BAB V ANALISA HASIL. yang digunakan untuk meramalkan keadaan yang akan datang memiliki. penyimpangan atau kesalahan dari keadaan aslinya.

Transkripsi

1 BAB V ANALISA HASIL 5.1 Analisa Hasil Peramalan Permintaan Pada umumnya setiap metode peramalan hanya merupakan sebuah alat yang digunakan untuk meramalkan keadaan yang akan datang memiliki penyimpangan atau kesalahan dari keadaan aslinya. Berdasarkan data permintaan yang ada bahwa dapat dikatakan permintaan roti tahun 2009 menunjukan grafik yang berpola trend, oleh karena grafik tersebut berpola trend maka disini penulis menggunakan metode regresi linier dan eksponensial smoothing dengan α = 0.7; 0.8; 0.9 berdasarkan teori yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya yaitu bab II, dari kedua peramalan tersebut dipilih metode yang menunjukan nilai kesalahan terkecil dalam peramalan, karena metode peramalan yang memiliki nilai kesalahan terkecil yang sangat baik dan yang lebih akurat. Akurasi hasil peramalan tersebut digunakan untuk mengukur tingkat perbedaan antara hasil peramalan dengan permintaan yang sebenarnya. Disini penulis menggunakan SEE, MSE, MAD, MFE sebagai ukuran nilai kesalahan peramalan berdasarkan landasan teori pada BAB II. Berdasarkan

2 perhitungan pada BAB IV menunjukan bahwa metode linier yang memberikan nilai kesalahan terkecil, oleh kerena itu dapat dijadikan jadwal induk produksi pada tahun Analisa Peta Moving Range Peta Moving Range dirancang untuk membandingkan nilai permintaan aktual dengan nilai peramalan. Dengan kata lain, kita melihat data permintaan aktual dan membandingkannya dengan nilai peramal pada periode yang sama. Peta tersebut dikembangkan ke periode yang akan datang hingga kita dapat membandingkan data peramalan dengan permintaan aktual. Selama periode dasar (periode pada saat menghitung peramalan), peta Moving Range digunakan untuk melakukan verifikasi teknik dan parameter peramalan. Setelah metode peramalan ditentukan, peta Moving Range digunakan untuk pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempegaruhi permintaan dan juga bertujuan untuk mengurangi atau menghilangkan variasi acak permintaan dalam menghubungkannya dengan waktu.

3 5.3 Analisa Perhitungan Jadwal Induk Produksi Jadwal induk produksi ini atas dasar peramalan permintaan independent, yang dibuat dari data tahun sebelumnya. Jadwal induk produksi ini merupakan proses alokasi untuk membuat produk yang diinginkan. Sehingga langkahlangkah dalam memperhitungkan jadwal induk produksi ini adalah sebagai berikut : Menghitung forecast tahun 2009 untuk mengetahui nilai kesalahan sebagai ukuran metode peramalan Menghitung forecast tahun 2010 sebagai jadwal induk produksi Mengalikan hasil peramalan dengan komposisi material yang tertera pada Bill of material. 5.4 Analisa Meterial Requirement Planning Adapun input yang dibutuhkan dalam sistem MRP, yaitu jadwal induk produksi, struktur produk. Itulah yang harus diperoleh sebelum kita menjalankan fungsi MRP itu sendiri, apabila stuktur produk dan jadwal induk produksi tidak ada mustahi bagi seseorang untuk menjalankan fungsi MRP itu sendiri. Adapun metode yang digunakan disini adalah Fixed Period Requirement (FPR) Lot for Lot (L4L) Fixed Order Quantity (FOQ) Economic Order Quantity (EOQ)

4 Masing-masing metode mempunyai cara perhitungan yang berbeda-beda. Dan pada akhirnya kita mendapatkan informasi. Dari keempat metode ini mana metode yang memberikan biaya simpan dan biaya pesan yang paling terkecil. Berikut adalah total biaya yang dihasilkan dari keempat metode teknik perhitungan lot. Tabel 5. 1 Total Biaya Penyimpanan Dan Dengan Metode FPR Total Biaya Pengembang , , ,- Telur , , ,- Terigu , , ,- Mentega , , ,- Gula , , ,- Coklat , , ,- Keju , , ,- Mocca , , ,- Berdasarkan tabel diatas dengan metode FPR material keju memberikan biaya simpan terbesar, dan yang memberikan biaya simpan terkecil adalah telur, sedangkan untuk biaya pesan, terigu memberikan total biaya terbesar dan telur memberikan biaya pesan terkecil. Tabel 5. 2 Total Biaya Penyimpanan Dan Dengan Metode L4L Total Biaya Pengembang , ,- Telur , ,- Terigu , ,- Mentega , ,- Gula , ,- Coklat , ,- Keju , ,- Mocca , ,-

5 Berdasarkan tabel 5.2, dengan metode Lot For Lot tidak ada biaya simpan untuk semua Bahan Baku. Tetapi untuk biaya pesan terigu menunjukan biaya pesan terbesar dibanding dengan yang lainnya. Tabel 5. 3 Total Biaya Penyimpanan Dan Pemesanan Dengan Metode FOQ Total Biaya Pengembang , , ,- Telur , , ,- Terigu , , ,- Mentega , , ,- Gula , , ,- Coklat , , ,- Keju , , ,- Mocca , , ,- Berdasarkan tabel diatas dengan metode FOQ material Terigu memberikan biaya simpan dan biaya pesan terbesar, sama halnya dengan telur memberikan biaya simpan dan biaya pesan terkecil, jadi secara keseluruhan terigu memberikan biaya terbesar dan terul memberiakan biaya terkecil. Tabel 5. 4 Total Biaya Penyimpanan Dan Pemesanan Dengan Metode EOQ Total Biaya Pengembang , , ,- Telur , , ,- Terigu , , ,- Mentega , , ,- Gula , , ,- Coklat , , ,- Keju , , ,- Mocca , , ,-

6 Berdasarkan tabel 5.4 dengan metode EOQ material Terigu memberikan biaya simpan dan biaya pesan terbesar, sama halnya dengan telur memberikan biaya simpan dan biaya pesan terkecil, sama dengan metode FOQ. Jadi secara keseluruhan terigu memberikan biaya terbesar dan terul memberiaknbiaya terkecil. Tabel 5. 5 Perbandinga Total Biaya keempat Metode Dengan Perusahaan Teknik Ukuran Lot Total Biaya Pengadaan FPR ,- L4L ,- FOQ ,- EOQ ,- Metode Perusahaan Saat Ini ,- Berdasarkan hasil perhitungan pada bab IV dari ke empat metode lot sizing yang digunakan maka didapat bahwa metode lot for lot yang memiliki biaya total persediaan yang terkecil yaitu Rp dibanding dengan ketiga metode lainnya, yaitu FPR, FOQ, FPR. Dan yang memiliki total biaya persediaan yang tertinggi adalah EOQ yaitu dengan nilai Rp Dengan demikian didapat biaya terendah dan tertnggi dalam pengolahan material pembuat roti ini, yaitu lot for lot yang terendah dan FPR yang tertinggi, tetapi disini terlihat memang metode lot for lot memiliki biaya terendah, tetapi dengan metode ini tidak tepat digunakan di perusahaan ini. Karena adanya pembelian bahan baku yang ekomonis.