BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi

1 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Landasan Teori Pengertian Manajemen Menurut Dyck dan Neubert (2009) manajemen adalah proses perencanaan, pengorganisasian, memimpin, dan mengendalikan sumber daya manusia dan sumber daya organisasi lainnya agar dapat secara efektif mencapai tujuan organisasi. Terdapat 4 fungsi manajemen, yaitu: 1. Planning (Perencanaan) Perencanaan berarti mengidentifikasikan tujuan organisasi dan strategi dan mengalokasikan sumber daya organisasi yang tepat yang diperlukan untuk mencapainya. 2. Organizing ( Mengorganisasi) Pengorganisasian berarti memastikan bahwa tugas-tugas telah ditetapkan dan struktur hubungan organisasi diciptakan untuk memfasilitasi pertemuan dari tujuan-tujuan organisasi. 3. Leading (Memimpin) Memimpin berarti berhubungan dengan orang lain sehingga pekerjaan mereka menghasilkan. 4. Controlling (Mengendalikan) Mengendalikan adalah melibatkan kegiatan manajemen untuk memastikan bahwa tindakan-tindakan anggota organisasi konsisten dengan nilai-nilai organisasi dan standar. Menurut Robbin dan Coulter (2010), manajemen adalah aktivitas kerja yang melibatkan koordinasi dan pengawasan terhadap pekerjaan orang lain, sehingga pekerjaan tersebut dapat diselesaikan secara efisien dan efektif. Solihin (2010), mengatakan bahwa berdasarkan atas fungsi-fungsinya, manajemen dapat didefinisikan sebagai proses perencanaan, pengorganisasian, kepemimpinan dan pengendalian dari berbagai sumber daya organisasi untuk mencapai tujuan secara efektif dan efisien. Definisi manajemen dapat dijelaskan lebih lanjut sebagai berikut: 13

2 14 1. Manajemen merupakan sebuah proses. Artinya, seluruh kegiatan manajemen yang dijabarkan ke dalam empat fungsi manajemen dilakukan secara berkesinambungan dan semuanya bermuara kepada pencapaian tujuan perusahaan. 2. Pencapaian tujuan perusahaan dilakukan melalui serangkaian aktivitas yang dikelompokkan ke dalam fungsi-fungsi manajemen dan mencakup fungsi perencanaan, pengorganisasian, kepemimpinan serta pengendalian. 3. Pencapaian tujuan dilakukan secara efektif dan efisien. Efektivitas menunjukkan tercapianya tujuan yang diinginkan melalui serangkaian tindakan yang dilakukan oleh perusahaan. Sedangkan efesiensi menunjukkan pencapaian tujuan secara optimal dengan menggunakan sumber daya yang paling minimal. 4. Pencapaian tujuan perusahaan dilakukan dengan memanfaatkan sumber daya organisasi yang dimiliki oleh perusahaan Manajemen Operasional Ada beberapa pengertian dari manajemen operasional menurut para ahli, antara lain: Menurut Heizer dan Render (2014), manajemen operasional adalah serangkaian aktivitas yang menghasilkan nilai dalam bentuk barang dan jasadengan mengubah input menjadi output. Menurut Herjanto (2007), manajemen operasional adalah suatu kegiatanyang berhubungan dengan pembuatan barang, jasa dan kombinasinya, melalui proses transformasi dari sumber daya produksi menjadi keluaran yang diinginkan. Menurut Stevenson (2009), manajemen operasional adalah sistem manajemen atau serangkaian proses dalam pembuatan produk atau penyediaan jasa. Menurut Richard (2006), manajemen operasional adalah bidang manajemen yang mengkhususkan pada produksi barang, serta menggunakan alat dan teknik khusus untuk memecahkan masalah produksi.

3 15 Menurut Evans dan Collier (2007), manajemen operasional adalah ilmu dan seni untuk memastikan bahwa barang dan jasa diciptakan dan berhasil dikirim ke pelanggan. Jadi, manajemen operasional adalah ilmu yang mempelajari serangkaian proses pengubahan input menjadi output yang bernilai untuk memenuhi kebutuhan konsumen Sepuluh Keputusan Strategis Manajemen Operasi Menurut Heizer dan Render (2014), diferensiasi, biaya rendah dan respons yang cepat dapat dicapai saat manajer membuat keputusan efektif dalam sepuluh wilayah manajemen operasional. Keputusan ini dikenal sebagai keputusan operasi (operational decision). Berikut sepuluh keputusan manajemen operasional yang mendukung misi dan menetapkan strategi. 1. Perancangan barang dan jasa. Perancangan barang dan jasa menetapkan sebagian besar proses transformasi yang akan dilakukan. Keputusan biaya, kualitas dan sumber daya manusia bergantung pada keputusan perancangan. 2. Kualitas. Ekspektasi pelanggan terhadap kualitas harus ditetapkan, peraturan dan prosedur dibakukan untuk mengidentifikasi serta mencapai standar kualitas tersebut. 3. Perancangan proses dan kapasitas. Keputusan proses yang diambil membuat manajemen mengambil komitmen dalam hal teknologi, kualitas, penggunaan sumber daya manusia dan pemeliharaan yang spesifik. Komitmen pengeluaran dan modal ini akan menentukan struktur biaya dasar suatu perusahaan. 4. Pemilihan lokasi. Keputusan lokasi organisasi manufaktur dan jasa menentukan kesuksesan perusahaan. Kesalahan yang dibuat pada langkah ini dapat mempengaruhi efisiensi. 5. Perancangan tata letak. Aliran bahan baku, kapasitas yang dibutuhkan, tingkat karyawan, keputusan teknologi dan kebutuhan persediaan mempengaruhi tata letak. 6. Sumber daya manusia dan rancangan pekerjaan. Manusia merupakan bagian yang intergral dan mahal dari keseluruhan rancangan sistem,.

