BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi

1 3 BAB LANDASAN TEORI.1 Dasar Productio Plaig ad Ivetory Cotrol (PPIC).1.1 Pegertia Productio Plaig ad Ivetory Cotrol (PPIC) Productio Plaig ad Ivetory Cotrol (PPIC) adalah sebuah proses pegedalia alira material masuk da keluar dari sebuah sistem kerja yag bertujua utuk memeuhi permitaa pasar da pedistribusia yag tepat sehigga dapat memiimalka biaya produksi. Peracaga da pegedalia produksi harus dilakuka di awal proses sebelum melakuka proses produksi, yag bertujua utuk meetuka apa saja yag harus dilakuka pada awal higga tahap akhir. Perecaaa juga tidak boleh diberhetika higga proses itu selesai karea hasilya pasti tidak sesuai dega yag diharapka, sehigga harus dievaluasi berkala dega melakuka pegedalia. (Nasutio, 006:13)..1. Pegertia Peracaga Produksi Peracaga produksi sagat petig dalam merecaaka proses produksi. Peracaga produksi diharuska memiliki sifat-sifat sebagai berikut: a. Berjagka Waktu Proses produksi adalah sebuah hal yag rumit utuk dilakuka da memiliki keterkaita dari berbagai macam poit da proses tersebut meujukka adaya perubaha dari waktu ke waktu. Oleh karea itu, perecaaa yag baru harus disiapka utuk megatasi perubaha yag aka terjadi sehigga peracaga harus dilakuka secara berjagka waktu lama. b. Berjejag Peracaga produksi tidak dapat dilakuka haya sekali da harus dilakuka secara berjejag karea perecaaa produksi aka selalu bertigkat dari perecaaa produksi jagka pedek higga perecaaa jagka pajag. c. Terpadu Dalam peracaga proses produksi harus dilakuka bersama-sama seperti meyatuka faktor-faktor utuk dijadika satu recaa yag terpadu didalam proses produksi. d. Berkelajuta Dari peracaga sebelumya, recaa yag baru harus merupaka sistem yag melajutka peracaga sebelumya, agar proses tersebut terus berjala. e. Terukur Peracaga produksi harus meetapka suatu ilai agar bisa diukur sehigga bila terjadi peyimpaga dapat diguaka sebagai alat utuk mejadi dasar peetapa. f. Realistis Peracaga produksi haruslah dikodisika dega kodisi produksi yag sekarag, agar target yag dicaagka merupaka hal yag realistis utuk dicapai. 3

2 4 g. Akurat Data yag didapat harus akurat agar tidak terjadi kesalaha sehigga pada tahap akhir da dapat dipertaggug jawabka kebeara dataya. h. Meatag Peracaga prduksi harus dibuat dega data-data da target yag realistis sehigga aka mudah utuk pecapaia target produksi da aka berusaha dega sugguh-sugguh..1.3 Pegertia Pejadwala Produksi Meurut (Herrma, 007) pejadwalaa produksi dilakuka utuk meigkatka produktivitas da memiimalka biaya operasi. Pejadwala produksi juga bergua utuk megidetifikasi suatu masalah dari proses produksi itu tersebut, dimaa dari masalah ketepata pegirima barag, da megidetifikasi periode waktu yag dibutuhka utuk memproduksi serta megirim hasil produksi. Masalah utama dari pejadwala produksi adalah prioritas da kapasitas. Dalam peelitia di PT. Primatech Presisi Utama yaitu fokus kepada kapastitas produksi yag tersedia sehigga aka mempermudah utuk melakuka pejadwala produksi dega tepat..1.4 Pegertia Pegedalia Produksi Meurut (Nasutio, 003) pegedalia produksi adalah sebuah usaha utuk megotrol recaa produksi yag telah dijalaka oleh perusahaa, tapa adaya kedali dalam sebuah produksi tetu recaa produksi yag telah dibuat tidak aka berjala dega baik. Pemegag kedali pada pegedalia produksi yaitu fugsi staf, oleh karea itu lii orgaisasi tidak berweweag lagsug. Pegedalia produksi bisa dikataka baik jika lapora dari pegedalia tersebut lagsug dilaporka ke maager pabrik da buka ke bawahaya. Dari fugsi pegedalia pabrik, terdapat aktivitas-aktivitas sebagai berikut : a. Megukur realisasi dari recaa produksi b. Membadigka realisasi dega recaa produksi c. Megamati peyimpaga yag terjadi d. Megaalisa sebab-sebab terjadiya peyimpaga e. Melakuka tidaka perbaika. Peyesuaia Waktu Baku Dega Ratig Performace Kerja Pelaksaaa waktu kerja adalah kegiata utuk megevaluasi kecepata kerja operator pada saat bekerja lagsug. Kecepata, usaha, tempo da performa kerja. Utuk meormalka waktu kerja yag diperoleh dari hasil pegamata, maka harus diadaka peyesuaia yaitu dega cara megalika waktu pegawata rata-rata dega faktor peyesuaia. a. Apabila operator terlalu cepat dalam megerjaka pekerjaaya maka ratig faktor ii akal lebih besar dari pada 1 (p>1 atau p>100%). b. Apabila operator bekerja terlalu lambat dari waktu bekerja stadar, maka faktor ratig lebih kecil dari pada 1 (p<1 atau p<100%).

