan dalam menghitung safety stock, yaitu metode ini tidak memerlukan standar deviasi dan tingkat pelayanan dalam melakukan perhitungannya, melainkan kebutuhan rata-rata perbulannya, sehingga didapat perhitungan sebagai berikut : D SS = n SS = SS = 303 karung Kemudian dalam metode ini terdapat variabel-variabel baru yaitu maximum stock dan minimum stock. dimana maximum stock adalah titik tingkat persediaan yang paling diijinkan, sedangkan minimum stock adalah titik dimana pemesanan dilakukan kembali. Berikut adalah perhitungan min stock dan max stock : Min stock = (DL) + SS = (303) X (0,23) = 372, karung Max stock = (DL) + SS = (2) X (303) X (0,23) = 442, karung Setelah mendapatkan min stock dan max stock, maka jumlah pesanan dapat dihitung sebagai berikut : Order (min-max) = max stock min stock =

19 = 70 karung Rata-rata tingkat persediaan (average inventory) I = SS + ( 1 2 Q* ) = ( 1 2 X 70 ) = 338 Turn Over Ratio (TOR) : TOR = I D 303 TOR = 338 TOR = 0,896 Total biaya persediaan (Min-Max) dalam 1 bulan : Tc (Min-Max) = D Co + CcD Q * 303 = (Rp 5000) + (Rp ) (3,3%) (303) 70 = Rp Perpetual Inventory Simulation sarung tangan kain (Metode Monte Carlo)

20 No Demand Frequency Probability Cumulative probability Range probability ,0000 0,0625 0,0625 0, ,0000 0,0625 0,0625 0, ,0625 0,1250 0,0625 0, ,0000 0,1250 0,1250 0, ,0000 0,1250 0,1250 0, ,0625 0,1875 0,1250 0, ,0000 0,1875 0,1875 0, ,0000 0,1875 0,1875 0, ,0625 0,2500 0,1875 0, ,0000 0,2500 0,2500 0,2500 Total 4 Sebelum menerapkan simulasi ini, akan terdapat sedikit penyesuaian data antara analisis EOQ yang terjadi dalam rentang waktu mingguan dengan hasil simulasi yang terjadi dalam rentang waktu bulanan, maka penyesuaian dilakukan terhadap hasil data dari EOQ tersebut yang diakumulasi data-data mingguan hingga mencapai bulanan agar dapat menyesuaikan dengan tabel simulasi. Perpetual Inventory Simulation Berdasarkan tabel, maka dibuat data sampel selama 1 tahun kedepan yang digunakan untuk uji coba simulasi. Dan kemunculan Random Number berdasarkan perhitungan acak dengan menggunakan bantuan aplikasi Microsoft Excel dengan menggunakan rumus =RAND() untuk mendapatkan random number, kemudian random number tersebut dicocokan untuk masuk ke

21 range probability yang sesuai, sehingga memberikan hasil demand yang baru untuk perhitungan simulasi. Berikut adalah data hasil analisis EOQ : Q* = 132 karung = ROP = 22 karung = Frekuensi pemesanan dalam 1 tahun = 151 x Penyesuaian yang dilakukan : Rentang waktu dalam 1 bulan : 151 = = 12,58 kali pesan dalam 1bulan 12 Akumulasi jumlah pemesanan dalam 1 bulan : = 12,58 X 132 karung Batas maksimum pemesanan Q* dalam 1 hari = 90 karung = Akumulasi batas maksimum pemesanan Q* dalam 1bulan 30 = X 90 1 = = karung Akumulasi biaya pemesanan dalam 1 bulan : 30 = X Rp = Rp ,- Berikut adalah tabel simulasi dengan metode EOQ :

22 Tahun Bulan Random Numbers Simulated Activity Simulated Cost Demand Demand Order Unit Holding Order Cost Inventory Balance Cost Cost Awal 460 Bulan Januari 0, Rp Rp Februari 0, Rp Rp Rp Maret 0, Rp Rp Rp April 0, Rp Rp Rp Mei 0, Rp Rp Rp Juni 0, Rp Rp Rp Juli 0, Rp Rp Rp Agustus 0, Rp Rp Rp September 0, Rp Rp Rp Oktober 0, Rp Rp Rp Rp Rp Rp Catatan:

23 JANUARI 2011 Awal Bulan (Unit Balance) = 460 Data dari perusahaan Random Numbers (Demand) = 0, Random Number berdasarkan perhitungan acak dengan menggunakan bantuan aplikasi Microsoft Excel dengan menggunakan rumus =RAND() untuk mendapatkan random number, kemudian random number tersebut dicocokan untuk masuk ke range probability yang sesuai, sehingga memberikan hasil demand yang baru untuk perhitungan simulasi. Demand = 350 Diambil dari data peramalan dari bulan Januari 2011-September 2011 Unit Balance Januari 2011 (110) Didapat dari hasil pengurangan antara = 110 Holding Cost = Rp Holding Cost data dari perusahaan Order Cost Didapat dari hasil akumulasi biaya pemesanan dalam 1 bulan Inventory Cost Didapat dari hasil penjumlahan antara Holding Cost + Order Cost Min-Max Inventory Simulation Berikut adalah data hasil analisis Min-Max : = 303 karung = Akumulasi biaya pemesanan dalam 1 bulan : = 12,58 X Rp = Rp ,- Tahun Bulan Random Simulated Activity Simulated Cost

24 Numbers Demand Demand Order Unit Holding Order Inventory Balance Cost Cost Cost Awal 375 Bulan Januari 0, Rp Rp - Rp Februari 0, Rp Rp Rp Maret 0, Rp Rp Rp April 0, Rp Rp Rp Mei 0, Rp Rp Rp Juni 0, Rp Rp Rp Juli 0, Rp Rp Rp Agustus 0, Rp Rp Rp September 0, Rp Rp Rp Oktober 0, Rp Rp Rp Rp Rp Rp Interval Inventory Simulation Berikut adalah data hasil analisis EOI : Interval = 1 hari Batas maksimum Q* = 442 karung = Batas minimum Q* = 372 karung = Batas maksimum pemesanan Q* dalam 1 hari = 90 karung =

25 Akumulasi Batas Maksimum Pemesanan Q* dalam 1 bulan 30 = X 90 = = karung 1 Akumulasi biaya pemesanan dalam 1 bulan : 30 = X Rp = Rp ,- 1 Berikut adalah Tabel Simulasi dengan metode Min-Max : Tahun Bulan Random Numbers Simulated Activity Simulated Cost Demand Demand Order Unit Holding Order Inventory Balance Cost Cost Cost Awal 500 Bulan Januari 0, Rp Rp Rp Februari 0, Rp Rp - Rp Maret 0, Rp Rp Rp April 0, Rp Rp - Rp Mei 0, Rp Rp - Rp Juni 0, Rp Rp Rp Juli 0, Rp Rp - Rp Agustus 0, Rp Rp - Rp September 0, Rp Rp Rp

26 Oktober 0, Rp Rp - Rp Rp Rp Rp Regresi Linear sarung tangan karet Bulan Penjualan(Yt) Xi (Xi) (Yi) (Xi)² Ft Yt - Ft Januari , ,3333 Februari ,75 3,25 Maret , ,1667 April ,9167 1,0833 Mei Juni , ,0833 Juli ,1667 7,1667 Agustus ,25 21,75 September , ,6667 b = Oktober ,4167 0,4167 Jumlah , ,6667, ² a = MAD =, MSE = 403,287 = 3,9167-3,9167 X = 364,5833 = 16,2778

27 Analisis Economic Order Quantity (EOQ) Merupakan metode persediaan yang menggunakan reorder point (titik pemesanaan kembali) sebagai acuan dimana pemesanan akan dilakukan ketika mencapai titik tersebut. Besar kuantitas yang dipesan adalah sama. Berikut adalah data-data yang diperlukan dalam melakukan perhitungan EOQ : a. Permintaan dalam 1 tahun (D), periode oktober 2011 Permintaan dalam 1 tahun (D), periode oktober 2011 Tahun Bulan Permintaan (sarung tangan kain) Permintaan (sarung tangan karet) 2011 Oktober Sumber : Hasil Perhitungan penulis (2011) Karena pembelian ke supplier dalam jumlah karung (1 karung = 500 sarung tangan) b. Harga sarung tangan (P) Harga 1 karung = Rp c. Biaya pemesanan (Co) Biaya pemesanan (order cost) didapat dari biaya yang dikeluarkan dalam sekali proses pemesanan ke supplier yang didalamnya mencakup biaya telepon, biaya kurir (pengiriman barang ke gudang), biaya kertas. Estimasi biaya pemesanan tersebut Co = Rp 5.000,- per sekali pesan d. Biaya penyimpanan (Cc) Berikut data-data biaya penyimpanan : Total biaya penyimpanan persediaan sarung tangan selama 1 bulan