4 16 Karenanya, kualitas lingkungan kerja diberikan, bakat dan keahlian yang dibutuhkan, dan upah yang harus ditentukan dengan jelas. 7. Manajemen rantai pasokan. Keputusan ini menjelaskan apa yang harus dibuat dan apa yang harus dibeli. Pertimbangannya terletak pada kualitas, pengiriman dan inovasi, semuanya harus pada tingkat harga yang memuaskan. Kepercayaan anatara pembeli dan penjual sangat dibutuhkan untuk proses pembelian yang efektif. 8. Persediaan. Keputusan persediaan dapat dioptimalkan hanya jika kepuasan pelanggan, pemasok, perencanaan produksi dan sumber daya manusia dipertimbangkan. 9. Penjadwalan. Jadwal produksi yang dapat dikerjakan dan efisien harus dikembangkan. Permintaan sumber daya manusia dan fasilitas harus terlebih dahulu ditetapkan dan dikendalikan. 10. Pemeliharaan. Keputusan harus dibuat pada tingkat kehandalan dan stabilitas yang diinginkan. Sistem harus dibuat untuk menjaga kehandalan dan stabilitas tersebut Peramalan (Forecasting) Menurut Heizer dan Render (2014), mendefinisikan peramalan adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa masa depan. Menurut Murahartawaty (2009), peramalan (forecasting) merupakan bagian vital bagi setiap organisasi bisnis dan untuk setiap pengambilan keputusan manajemen yang sangat signifikan. Peramalan menjadi dasar bagi perencanaan jangka panjang perusahaan. Menurut Murahartawaty (2009), peramalan (forecasting) merupakan bagian vital bagi setiap organisasi bisnis dan untuk setiap pengambilan keputusan manajemen yang sangat signifikan. Peramalan menjadi dasar bagi perencanaan jangka panjang perusahaan. Dalam area fungsional keuangan, peramalan memberikan dasar dalam menentukan anggaran dan pengendalian biaya. Pada bagian pemasaran, peramalan penjualan dibutuhkan untuk merencanakan produk baru, kompensasi tenaga penjual, dan beberapa keputusan penting lainnya. Selanjutnya, pada bagian produksi dan operasi menggunakan data-data peramalan untuk perencanaan kapasitas, fasilitas, produksi, penjadwalan, dan pengendalian persedian (inventory control).

5 17 Untuk menetapkan kebijakan ekonomi seperti tingkat pertumbuhan ekonomi, tingkat pengangguran, tingkat inflasi, dan lain sebagainya dapat pula dilakukan dengan metode peramalan. Menurut Murahartawaty (2009), peramalan adalah penggunaan data masa lalu dari sebuah variabel atau kumpulan variabel untuk mengestimasi nilainya di masa yang akan datang. Asumsi dasar dalam penerapan teknik-teknik peramalan adalah: If we can predict what the future will be like we can modify our behaviour now to be in a better position, than we otherwise would have been, when the future arrives. Artinya, jika kita dapat memprediksi apa yang terjadi di masa depan maka kita dapat mengubah kebiasaan kita saat ini menjadi lebih baik dan akan jauh lebih berbeda di masa yang akan datang. Hal ini disebabkan kinerja di masa lalu akan terus berulang setidaknya dalam masa mendatang yang relatif dekat. Hasil dari suatu peramalan penjualan lebih merupakan pernyataan terhadap kondisi masa depan mengenai penjualan sebagai proyeksi teknis dari permintaan konsumen potensial untuk jangka waktu tertentu. Meskipun demikian hasil perkiraan yang diperoleh mungkin saja tidak sama dengan rencana. Pada umumnya hasil dari suatu peramalan penjualan akan dikonversikan menjadi rencana penjualan dengan memperhitungkan berbagai hal berikut: a. Pendapat manajemen b. Strategi-strategi yang direncanakan c. Keterkaitan dengan sumber daya d. Ketetapan manajemen dalam usaha mencapai sasaran penjualan Pada umumnya kegunaan peramalan adalah sebagai berikut: 1. Sebagai alat bantu dalam perencanaan yang efektif dan efisien. 2. Untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa mendatang. 3. Untuk membuat keputusan yang tepat. Kegunaan peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan apa yang akan terjadi pada waktu keputusan dalam berbagai kegiatan perusahaan. Baik tidaknya hasil dari suatu penelitian sangat ditentukan oleh ketetapan ramalan yang dibuat. Walaupun demikian perlu diketahui bahwa ramalan selalu ada unsur kesalahannya, sehingga yang perlu diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil kesalahan dari ramalan tersebut.