3 5 c. Apabila operator bekerja secara ormal dimaa waktu saat bekerja sesuai dega waktu stadar, maka faktor ratig adalah (p = 1, p = 100%)...1 Skill da Effort Ratig Merupaka sistem yag diperkealka Charles E. Bedaux, dimaa sistem ii berdasarka pegukura kerja da waktu baku serta meliputi peetua ratig terhadap skill da usaha-usaha yag ditujukka operator pada saat bekerja dega memperhatika keloggara (allowace). Sebelum diperkealka Bedaux, sistem peilaia performace ratig dilakuka dega aalisa lagsug terhadap data waktu yag diperoleh dari pegukura stop-watch. (Wigjosoebroto, 003).. Westighouse System Westighouse Compay (197) juga ikut megambil pera dalam perecaaa performace ratig. Westighouse melegkapi sistem peilaia performace ratig operator dega adaya faktor kodisi kerja (coditio) da kosistesi (cosistecy) operator dalam bekerja. Jadi terdapat empat faktor yag ditetuka dalam meetuka performace ratig operator dega sistem westighouse yaitu skill, effort, coditio da cosistecy. (Wigjosoebroto, 003) Tabel.1 Tabel Performace Ratigs dega Sistem Westighouse Skill Effort +0,15 A1 Superskill +0,13 A1 Superskill +0,13 A +0,1 A +0,11 B1 Excellet +0,10 B1 Excellet +0,08 B +0,08 B +0,06 C1 Good +0,05 C1 Good +0,03 C +0,0 C 0,00 D Average +0,00 D Average -0,05 E1 Fair -0,04 E1 Fair -0,10 E -0,08 E 0,16 F1 Poor -0,1 F1 Poor 0, F -0,17 F Poor Coditio Cosistecy +0,06 A Ideal +0,04 A Ideal +0,04 B Excellet +0,03 B Excellet +0,0 C Good +0,01 C Good 0,00 D Average 0,00 D Average -0,03 E Fair -0,0 E Fair -0,07 F Poor -0,04 F Poor.3 Metode Work Samplig Meurut (Dwi Nurul izzhati, 01) metode work samplig adalah sebuah tekik utuk meghitug jumlah besar pegamata terhadap sebuah aktivitas kerja dari mesi, proses atau operator. Metode work samplig juga dapat

4 6 disebut sebagai pegukura kerja lagsug, karea pada saat aktivitasya dilakuka lagsug di tempat kerja dega teliti..3.1 Waktu Siklus Waktu siklus adalah waktu perhituga yag sama dega waktu asliya utuk pekerjaa tertetu, sehigga waktu siklus aka sedikit berbeda. Berikut rumus waktu siklus: X1 Ws = N Keteraga: X1 = Jumlah Total waktu N = Total waktu pegamata.3. Waktu Normal Waktu ormal adalah waktu perhituga yag didapat ketika operator bekerja secara wajar, ketika waktu ormal tidak sesuai bisa diakibatka oleh operator yag bekerja secara kurag wajar. Oleh karea itu perhituga waktu ormal dilakuka utuk peyesuaia waktu dega cara sebagai berikut: Total waktu pegukura % work ratig faktor W = Total uit output yag dihasilka selama kegiata samplig kerja.3.3 Waktu Baku Waktu baku adalah waktu ormal kerja dega waktu ormal yag bertujua utuk meujuka kierja operator dega berkualitas baik da meyelesaika pekerjaaya dega waktu yag ormal. Berikut rumus waktu baku: 100% Wb = W 100% %All.3.4 Tes Keseragama Data Dalam sebuah proses produksi dibutuhka waktu terbaik da dipertahaka terus meerus, sehigga dibutuhkaya tes keseragama data yag bertujua utuk memberika batas kotrol atas da bawah sehigga data waktu proses yag dibuat tidak berada diluar batas kotrol. Berikut adalah rumus tes keseragama data: BKA BKB Dimaa = X + k (SD) = X - k (SD) X = Waktu Siklus SD = Xi ( ( 1) Xi)