28 Biaya Penyimpanan Persediaan Estimasi Biaya sewa tempat Rp Listrik Rp Air Rp Total Rp PT. Delijaya Global Perkasa saat ini memiliki total jenis sarung tangan sebanyak 2 variasi sarung tangan. Total biaya sebesar Rp ,- merupakan total keseluruhan biaya untuk menyimpan seluruh jenis sarung tangan tersebut. Oleh karena itu, untuk menghitung persentase biaya penyimpanan per sarung tangan perbulan nyauntuk tiap jenis sarung tangan dari total keselurahan yang ada di dalam gudang selama 1bulan adalah sebesar : =.... = 3,5 % Data yang diperlukan untuk melakukan perhitungan adalah selama 1 bulan, maka biaya penyimpanan selama 1 bulan adalah : = 1 X 3,5 % = 3,5 % e. Lead Time (L) L = 7 hari = 0,23 bulan f. Service Level (tingkat pelayanan) dan Safety Stock (SS) Permintaan akan obat setiap periodenya tidaklah selalu konstan. Kenyataannya jumlah demand selalu berubah-ubah (tidak pasti). Oleh karena itu untuk mengan kehabisan

29 stoktisipasi terjadinya out of stock (kehabisan stock), maka diperlukanlah adanya Safety Stock (persediaan pengaman). Tingkat pelayanan yang diinginkan perusahaan agar memenuhi kepuasan pelanggan adalah sebesar 95% (kemungkinan terjadinya kehabisan stok adalah sebesar 5%), maka tabel kurva normal didapat Z = 1,65 (tabel kurva normal terlampir). Untuk mencari standar deviasi diperlukan data-data historis penyimpangan yang terjadi antara rata-rata permintaan per bulan dengan permintaan yang terjadi agar dapat dianalisis standar deviasinya. Berikut adalah tabel perhitungan untuk mencari standar deviasi dari demand selama periode Januari 2011 s/d September 2012 : Perhitungan Standar Deviasi Tahun Bulan Demand Average demand (Di d) (Di d)² 2011 Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Total

30 Standar Deviasi : o = ( Di d) ² n 1 o = = 568, 75 = 23,8 Setelah mendapatkan data-data yang dibutuhkan telah didapat, maka untuk melakukan perhitungan Economic Order Quantity adalah sebagai berikut : EOQ = 2CoD Cc EOQ = X X., % X. =... = = 13 Dikarenakan satuan pembelian adalah per karung, maka dilakukan pembulatan, sehingga EOQ menjadi = 13 karung. Setelah mendapatkan standar deviasi, berikut perhitungan Safety Stock (SS) selama 1 bulan tingkat kepuasan sebesar 95% (Z = 1,65) : SS = Z o L SS = 1,65 X 23,8 X 0,23 SS = 18,833 = 18 karung

31 Kemudian dapat di cari frekuensi (f) pemesanan selama 1 bulan yaitu sebagai berikut m = Q D = CcD 2Co = = 162,5 = 162 kali Titik pemesanan kembali (Reorder Point) ROP = SS + (LT X DD) DD = 325 : 300 = 1,08 ROP = 15 + (7 X 1,08) ROP = 22,56 = 22 karung Rata-rata tingkat persediaan (Average Inventory) I = SS + ( 1 2 X Q*) = 18 + ( 1 2 X 13) = 24,5 Turn Over Ratio (TOR) : TOR = = 325, = 13,26 Total biaya persediaan (EOQ) dalam 1 bulan TC(EOQ) = ( )Co + (SS + 1 Q*) Cc 2

32 325 1 TC(EOQ) = ( ) Rp ( 18 + X 13 ) (Rp )(3,5%) 13 2 = Rp Analisis Economic Order Interval (EOI) Model persediaan EOI memiliki interval waktu yang konstan dalam melakukan pemesanan kembali (reorder), tetapi kuantitas produk yang dipesan dapat berubah-ubah (dinamis) hingga mencapai optimal. Berikut adalah data-data yang diperlukan dalam melakukan perhitungan EOI : a. Permintaan dalam 1 bulan (D) D = 325 karung b. Harga sarung tangan (P) P = Rp ,- (1karung = 500 sarung tangan) c. Biaya pemesanan (Co) Co = Rp 5000 per sekali pesan d. Biaya penyimpanan (Cc) Cc = 3,5% dari harga per bulan Biaya penyimpanan selama 1bulan = 3,5% e. Lead Time (L) L = 7 hari = 0,23 bulan f. Service Level (tingkat pelayanan) dan Safety Stock (persediaan pengaman) Standar Deviasi (o) = 23,8 Setelah mendapatkan data-data yang diperlukan barulah Fixed Order Interval dapat dicari dengan cara berikut :