6 Jenis Jenis Peramalan Menurut Hasibuan (2011), jenis-jenis peramalan dapat dibedakan berdasarkan jangka waktu, ruang lingkup, dan metode yang digunakan. Berdasarkan jangka waktu, peramalan dibedakan menjadi peramalan jangka panjang dan jangka pendek. Peramalan jangka panjang biasanya dilakukan oleh para pimpinan puncak suatu perusahaan dan bersifat umum. Peramalan jangka pendek biasanya dilakukan pimpinan pada tingkat menengah maupun bawah dan lebih bersifat operasional. Berdasarkan ruang lingkupnya, peramalan dibedakan menjadi peramalan mikro dan peramalan makro. Contohnya adalah peramalan kondisi perekonomian dalam lima tahun yang akan datang (sebagai makro) dan peramalan kondisi perusahaan dalam lima tahun yang akan datang (sebagai mikro). Berdasarkan metode yang digunakan, peramalan dibedakan atas dua macam yaitu: 1. Peramalan Kualitatif Peramalan Kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pendapat dan pengetahuan serta pengamalan penyusunnya. 2. Peramalan Kuantitatif Peramalan Kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Baik tidaknya metode yang dipergunakan oleh perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan. Peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat kondisi berikut : a. Tersedia informasi (data) tentang masa lalu b. Informasi (data) tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numeric c. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut pada masa yang akan datang.

7 19 Tujuh langkah sistem peramalan: 1. Menetapkan tujuan peramalan. 2. Memilih unsur yang akan diramalkan. 3. Menentukan horizon waktu peramalan. 4. Memilih jenis model peramalan. 5. Mengumpulkan data yang dibutuhkan untuk peramalan. 6. Membuat peramalan. 7. Memvalidasi dan menerapkan hasil peramalan. Menurut Heizer dan Render (2014) pada jenis peramalan dapat dibedakan menjadi beberapa tipe. Dilihat dari perencanaan operasi di masa depan, maka peramalan dibagi menjadi 3 macam yaitu: a. Peramalan ekonomi (economic forecast) menjelaskan siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi, ketersediaan uang, dana yang dibutuhkan untuk membangun perumahan dan indikator perencanaan lainnya. b. Peramalan teknologi (technological forecast) memperhatikan tingkat kemajuan teknologi yang dapat meluncurkan produk baru yang menarik, yang membutuhkan pabrik dan peralatan baru. c. Peramalan permintaan (demand forecast) adalah proyeksi permintaan untuk produk atau layanan suatu perusahaan. Peramalan biasanya diklarifikasikan berdasarkan horizon waktu masa depan yang dicakupnya. Menurut Heizer dan Render (2014), dalam hubungannya dengan horizon waktu peramalan terbagi atas beberapa kategori, yaitu: a. Ramalan jangka pendek (short-range forecast) mencakup masa depan yang dekat (immediate future) dan memperhatikan kegiatan harian suatu perusahaan bisnis, seperti permintaan harian atau kebutuhan sumber daya harian. b. Ramalan jangka menengah (medium-range forecast) mencakup jangka waktu satu atau dua bulan sampai satu tahun. Ramalan jangka waktu ini umumnya lebih berkaitan dengan rencana produksi tahunan dan akan mencerminkan hal-hal seperti puncak dan lembah dalam suatu permintaan dan kebutuhan untuk menjamin adanya tambahan untuk sumber daya untuk tahun berikutnya.

8 20 c. Ramalan jangka panjang (long-range forecast) mencakup periode yang lebih lama dari satu atau dua tahun. Ramalan ini berkaitan dengan usaha manajemen untuk merencanakan produk baru untuk pasar yang berubah, membangun fasilitas baru, atau menjamin adanya pembiayaan jangka panjang Langkah langkah peramalan Peramalan yang baik adalah peramalan yang dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah atau prosedur penyusun yang baik. Menurut Gaspersz (2005), terdapat 9 langkah yang harus diperhatikan untuk menjamin efektivitas dan efisiensi dari sistem peramlan, yaitu: 1. Menentukan tujuan dari peramalan 2. Memilih item independent demand yang akan diramalkan 3. Menentukan horison waktu dari permalan (jangka pendek, menengah, atau panjang) 4. Memilih model-model peramalan 5. Memperoleh data yang dibutuhkan untuk peramalan 6. Validasi model peramalan 7. Membuat peramalan 8. Implementasi hasil-hasil peramalan 9. Memantau keandalan hasil permalan Jenis Jenis Metode Peramalan Metode peramalan digunakan agar peramalan jumlah permintaan suatu barang maupun jasa dimasa yang akan datang dapat direncanakan dan hasil yang diperoleh tidak jauh menyimpang dari actual yang terjadi. Terdapat berbagai jenis metode peramalan, Heizer dan Render (2014) menyatakan terdapat 2 jenis metode penelitian, yaitu: 1. Metode kualitatif, terbagi menjadi 4 teknik peramalan, yaitu: a. Juri dari opini eksekutif (jury of executive opinion) Dalam metode ini, pendapat sekumpulan kecil manajer atau pakar tingkat tinggi umumnya digabungkan dengan model statistik, dikumpulkan untuk mendapatkan prediksi permintaan kelompok. b. Metode Delphi (Delphi method)