5 7.3.5 Tes Kecukupa Data Tes kecukupa data dilakuka ketika data yag dikumpulka sudah cukup utuk dilakuka pegolaha data, sehigga diguakalah kepastia jumlah data yag aka diambil. Jumlah data yag aka diambil dipegaruhi oleh faktor seperti dibawah ii: a. Tiggat ketelita (degree of accuracy) dari hasil pegamata b. Tigkat kepercayaa (level of covidece) dari hasil pegamata Sehigga aka didapat sebuah rumus tes kecukupa data sebagai berikut: (Wigjosoebroto, 006) Dimaa: t ) ( k / s ( t) N = t S = Tigkat ketelitia yag dikehedaki N = Jumlah miimal peelitia P = Presetasi terjadiya kejadia yag diamati K = Tigkat kepercayaa yag diambil, dimaa: - 90% cofidece level : k = % cofidece level : k =.00-99% cofidece level : k = Respos Terhadap Permitaa Kosume Meurut (Gasperz, 00) strategi respo terhadap permitaa kosume yaitu adalah bagaimaa cara perusahaa maufaktur utuk membuat atau megerjaka apa yag diigika kosume. Terdapat 5 klarifikasi dalam merespo permitaa kosume sebagai berikut: a. Desig-to-Order (or Egieer-to-Order) b. Make-to-Order c. Assemble-to-Order d. Make-to-Stock e. Make-to-Demad Aka tetapi dalam peelitia yag dilakuka pada PT. Primatech Presisi Utama, yag dijalaka oleh perusahaa adalah Make-to-Order. Respo permitaa kosume dega Make-to-Order adalah dalam melakuka strategi Make-to-Order perusahaa aka megerjaa permitaa order sesuai dega pesaa dari kosume. Aktivitas yag dilakuka ialah haya membicaraka biaya produksi da strategi ii membuat kosume da perushaa aka lebih serig berdiskusi. Dalam strategi ii resiko yag ditimbulka sagat kecil berkaita dega ivestasi ivetory, sehigga perusahaa haya berfokus pada pesaa spesifik dari kosume..5 Peramala (Forecastig).5.1 Defiisi Peramala (Forecastig) Peramala (Forecastig) adalah suatu proses memperkiraka kebutuha di masa medatag yag meliputi kebutuha baik dalam betuk kuatitas, kualitas, waktu da lokasi yag dibutuhka dalam memeuhi permitaa barag atau jasa (Nasutio,003).

6 8 Dari beberapa pejelasa pegertia tetag peramala (forecastig) maka dapat disimpulka bahwa peramala adalah suatu dugaa terhadap masa depa dimaa persiapa tersebut harus direcaaka secara matag sehigga dapat megambil keputusa yag tepat. Dalam perecaaa PPIC, metode peramala (forecastig) khususya tetag permitaa (demad) mempuyai pera sebagai perecaaa juga sebagai alat pegambil keputusa di bidag produksi dimaa didalamya terdapat aktivitas perecaa kebutuha baha baku, teaga kerja, kapasitas produksi, da mesi produksi di masa yag aka datag. Meurut (Alda Raharja, 009) tekik peramala terbagi mejadi dua bagia, pertama adalah peramala subjektif da peramala objektif. Metode peramala subjektif memiliki model data kuatitatif da metode objektif memiliki dua model data yaitu model time series da model kausal. Pada peelitia ii model yag diguaka adalah model time series, dimaa time series merupaka model yag utuk memprediksi masa depa dega megguaka data terdahuluya..5.. Metode-metode Peramala Secara umum, metode peramala dibedaka mejadi, yaitu metode peramala yag bersifat subyektif yaitu peramala yag didasarka pada hasil-hasil diskusi, pedapat pribadi da ituisi. Metode peramala laiya yaitu metode peramala yag bersifat obyektif, yaitu peramala yag didasarka pada permitaa historis dega megikuti atura matematika da statistik. Peramala yag bersifat obyektif dibagi lagi mejadi yaitu metode itrisik da metode ekstrisik. Metode itrisik didasarka pada permitaa historis tapa memperhatika faktor-faktor lai yag mugki mempegaruhi permitaa tersebut, sedagka metode ekstrisik memperhatika faktorfaktor lai yag mugki mempegaruhi besarya permitaa yag aka terjadi di masa medatag. (Nasutio, 003) Metode ekstrisik terdiri dari beberapa model, diataraya: a. Regresi Liear Regresi liear atau regresi aalisis merupaka salah satu metode peramala yag cocok utuk meggambarka satu set data berupa garis lurus. (Nahmias, 009) Y = α + b Χ Sxy b = Sxx ( + 1) x Sxy = idi Di Sxx = i = 1 ( + 1)( + 1) + 6 b ( + 1) α = D Keteraga: i = 1 ( + 1) 4