33 T = T = 2Co CcD 2(5000) (3,5%)( )(325) T = 4,151 Karena data historis diambil selama 1 bulan, maka data T perlu dilakukan penyesuaian sebagai berikut : T = 4,151 X 1 bulan = 4,151 bulan atau T = 4,151 X 1 bulan X 30 hari = 124,53 hari, dibulatkan menjadi 124 hari Jadi, interval dalam melakukan persediaan ialah dilakukan setiap 1 hari jarak antar reorder dilakukan. Setelah mendapatkan standar deviasi dan juga interval periode (T ) waktu pemesanan, barulah dapat dilakukan perhitungan Safety Stock (SS) selama 1 bulan dengan tingkat kepuasan sebesar 95% (Z= 1,65) : SS = Z o T + L SS = 1,65 X 23,8 X 4,151 0,23 SS = 80,238 = 80 karung EOI sedikit berbeda dengan metode EOQ, dimana ia memiliki target level (E) atau biasa dikenal dengan Maximum Inventory Level yaitu tingkat persediaan yang cukup besar dalam memenuhi permintaan selama interval pesanan T dan waktu tenggang L. Dimana perhitungannya : E = SS + d (T + L) E = 80, (4, ,23) E = 1.504, karung

34 Sehingga apabila perusahaan ingin melakukan pemesanaan kembali, maka kuantitas pemesanan dapat dihitung dengan rumus : Q* = Maximum Inventory Level (E) sisa inventory akhir Rata-rata tingkat persediaan (Average Inventory) : I = SS + ( 1 2 d T ) = 80 + ( 1 2 (325)(4,151) = 754, karung Order Quantity : Q(T ) = E I = = 750 karung Turn Over Ratio (TOR) : TOR = I D TOR = ,53 TOR = 0,430 Total biaya persediaan (EOI) dalam 12 bulan : Co 1 Tc (EOI) = + ( SS + d T ) Cc T = (Rp 5000) + (80 + (325) (4,151) ( ) (3,5%) 4,151 2 = Rp

35 Analisis maximum minimum system (Min - Max) Min-max system memiliki cara kerja dengan melihat batasan-batasan yang telah ditentukan seperti batas titik maksimum dan batas titik minimum. Dalam hal ini, batas minimum adalah batas safety stock dimana pada saat titik mencapai safety stock, maka dilakukanlah reorder point (pemesanan kembali). Sedangkan batas maksimum adalah kemampuan/kesediaan perusahaan dalam menginvestasikan uangnya dalam bentuk stok persediaan yang ada di gudang. Jadi dalam metode ini, batas maksimum dan batas minimum adalah yang terpenting dalam melakukan perhitungan. Berikut adalah data-data yang diperlukan dalam melakukan perhitungan Min-max system : a. Permintaan dalam 12 bulan (D) D = 325 karung b. Harga sarung tangan (P) P = Rp ,- (1karung = 500 sarung tangan) c. Biaya pemesanan (Co) Co = Rp 5000 per sekali pesan d. Biaya penyimpanan (Cc) Cc = 3,5% dari harga per bulan Biaya penyimpanan selama 12 bulan = 0,42% e. Lead Time (L) L = 7 hari = 0,23 bulan f. Safety Stock (persediaan pengaman) Pada metode min-max, terdapat perbedaan dalam menghitung safety stock, yaitu metode ini tidak memerlukan standar deviasi dan tingkat pelayanan dalam melakukan

36 perhitungannya, melainkan kebutuhan rata-rata perbulannya, sehingga didapat perhitungan sebagai berikut : SS = n D SS = SS = 325 karung Kemudian dalam metode ini terdapat variabel-variabel baru yaitu maximum stock dan minimum stock. dimana maximum stock adalah titik tingkat persediaan yang paling diijinkan, sedangkan minimum stock adalah titik dimana pemesanan dilakukan kembali. Berikut adalah perhitungan min stock dan max stock : Min stock = (DL) + SS = (325) X (0,23) = 399, karung Max stock = (DL) + SS = (2) X (325) X (0,23) = 474,5 474 karung Setelah mendapatkan min stock dan max stock, maka jumlah pesanan dapat dihitung sebagai berikut : Order (min-max) = max stock min stock = = 75 karung Rata-rata tingkat persediaan (Average Inventory) I = SS + ( 1 2 Q* )