9 21 Ada 3 (tiga) jenis partisipan dalam metode Delphi, yaitu: pengambil keputusan, karyawan, dan responden. Pengambil keputusan melakukan peramalan, karyawan menyiapkan, menyebarkan, mengumpulkan, dan meringkas kuesioner dan hasil survei. Responden adalah sekelompok orang yang ditempatkan di tempat yang berbeda di mana penliaian dilakukan. c. Komposit tenaga penjual (sales force composite) Setiap tenaga penjual memperkirakan berapa penjualan yang dapat ia capai dalam wilayahnya, dan melakukan pengkajian untuk memastikan apakah peramalan cukup realistis, baru kemudian digabungkan pada tingkat wilayah dan nasional untuk mendapatkan peramalan secara keseluruhan. d. Survei pasar konsumen (consumer market survey) Metode ini meminta masukan dari konsumen mengenai rencana pembelian mereka di masa mendatang. Hal ini juga membantu dalam menyiapkan peramalan, tetapi juga membantu dalam merancang desain produk baru dan perencanaan produk baru. Namun, metode ini dapat menjadi tidak benar karena masukan dari konsumen yang terlalu optimis. 2. Metode kuantitatif, terbagi menjadi (lima) metode peramalan yang menggunakan data historis. Kelima metode ini dibagi ke dalam dua kategori, yaitu: a. Model Deret-Waktu Model deret waktu membuat prediksi dengan asumsi bahwa masa depan merupakan fungsi dari masa lalu. Dengan kata lain, mereka melihat apa yang terjadi selama kurun waktu tertentu dan menggunakan data masa lalu tersebut untuk melakukan peramalan. Contoh: jika memperkirakan penjualan mingguan mesin pemotong rumput, maka menggunakan data penjualan minggu lalu untuk membuat ramalan. Rata-rata bergerak, terbagi menjadi beberapa jenis, yaitu: rata-rata bergerak, pembobotan rata-rata bergerak, penghalusan eksponensial dan penghalusan eksponensial dengan penyesuaian proyeksi tren. b. Model Asosiatif Model asosiatif (atau hubungan sebab-akibat) menggabungkan banyak variabel atau faktor yang mungkin mempengaruhi kuantitas yang sedang

10 22 diramalkan. Contoh: model asosiatif dari penjualan mesin pemotong rumput mungkin memasukkan faktor seperti adanya perumahan baru, anggaran iklan, dan harga pesaing. Salah satu dari model asosiatif adalah regresi linier. Menurut Heizer dan Render (2014), metode peramalan time series terdiri dari: 1) Pendekatan Naif (Naive Methods) Pendekatan ini adalah teknik peramalan yang mengasumsikan permintaan di periode mendatang sama dengan permintaan terkini. Metode merupakan model peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi biaya, pendekatan ini memberikan titik awal untuk perbandingan dengan model lain yang lebih canggih. 2) Rata-Rata Bergerak (Moving Average) Bermanfaat jika mengasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil sepanjang waktu. Metode ini digunakan untuk melakukan peramalan hal-hal yang bersifat random, artinya tidak ada gejala tren naik maupun turun, musiman dan sebagainya, melainkan sulit diketahui polanya. Metode ini mempunyai dua sifat khusus yaitu untuk membuat peramalan memerlukan data histories selama jangka waktu tertentu, semakin panjang waktu moving average akan menghasilkan moving average yang semakin halus. Secara matematis moving average: dimana n adalah jumlah dalam rata-rata bergerak, misalnya tiga, empat, atau lima bulan secara berurutan. Kelemahan metode moving average antara lain perlu data histories, semua data diberi weight sama, tidak bisa mengikuti perubahan yang terjadi. 3) Rata-Rata Bergerak dengan Pembobotan (Weight Moving Average) Apabila ada tren atau pola terdeteksi, bobot dapat digunakan

11 23 untuk menempatkan penekanan yang lebih pada nilai terkini. Praktik ini membuat teknik permalan lebih tanggap terhadap perubahan karena periode yang lebih dekat mendapatkan bobot yang lebih berat. Rata-rata bergerak dengan pembobotan dapat digambarkan secara matematis sebagai berikut. Pemilihan bobot merupakan hal yang tidak pasti karena tidak rumus untuk menerapkan mereka. Oleh karena itu, pemutusan bobot yang mana yang digunakan, membutuhkan pengalaman. 4) Penghalusan Eksponential (Exponential Smoothing) Penghalusan Eksponential merupakan metode peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan yang canggih, tetapi masih mudah untuk digunakan. Metode ini menggunakan pencatatan data masa lalu yang sangat sedikit. Rumus penghalusan eksponential dapat ditunjukkan sebagai berikut: Ft=Ft-1 + α (At-1 Ft-1) Dimana: Ft Ft-1 = peramalan baru = peramalan sebelumnya α = konstanta penghalus (pembobot) (0 α 1) At-1 = permintaan aktual periode lalu 5) Penghalusan Eksponential dengan Penyesuaian Tren (Exponential Smoothing with Trend) Model penghalusan eksponential yang lebih rumit dan dapat menyesuaikan diri pada tren yang ada. Idenya adalah menghitung tren rata-rata dan penghalusan eksponential, kemudian menyesuaikan untuk kelambatan (lag) positif atau negatif pada tren. Dengan penghalusan eksponential dengan penyesuaian tren,