7 9 α da b D Y = 0,5-1 (1 merupaka data fluktuatif) = rata-rata permitaa = peramala b. Double Expoetial Smoothig dega Metode Holt Metode holt merupaka salah satu tipe double expoetial smoothig yag buat utuk melacak dereta waktu dega tre liear da dua parameter (α da β ). (Nahmias, 009) S t = α Dt + ( 1 α)( S t G ) 1 t 1 G t = β( St St 1 ) + ( 1 β) G t 1 F t,t+τ = S t + τ G t Keteraga: α daβ = kostata smoothig St = itercept pada waktu ke - t Gt = slope pada waktu ke - t F = peramala c. Metode Movig Average Meurut (Gasperz, 00) metode movig average dapat diguaka dega data permitaa aktual terdahulu utuk membagkitka ilai ramala yag dihasilka metode movig average. Berikut merupaka rumusya: Rata-rata bergerak 3-periode = (Permitaa 3 bula sebelumya) Kesalaha dalam peramala (forecastig) Dalam mecari kesalaha dalam peramala ada beberapa perhituga. Atara lai ilai dari MAD (Mea Absolute Deviatio), MSE (Mea Square Error), da MAPE (Mea Absolute Percetage Error). Ketiga perhituga tersebut mejadi idikator tigkat kesalaha dalam suatu peramala karea jika maki kecil ilai MAD, MSE, MAPE maka akurasi dari peramala maki tiggi. Berikut adalah pejelasa cara mecari ilai MAD, MSE, da MAPE: a. MAD (Mea Absolute Deviatio) MAD adalah suatu metode utuk mecari ilai kesalaha dalam sebuah peramala. Nilai tersebut dihitug dari deviasi atara aktual dega pramala yag dibagi dega jumlah periode peramala (). MAD = aktual - peramala b. MSE (Mea Square Error) MSE merupaka metode yag diguaka utuk meghitug rata-rata selisih kuadrat data yag sedag diramala.

8 10 MSE = kesalaha peramala c. MAPE (Mea Absolute Percetage Error) Dalam perhituga MAD da MSE, ilai tergatug dari besarya usur yag diramal, jika usur tersebut dalam ukura ratusa ribu maka ilai yag aka keluar aka mejadi sagat besar. Utuk mecegah hal tersebut maka diguaka metode MAPE. MAPE = 100 i= 1 aktual i ramala i /aktual i.6 Master Productio Schedule (MPS).6.1 Pegertia Master Productio Schedule (MPS) Master Productio Schedule (MPS) merupaka proses utuk membuat Master Productio Schedule (MPS, Jadwal Iduk Produksi) yag berkaita dega aktivitas seperti meyusu da memperbaharui jadwal iduk produksi, memproses trasaksi, mecatat efektifitas dari jadwal iduk produksi da memberika lapora evaluasi jadwal iduk produksi. (Gaspersz, 01) Pada dasarya Master Productio Schedule berkaita dega aktivitas yag memiliki fugsi yaitu : a. Memberika iput utama kepada sistem perecaaa material da kapasitas. b. Mejadwalka pesaa produksi (purchased order) utuk item MPS. c. Memberika ladasa tetag kebutuha sumber daya da kapasitas. d. Memberika dasar tetag pembuata jaji pegirima produk kepada pelagga. Proses pejadwala produksi iduk membutuhka lima iput utama yaitu: a. Data permitaa total (sales forecast ad orders). b. Status ivetory (o-had ivetory, allocated stock, firm plaed orders). c. Recaa produksi agregat. d. Data perecaaa (lot-sizig, shrikage factor, safety stock, lead time). e. Iformasi dari RCCP (Rough Cut Capacity Plaig)..6. Tekik Peyusua MPS Meurut (Gasperz, 00) Dalam peyusua MPS, terlebih dahulu harus diketahui iformasi-iformasi sebagai berikut: 1. Lead time, yaitu waktu yag dibutuhka utuk memproduksi atau dalam pembelia suatu item.. O-had, merupaka posisi ivetory awal yag tersedia dalam stok. 3. Lot size, merupaka jumlah item yag biasa dipesa.