37 = ( 1 2 X 75 ) = 362,5 Turn Over Ratio (TOR) : TOR = I D TOR = ,5 TOR = 0,896 Total biaya persediaan (Min-Max) dalam 1 bulan : Tc (Min-Max) = D Co + CcD Q * 325 = (Rp 5000) + (Rp ) (3,5%) (325) 75 = Rp Perpetual Inventory Simulation sarung tangan karet (Metode Monte Carlo) No Demand Frequency Probability Cumulative Range probability probability ,0625 0,0625 0,0625 0, ,0000 0,0625 0,0625 0, ,0625 0,1250 0,0625 0, ,0000 0,1250 0,1250 0, ,0000 0,1250 0,1250 0,1250

38 ,0625 0,1875 0,1250 0, ,0000 0,1875 0,1875 0, ,0000 0,1875 0,1875 0, ,0625 0,2500 0,1875 0, ,0000 0,2500 0,2500 0,2500 Total 4 Sebelum menerapkan simulasi ini, akan terdapat sedikit penyesuaian data antara analisis EOQ yang terjadi dalam rentang waktu mingguan dengan hasil simulasi yang terjadi dalam rentang waktu bulanan, maka penyesuaian dilakukan terhadap hasil data dari EOQ tersebut yang diakumulasi data-data mingguan hingga mencapai bulanan agar dapat menyesuaikan dengan tabel simulasi. Perpetual Inventory Simulation Berdasarkan tabel, maka dibuat data sampel selama 1 tahun kedepan yang digunakan untuk uji coba simulasi. Dan kemunculan Random Number berdasarkan perhitungan acak dengan menggunakan bantuan aplikasi Microsoft Excel dengan menggunakan rumus =RAND() untuk mendapatkan random number, kemudian random number tersebut dicocokan untuk masuk ke range probability yang sesuai, sehingga memberikan hasil demand yang baru untuk perhitungan simulasi. Berikut adalah data hasil analisis EOQ : Q* = 13 karung = ROP = 22 karung = Frekuensi pemesanan dalam 1 bulan = 162 x

39 Penyesuaian yang dilakukan : Rentang waktu dalam 1 bulan : 162 = = 13,5 kali pesan dalam 1bulan 12 Akumulasi jumlah pemesanan dalam 1 bulan : = 13,5 X 13 karung Batas maksimum pemesanan Q* dalam 124 hari = karung = Akumulasi batas maksimum pemesanan Q* dalam 1bulan 30 = X = 363,87 = karung Akumulasi biaya pemesanan dalam 1 bulan : 30 = X Rp = Rp 1.209

40 Berikut adalah tabel simulasi dengan metode EOQ : Random Numbers Simulated Activity Simulated Cost (Rp) Tahun Bulan Demand Deman d Orde r Unit Balanc e Holding Cost Order Cost Inventory Cost Awal Bulan 460 Januari 0, Rp Rp Februari 0, Rp Rp Rp Maret 0, Rp Rp Rp April 0, Rp Rp Rp Mei 0, Rp Rp Rp Juni 0, Rp Rp Rp Juli 0, Rp Rp Rp Agustus 0, Rp Rp Rp September 0, Rp Rp Rp Oktober 0, Rp Rp Rp Total Rp Rp Rp Min-Max Inventory Simulation Berikut adalah data hasil analisis Min-Max : = 325 karung = karung

41 Akumulasi biaya pemesanan dalam 1 bulan : = 13,5 X Rp = Rp ,- Tahun Bulan Random Numbers Simulated Activity Simulated Cost Demand Demand Order Unit Holding Order Inventory Balance Cost Cost Cost Awal 385 Bulan Januari 0, Rp Rp - Rp Februari 0, Rp Rp Rp Maret 0, Rp Rp Rp April 0, Rp Rp Rp Mei 0, Rp Rp Rp Juni 0, Rp Rp Rp Juli 0, Rp Rp Rp Agustus 0, Rp Rp Rp September 0, Rp Rp Rp Oktober 0, Rp Rp Rp Rp Rp Rp