12 24 estimasi rata-rata dan tren dihaluskan. Prosedur ini membutuhkan dua konstanta penghalusan, α untuk rata-rata dan β untuk tren. Kemudian, kita menghitung rata-rata dan tren untuk setiap periode. Rumus Penghalusan Eksponential dengan Penyesuaian Tren adalah sebagai berikut: Ft= α (At-1) + (1-α) (Ft-1 + Tt-1), Tt= β (Ft - Ft-1) + (1-β) Tt-1 Dimana : Ft Tt At = peramalan dengan eksponential yang dihaluskan dari data berseri periode t = tren dengan eksponential yang dihaluskan pada periode t = permintaan aktual periode t α = konstanta penghalusan untuk rata-rata (0 α 1) β = konstanta penghalusan untuk tren (0 β 1) 6) Trend Method Proyeksi Tren merupakan suatu metode peramalan yang mencocokan garis tren pada serangkaian data masa lalu, kemudian memproyeksikan garis pada masa mendatang untuk peramalan jangka menengah atau jangka panjang. Rumus untuk menentukan perhitungan proyeksi tren adalah sebagai berikut. y = a + bx Dimana : y = nilai terhitung dari variabel yang akan diprediksi a = persilangan sumbu y b = kemiringan garis regresi ( atau tingkat perubahan pada y untuk perubahan yang terjadi di x) x = variabel bebas Untuk menentukan nilai a dan b, akan di jelaskan pada rumus dibawah ini.

13 25 a = y - b x dimana : y x = rata-rata y = rata-rata x dimana : b = kemiringan garis regresi = tanda penjumlahan total x = nilai variabel bebas diketahui y = nilai variabel terkait diketahui n = jumlah data atau pengamatan Mengukur Kesalahan Peramalan Keakuratan keseluruhan dari setiap model peramalan dapat dijelaskan dengan membandingkan nilai yang diramal dengan nilai aktual atau nilai yang sedang diamati. Kesalahan peramalan mengatakan seberapa baik kinerja suatu model dibandingkan dengan model itu sendiri dengan menggunakan data masa lalu. Menurut Heizer dan Render (2014), ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan untuk menghitung kesalahan peramalan total, Perhitungan ini dapat digunakan untuk membandingkan model peramalan yang berbeda, mengawasi peramalan, dan untuk memastikan peramalan berjalan dengan baik. Tiga perhitungan yang paling terkenal adalah deviasi mutlak merata (Mean Absolute Deviation MAD), kesalahan kuadrat merata (Mean Squared Error - MSE), dan kesalahan persen mutlak merata (Mean Absolute Percent Error MAPE). 1. Deviasi Rata-Rata Absolut (Mean Absolute Deviation) MAD merupakan ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan untuk sebuah model. Nilai ini dihitung dengan jumlah periode data n. Rumus untuk menghitung MAD adalah sebagai berikut.

14 26 MAD = 2. Kesalahan Rata-Rata Kuadrat (Mean Square Error) MSE merupakan cara kedua untuk mengukur kesalahan peramalan keseluruhan. MSE merupakan rata-rata selisih kuadrat antara nilai yang diramalkan dan yang diamati. Kekurangan penggunaan MSE adalah bahwa ia cenderung menonjolkan deviasi yang besar karena adanya pengkuadratan. Rumus untuk menghitung MSE adalah sebagai berikut. MAD = 3. Kesalahan Persen Mutlak Merata ( Mean Absolute Percent Error - MAPE ) Merupakan rata-rata dari keseluruhan persentase kesalahan (selisih) antara data aktual dengan data hasil peramalan. Ukuran akurasi dicocokkan dengan data time series dan ditunjukkan dalam persentase. Rumus untuk menghitung MAPE adalah sebagai berikut. 2.2 Manajemen Persediaan Manajemen persediaan merupakan suatu cara untuk mengendalikan persediaan agar dapat melakukan pemesanan yang tepat yaitu dengan biaya yang optimal. Oleh karena itu, konsep mengelola sangat penting diterapkan oleh perusahaan agar tujuan efektivitas dan efisiensi tercapai. Karena semua organisasi mempunyai beberapa jenis perencanaan dan pengendalian persediaan. Manajemen persediaan yang baik merupakan hal yang sangat penting bagi suatu perusahaan, pada satu sisi, pengurangan biaya persediaan dengan cara menurunkan tingkat persediaan dapat dilakukan perusahaan, tetapi pada sisi lainnya, konsumen akan tidak puas apabila suatu produk stoknya habis. Oleh karena itu, keseimbangan antara investasi persediaan dan tingkat pelayanan kepada konsumen harus dapat dicapai.

15 27 Manajemen persediaan meruapakan hal yang mendasar dalam penetapan keunggulan kompetitif jangka panjang. Mutu, rekayasa, produk, harga, lembur, kapasitas berlebih, kemampuan merespon pelanggan akibat kinerja kurang baik,waktu tenggang (lead time) dan profitabilitas keseluruhan adalah hal-hal yang dipengaruhi oleh tingkat persediaan. Perusahaan dengan tingkat persediaan yang lebih tinggi daripada pesaing cenderung berada dalam posisi kompetitif yang lemah. Kebijaksanaan manajemen persediaan telah menjadi sebuah senjata untuk memenangkan kompetitif Persediaan Berikut beberapa pengertian dari persediaan menurut para ahli: Menurut Herjanto (2007), persediaan adalah bahan atau barang yang disimpan yang akan digunakan untuk memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk digunakan dalam proses produksi atau perakitan, untuk dijual kembali, atau untuk suku cadang dari peralatan atau mesin. Menurut Assauri (2008), persediaan adalah sebagai suatu aktiva lancar yang meliputi barang-barang milik perusahaan dengan maksud untuk dijual dalam suatu periode usaha normal atau persediaan barang yang masih dalam pekerjaan proses produksi ataupun persediaan bahan baku yang menunggu penggunaannya dalam suatu proses produksi. Jadi, persediaan adalah stok bahan baku yang juga merupakan aset perusahaan dan yang akan digunakan untuk proses produksi atau dijual kepada konsumen Peranan Persediaan Pada dasarnya persediaan mempermudah atau memperlancar jalannya operasi perusahaan yang harus dilakukan secara berturut-turut untuk memproduksi barang barang serta menyampaikan kepada pelanggan. Persediaan bagi perusahaan berguna untuk: a. Menghilangkan risiko keterlambatan datangnya barang atau bahan-bahan yang dibutuhkan perusahaan. b. Menumpuk bahan-bahan yang dihasilkan secara musiman sehingga dapat digunakan bila bahan ini tidak ada dalam pasaran. c. Mempertahankan stabilitas atau kelancaran operasi perusahaan. d. Mencapai penggunaan mesin yang optimal.