9 11 4. Safety stock, merupaka item yag segaja dibuat utuk dijadika stok sebagai lagkah atisipasi terhadap perubaha yag terjadi pada peramala (forecast). 5. Demad time fece, merupaka periode medatag dari MPS dimaa perubaha-perubaha yag terjadi pada MPS tidak diizika. 6. Plaig time fece, merupaka periode medatag dari MPS, dimaa perubaha yag terjadi pada MPS dievaluasi utuk mecegah ketidaksesuaia dalam jadwal produksi. 7. Time periods for display, yaitu bayakya periode waktu yag ditampilka dalam format MPS, bisa dalam satua hari, miggu atau bula. 8. Sales pla (forecastig), yaitu peramala tetag permitaa yag aka terjadi di masa medatag. 9. Actual orders, merupaka permitaa yag diterima da bersifat pasti. 10. Projected available balace (PAB), proyeksi o had ivetory dari waktu ke waktu selama masa perecaaa. 11. Available to promise, merupaka data yag berkaita dega bayak produk yag dijadwalka utuk diproduksi sehigga bisa dipastika dapat terpeuhi atau tidakya permitaa pelagga. 1. Master productio schedule, merupaka jadwal produksi yag berkaita dega kuatitas dari item yag aka diproduksi. Item o lead Time O Had Lot Size Periode Forecast Actual Order Project Available Balace Available to Promise MPS Tabel. Cotoh Tabel MPS Descriptio Safety Stock Demad Time Face Plaig Time Face Past Due Sumber : (Gaspersz, Productio ad Ivetory Maagemet, 01) Ketika MPS diyataka tidak layak, MPS dapat diperbaiki dega suatu proses yag disebut RCCP. RCCP berfugsi utuk megkoversi MPS mejadi beberapa kebutuha kapasita utuk berbagai sumber daya utama da setelah itu meetuka layak tidakya MPS dega keterbatasa kapasitas yag ada.(nasutio, 003) Ketika ditetuka bahwa MPS tidak layak, dapat megguaka RCCP yag merupaka proses iterasi bersama dega MPS, seperti gambar dibawah ii: Gambar.1 Hubuga MPS dega perecaaa kapasitas kasar Sumber :(Nasutio, 003)

10 1 Meurut (Nasutio, 003) Kapasitas sebuah pabrik dapat dikembagka oleh departeme atau pusat kerja. Salah satu tekik pada proses RCCP yaitu sebuah perecaaa kapasitas dega megguaka faktor-faktor keseluruha. Tekik seperti ii dapat megalokasika suatu kebutuha kapasitas utuk departeme, idividu, da pusat-pusat kerja..7 Rough Cut Capacity Plaig (RCCP) Meurut (Gasperz, 00) Rough Cut Capacity Plaig (RCCP) merupaka proses koversi dari MPS ke dalam kebutuha kapasitas yag berkaita dega sumber daya seperti teaga kerja, mesi da peralata. RCCP juga berfugsi utuk megetahui adaya sumber yag berpotesi mejadi bottleeck sehigga aka bergua dalam pelaksaaa MPS. Terdapat empat lagkah dalam pelaksaaa RCCP, yaitu: 1. Memperoleh iformasi tetag recaa produksi dari MPS.. Memperoleh iformasi tetag struktur produk da lead time, yag berkaita dega waktu yag dibutuhka utuk memproduksi suatu produk. 3. Meetuka bill of resource, yag berkaita dega sumber daya mesi. 4. Meghitug kebutuha sumber daya da membuat lapora RCCP, yag berkaita dega pegguaa jam mesi yag memperhatika efisiesi yag ada di perusahaa. Setelah semua lagkah dikerjaka, barulah diketahui perbadiga atara kapasitas yag diperluka dega kapasitas yag ada. Apakah kapasitas yag ada cukup meujag utuk memproduksi produk dalam jumlah x.