42 Interval Inventory Simulation Berikut adalah data hasil analisis EOI : Interval = 124 hari Batas maksimum Q* = 474 karung = Batas minimum Q* = 399 karung = Batas maksimum pemesanan Q* dalam 124 hari = karung = Akumulasi Batas Maksimum Pemesanan Q* dalam 1 bulan 30 = X 1.504= 363,87 = karung 124 Akumulasi biaya pemesanan dalam 1 bulan : 30 = X Rp = Rp Berikut adalah Tabel Simulasi dengan metode Min-Max : Tahun Bulan Random Numbers Simulated Activity Simulated Cost (Rp) Demand Demand Orde Unit Holding Order Inventory r Balan Cost Cost Cost ce Awal 500 Bulan Januari 0, Rp Rp Rp Februari 0, Rp Rp - Rp Maret 0, Rp Rp Rp April 0, Rp Rp - Rp

43 Mei 0, Rp Rp - Rp Juni 0, Rp Rp Rp Juli 0, Rp Rp - Rp Agustus 0, Rp Rp - Rp September 0, Rp Rp Rp Oktober 0, Rp Rp - Rp Rp Rp Rp SIMPULAN Hasil analisa yang telah dilakukan menghasilkan simpulan sebagai berikut: 1. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan mengenai peramalan bulan Januari 2011 September 2011 untuk produk sarung tangan kain dan sarung tangan karet dengan menggunakan Metode Regresi Linear, Metode Exponential Smoothing With Trend, Metode Exponential Smoothing, Metode Weighted Moving Average, Metode Moving Average, Metode Naïve, dengan menggunakan hasil akurasi peramalan MAD dan MSE yang paling terkecil yaitu pada metode regresi linear. 2. Setelah mendapatkan hasil peramalan akan permintaan produk sarung tangan kain dan sarung tangan karet pada bulan Januari 2011 September 2011, maka akan dilakukan perhitungan mengenai jumlah pembelian produk yang ekonomis untuk perusahaan. Perhitungan persediaan produk dilakukan dengan menggunakan perhitungan secara manual. Maka dari hasil perhitungan tersebut perusahaan harus produksi produk sarung

44 tangan kain dan sarung tangan karet adalah 303 unit dan 325 unit agar kebutuhan konsumen bisa terpenuhi. 3. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan mengenai simulasi Monte Carlo bulan Januari 2011 September 2011 Total Cost EOQ, EOI dan Min-Max untuk produk sarung tangan kain adalah Rp , Rp , Rp dan untuk sarung tangan karet adalah : Rp , Rp , Rp Daftar Pustaka Assauri, Sofjan. (2001). Manajemen Produksi dan Operasi. Edisi Revisi Fakultas Universitas Indonesia, Jakarta. Barato, Teguh. (2002). Perencanaan dan Pengendalian Produksi, Ghalia Indonesia, Jakarta Chase, Jacob, Aquilano. (2004). Operation Management For Competitive Advantage, Tenth Edition. Mc Graw Hill. Heizer, Jay, Barry Rander. (2001). Operation Management Sixthy Edition. New Jersey: Prentice Hall. Heizer, Jay, Barry Rander. (2001). Prinsip-prinsip Manajemen Operasi. Jakarta: Salemba Empat. Heizer, Jay, Barry Rander. (2005). Manajemen Operasi (Judul Asli: Operation Management, diterjemahkan oleh: Dwianoegrahwati dan Indra Almadhy) Buku 1. Edisi ketujuh. Salemba Empat, Jakarta. Hendi; dkk. (2006). Business strategy. P85 Kakiay, Thomas J, (2004). Pengantar Sistem Simulasi. ANDI, Yogyakarta. Nasution, Arman Hakim. (2003). Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Edisi Pertama Cetakan Ke-dua. Guna Widya, Surabaya.

45 Suryani, Erma. (2006). Pemodelan & Simulasi. Graha Ilmu, Yogyakarta. Sarjono, Haryadi, Yulia Agustina dan Arko Pujadi. (2008). Analisis Peramalan Penjualan pada PT Multi Megah Mandiri Tahun Management Expose Volume 8 No 17., ISSN September 2008 Sarjono, Haryadi. (2010). Aplikasi Riset Operasi. Salemba Empat, Jakarta. Tampubolon, Manahan P (2004). Manajemen Operasional, PT. Ghalia Indonesia, Jakarta. Zulfikarijah, Fien. (2005). Manajemen Operasional, UMM Press, Malang. Zulfikarijah (2005). Manajemen Persediaan. Universitas Muhammadiyah, Malang.