16 28 e. Memberikan pelayanan kepada pelanggan dengan sebaik-baiknya. f. Membuat produksi tidak perlu sesuai dengan penggunaan atau penjualannya. Adanya persediaan dapat memungkinkan bagi perusahaan untuk melaksanakan operasi produksi karena faktor waktu antara operasi itu dapat dihilangkan sama sekali atau diminimalkan Fungsi Persediaan Menurut Heizer dan Render (2014), persediaan dapat melayani 4 fungsi yang menambah fleksibilitas bagi operasi perusahaan: a. Decouple atau memisahkan beberapa tahapan dari proses produksi. Sebagai contoh, jika persediaan sebuah perusahaan berfluktuasi, persediaan tambahan mungkin diperlukan untuk melakukan decouple proses produksi dari pemasok. b. Melakukan decouple perusahaan dari fluktuasi permintaan dan menyediakan persediaan barang-barang yang akan memberikan pilihan bagi pelanggan. Persediaan seperti ini digunakan secara umum pada bisnis eceran. c. Mengambil keuntungan dari diskon kuantitas karena pembelian dalam jumlah besar dapat mengurangi biaya pengiriman barang. d. Melindungi terhadap inflasi dan kenaikan harga Jenis-Jenis Persediaan Menurut Heizer dan Render (2014), ada 4 jenis persediaan yang harus dipelihara perusahaan untuk mengakomodasi fungsi-fungsi persediaan: a. Persediaan bahan mentah (raw material inventory): bahan-bahan yang biasanya dibeli, tetapi belum memasuki proses manufaktur dan digunakan untuk melakukan decouple (memisahkan) pemasok dari proses produksi. b. Persediaan barang setengah jadi (WIP inventory): komponen atau bahan mentah yang telah melewati beberapa proses perubahan, tetapi belum selesai. WIP ada karena waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan sebuah produk (disebut waktu siklus). c. MRO (Maintenance, Repair, Operating): persediaan yang disediakan untuk persediaan pemeliharaan, perbaikan, operasi yang dibutuhkan untuk menjaga agar mesin-mesin dan proses-proses tetap produktif.

17 29 d. Persediaan barang jadi: produk yang telah selesai dan tinggal menunggu pengiriman tetapi masih merupakan aset dalam pembukuan perusahaan Biaya-Biaya dalam Persediaan Ada tiga jenis biaya dalam persediaan menurut Heizer dan Render (2014), antara lain: 1. Biaya penyimpanan (holding cost) yaitu biaya yang terkait dengan menyimpan atau membawa persediaan selama waktu tertentu. 2. Biaya pemesanan (ordering cost) mencakup biaya dari persediaan, formulir, proses pesanan, pembelian, dukungan administrasi dan seterusnya. Ketika pesanan sedang diproduksi, biaya pesanan juga ada, tetapi mereka adalah bagian dari biaya penyetelan. 3. Biaya penyetelan (setup cost) adalah biaya untuk mempersiapkan sebuah mesin atau proses untuk membuat sebuah pesanan. Ini menyertakan waktu dan tenaga kerja untuk membersihkan serta mengganti peralatan atau alat penahan. Manajer operasi dapat menurunkan biaya pemesanan dengan mengurangi biaya penyetelan serta menggunakan prosedur yang efisien seperti pemesanan dan pembayaran elektronik. 2.3 Economic Order Quantity (EOQ) Ada beberapa pendapat dari para ahli mengenai pengertian Economic OrderQuantity (EOQ) antara lain: Menurut Herjanto (2007), EOQ adalah salah satu model klasik yang diperkenalkan oleh FW Harris pada tahun 1914, tetapi paling banyak dikenal dalam teknik pengendalian persediaan. Model kuantitas pesanan ekonomis (Economic Order Quantity EOQ) ini adalah salah satu teknik pengendalian persediaan yang paling tua dan paling dikenal secara luas.

18 30 Tingkat Persediaan Persediaan minimum Kuantitas pesanan = Q (tingkat persediaan maksimum) Persediaan minimum Tingkat Penggunaan Persediaan rata-rata yang tersedia 0 Gambar 2.1 Penggunaan Persediaan dalam Waktu Tertentu Sumber: Heizer dan Render (2014) Menurut Heizer dan Render (2014), EOQ adalah sebuah teknik kontrol persediaan yang meminimalkan biaya total dari pemesanan dan penyimpanan serta berdasar pada beberapa asumsi: a. Jumlah permintaan diketahui, konstan, dan independen b. Waktu tunggu yakni waktu antara pemesanan dan penerimaan pesanan diketahui dan konstan. c. Penerimaan persediaan bersifat instan dan selesai seluruhnya. d. Tidak tersedia diskon kuantitas. e. Biaya variabel hanya biaya untuk menyiapkan atau melakukan pemesanan (biaya penyetelan) dan biaya menyimpan persediaan dalam waktu tertentu (biaya penyimpanan dan membawa). f. Kehabisan atau kekurangan persediaan dapat sepenuhnya dihindari jika jika pemesanan dilakukan pada waktu yang tepat. Annual setup cost = Annual holding cost = Total unit cost = Unit cost (D) TC(Q*) = Total unit cost + +

19 31 I = Q* N = - Dimana: Q* = jumlah optimum unit per pesanan (EOQ) D = permintaan per periode S = biaya pemesanan untuk setiap pesanan H = biaya penyimpanan per unit per periode Q = jumlah unit per pesanan TC = biaya total I = rata-rata tingkat persediaan (average inventory) N = jumlah pemesanan yang diperkirakan per periode Titik Pemesanan Ulang (Reorder Point) Ada beberapa pendapat dari para ahli mengenai pengertian reorder point (ROP) antara lain: Menurut Heizer dan Render (2014), ROP adalah titik pemesanan ulang adalah tingkat atau titik persediaan dimana tindakan harus diambil untuk mengisi kembali persediaan barang. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi ROP antara lain: a. Lead time. b. Tingkat pemakaian bahan baku rata-rata per satuan waktu tertentu. c. Safety stock. Persamaan matematis untuk menghitung ROP mengasumsikan permintaan selama waktu tunggu dan waktu tunggu itu sendiri adalah konstan. Ketika kasusnya tidak seperti ini, persediaan tambahan yang sering disebut persediaan pengaman haruslah ditambah. Persamaannya menjadi: d = ROP = (d x L) + SS

20 32 Dimana: ROP = reorder point d = permintaan per hari L = lead time SS = safety stock Lead Time Menurut Heizer dan Render (2014), lead time adalah waktu yang dibutuhkan antar pemesanan dengan barang sampai di perusahaan sehingga lead time berhubungan dengan reorder point dan saat penerimaan barang. Lead time muncul karena setiap pesanan membutuhkan waktu dan tidak semua pesanan bisa dipenuhi seketika, sehingga selalu ada jeda waktu. Lead time sangat berguna bagi perusahaan yaitu pada saat persediaan mencapai nol, pesanan akan segera tiba di perusahaan. Dalam EOQ, lead time diasumsikan konstan artinya dari waktu ke waktu selalu tetap dan berulang dalam setiap periode. Akan tetapi dalam prakteknya lead time banyak berubah-ubah, untuk mengantisipasinya perusahaan sering menyediakan safety stock Safety stock Ada beberapa pendapat dari para ahli mengenai pengertian safety stock antara lain: Menurut Assauri (2008), safety stock adalah persediaan tambahan yang diadakan untuk melindungi atau menjaga kemungkinan terjadi kekurangan bahan (stock out). Tujuan safety stock adalah untuk meminimalkan terjadinya stock out dan mengurangi penambahan biaya penyimpanan dan biaya stock out total, biaya penyimpanan disini bertambah seiring dengan adanya penambahan yang berasal dari reorder point oleh karena adanya safety stock. Keuntungan adanya safety stock adalah pada saat jumlah permintaan mengalami lonjakan, maka persediaan pengaman dapat digunakan untuk menutup permintaan tersebut. Berdasarkan pendapat Assauri (2008), ada 2 faktor yang menentukan besarnya persediaan pengaman yakni: a. Penggunaan bahan baku rata-rata.

21 33 Salah satu dasar untuk memperkirakan penggunaan bahan baku selama periode tertentu, khususnya selama periode pemesanan adalah rata-rata penggunaan bahan baku pada masa sebelumnya. Hal ini perlu diperhatikan karena setelah kita mengadakan pesanan, maka pemenuhan kebutuhan atau permintaan pelanggan sebelum barang yang dipesan datang harus dapat dipenuhi dari persediaan yang ada. b. Faktor waktu atau lead time. Lead time adalah lamanya waktu antara mulai dilakukannya pemesanan bahan sampai dengan kedatangan bahan yang dipesan tersebut dan diterima di gudang persediaan. Dari kedua keadaan tersebut diatas, maka perusahaan perlu menetapkan adanya proses persediaan pengaman untuk menjamin kelancaran proses produksi akibat kemungkinan adanya kekurangan persediaan tersebut. Untuk menghitung besarnya safety stock, dapat digunakan cara yang relatif lebih teliti yakni: a. Metode perbedaan pemakaian maksimum dan rata-rata. Metode ini dilakukan dengan menghitung selisih antara pemakaian maksimum dengan pemakaian rata-rata dalam jangka waktu tertentu, kemudian selisihtersebut dikalikan dengan lead time. Safety stock = (Pemakaian maksimum Pemakaian rata-rata) Lead time b. Metode statistika yang berdistribusi normal. Safety stock = Z Dimana: Z = standar normal (diperoleh dari tabel distribusi normal. Misalnya, Z = 95%, ini berarti tingkat pelayanan sebesar 95% dari permintaan atau penjagaan terhadap kemungkinan terjadinya stock out hanya 5%) = standar deviasi L = lead time

22 34 ada beberapa faktor yang dapat menyebabkan perusahaan melakukan safety stock, yaitu : 1. Biaya atau kerugian yang disebabkan oleh stock out tinggi. Apabila bahan yang digunakan untuk proses produksi tidak tersedia, maka aktivitas perusahaan akan terhenti yang menyebabkan idle tenaga kerja dan fasilitas pabrik yang pada akhirnya perusahaan akan kehilangan penjualannya. 2. Variasi atau ketidakpastian permintaan yang meningkat. Adanya jumlah permintaan yang meningkat atau tidak sesuai dengan peramalan yang ada diperusahaan menyebabkan tingkat kebutuhan persediaan yang meningkat pula, oleh karena itu perlu dilakukan antisipasi terhadap safety stock agar semua permintaan dapat terpenuhi. 3. Resiko stock out meningkat. Keterbatasan jumlah persediaan yang ada di pasar dan kesulitan yang dihadapi perusahaan mendapatkan persediaan akan berdampak pada sulitnya terpenuhi persediaan yang ada di perusahaan, kesulitan ini akan menyebabkan perusahaan mengalami stock out. 4. Biaya penyimpanan safety stock yang murah. Apabila perusahaan memiliki gudang yang memadai dan memungkinkan, maka biaya penyimpanan tidaklah terlalu besar. Hal ini dimaksudkan untuk mengantisipasi terjadinya stock out. 2.4 Fixed Order Interval System (EOI) Fixed Order Interval System juga disebut sistem persediaan secara periodik, yang lebih berdasar kepada periode daripada sistem persediaan kontinu yang lebih kepada posisi stok persediaan. Sistem persediaan yang berbasiskan waktu yang melakukan pesanan berdasarkan jangka waktu tertentu. Jumlah pesanan bergantung kepada pemakaian demand selama periode waktu tertentu. Menggunakan tingkat persediaan maksimum (maximum inventory level) selama waktu lead time dan interval pesanan. Setelah suatu periode tetap (T) telah terlewati, jumlah persediaan dihitung. Sebuah pesanan dilakukan untuk memulihkan persediaan, dan jumlah pesanannya tergantung berapa jumlah yang berkurang (maximum inventory level). Jadi, jumlah pesanan didapat dari selisih maximum inventory level dan sisa persediaan pada waktu melakukan perhitungan.

23 35 Sistemnya terdiri dari 2 parameter yang digunakan yaitu periode tetap pemeriksaan (T) dan maximum inventory level (E). Masalah dasar pada metode ini adalah bagaimana menentukan interval pesanan (T) dan maximum inventory level (E) yang diinginkan. Economic order interval dapat diperoleh untuk meminimumkan total biaya tahunan. Pada data yang bersifat stochastic, metode ini mempunyai beberapa persamaan dalam perhitungannya seperti berikut: E = SS + D (T*+ L) I = SS + ½ (D T*) Q* = E I TOR = TC(T*) = + (SS + ½ D T*) Cc Dimana: T* = economic order interval Co = biaya pemesanan untuk setiap pesanan Cc = biaya penyimpanan per unit per periode D = permintaan per periode SS = safety stock Z = standar normal (diperoleh dari tabel distribusi normal. Misalnya, Z = 95%, ini berarti tingkat pelayanan sebesar 95% dari permintaan atau penjagaan terhadap kemungkinan terjadinya stock out hanya 5%) = standar deviasi L = lead time E = maximum inventory level I = average inventory control Q* = order quantity TOR = turn over ratio

24 36 TC(T*) = total cost 2.5 Minimum-Maximum System (Min-Max) Cara kerja sistem ini yaitu apabila persediaan telah melewati batas minimum dan mendekati batas safety stock maka reorder harus dilakukan. Jadi batas minimum (minimum stock) merupakan batas tingkat reorder. Batas maksimum (maximum stock adalah batas kesediaan perusahaan untuk menginvestasikan uangnya dalam bentuk persediaan bahan baku. Jadi dalam hal ini yang terpenting adalah batas minimum dan maksimum untuk dapat menentukan order quantity. Pada metode ini, terdapat perbedaan cara dalam menghitung safety stock yakni metode ini tidak memerlukan standar deviasi dan tingkat pelayanan melainkan hanya membutuhkan rata-rata permintaan per bulan. Pada data yang bersifat stochastic, metode ini mempunyai beberapa persamaan dalam perhitungannya seperti berikut: SS = Minimum Stock = (DL) + SS Maximum Stock = 2(DL) + SS Q* = Maximum stock Minimum stock Banyak pemesanan : N = I = SS + ( Q*) TOR = TC (Minimum-Maximum) = Cc D Dimana: SS = safety stock D = permintaan per periode L = lead time I = average inventory control Q* = order quantity TOR = turn over ratio

25 Gambar 2.2 Kerangka Pemikiran 37 TC (Min-Max) = total cost 2.6 Kerangka Pemikiran PT. Sederhana ABA dan Mitra Cabang Cipulir Forecasting Naive Method Moving Averages Weighted Moving Averages Exponential Smoothing Exponential Smoothing with Trend Linear Regression Nilai Terkecil dari MAD dan MSE Inventory EOQ EOI Min-Max Metode Paling Tepat Untuk Meminimumkan Biaya Persediaan Implikasi Hasil Penelitian

26 38