Penentuan Skenario Kebijakan Persediaan Terbaik dengan Pendekatan Simulasi Montecarlo

Transkripsi

1 Petunjuk Sitasi: Kusuma, G. H., Astuti, W., Nurhakim, M. R., & Linarti, U. (2017). Penentuan Skenario Kebijakan Persediaan Terbaik dengan Pendekatan Simulasi Montecarlo. Prosiding SNTI dan SATELIT 2017 (pp. E61-65). Malang: Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya. Penentuan Skenario Kebijakan Persediaan Terbaik dengan Pendekatan Simulasi Montecarlo Ganjar Hendrik Kusuma (1), Widi Astuti (2), Moh. Rifki Nurhakim (3), Utaminingsih Linarti (4) (1), (2), (3), (4) Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta Jl. Prof. Dr. Soepomo, Warungboto, Janturan, Yogyakarta (1) (2) (3) (4) ABSTRAK PT. XYZ merupakan sebuah perusahaan berbentuk CV yang bergerak di bidang distributor air mineral. Jumlah retail yang berlangganan mencapai 1200 toko. Saat ini perusahaan belum menerapkan sistem persediaan dengan baik hal ini dibuktikan dengan sering terjadinya kejadian lostsale. Hal tersebut tentu saja akan menurunkan tingkat kepuasan konsumen. Penyebab utama terjadinya kejadian lostsale dikarenakan jumlah persediaan yang dimiliki tidak sesuai dengan permintaan konsumen. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan perencanaan tingkat persediaan optimal. Berdasarkan kondisi nyata parameter tingkat persedian bersifat probabilistik. Pendekatan yang digunakan adalah simulasi montecarlo, dimana penentuan kebijakan persediaan optimal dengan menggunakan metode Economic Order Quantity (EOQ). Hasil pengujian validasi menjelaskan tidak adanya perbedaan tingkat persediaan antara sistem nyata dan model simulasi. Berdasarkan pengolahan data diperoleh hasil re-order quantity sebanyak 5665 unit, re-order point sebanyak 3788 unit dan total biaya persediaan sebesar Rp ,-. Penentuan solusi optimal terkait kebijakan persediaan dengan mempertimbangkan kondisi existing perusahaan yaitu kapasitas gudang. Sehingga terdapat skenario perbaikan dengan menentukan re-order quantity sebanyak 5000 unit, re-order point sebanyak 3788 unit dan total biaya persediaan sebesar Rp ,-. Kata kunci Persediaan, lostsale, simulasi montecarlo I. PENDAHULUAN Peningkatan perfomansi produksi suatu perusahaan dapat dilakukan dengan pengendalian sistem pesediaan. Persediaan merupakan modal tersimpan, jika tidak didapat kelolaan yang baik maka akan menimbulkan biaya yang simpan yang cukup tinggi sehingga dapat mempengaruhi pendapatan perusahaan, banyak produk yang tersimpan di gudang. Pengendalian persediaan berkaitan dengan perencanaan, penjadwalan, dan pengembangan untuk mendukung aktivitas produksi. Pengembangan, dan pemeliharaan suatu sistem kontrol persediaan yang baik, beberapa tujuan perusahaan yang menyangkut pengendalian persediaan memberikan dampak dari nilai uang yang berasal dari keputusan tersebut (Harrell, 2004). Perencanaan sistem persediaan berkaitan erat dengan penentuan jumlah pesanan (re-order quantity/roq) dan waktu pemesanan (re-order point/rop). Penentuan kebijakan ROQ dan ROP dapat memberikan perencanaan sistem persediaan yang optimal. Ruauw (2011) melakukan penelitian mengenai pengendalian persediaan bahan baku dengan pendekatan EOQ bersifat deterministik. Pengendalian persediaan dengan pendekatan lain dilakukan dengan algoritma genetik (Suryani dan Indropasto, 2012). Selain itu, model simulasi dapat digunakan dalam pengendalian persediaan dimana data permintaan dan lead time bersifat prrobabilistik. Hermawan dan Suhandi (2013) melakukan penelitian mengenai pengendalian persediaan dengan menggunakan simulasi spreadsheet. PT. XYZ merupakan sebuah perusahaan berbentuk CV yang bergerak di bidang distributor air mineral. Jumlah retail yang berlangganan mencapai 1200 toko. Saat ini perusahaan belum menerapkan sistem persediaan dengan baik hal ini dibuktikan dengan sering terjadinya kejadian lostsale. Saat ini perusahaan belum menerapkan sistem perencanaan persediaan optimal sehingga kadang kala stock persediaan yang ada di gudang tidak bisa memenuhi permintaan. Permasalahan yang sering terjadi sebagai imbas perencanaan pesediaan yang tidak baik adalah terjadinya E-61

2 Kusuma, Astuti, Hakim dan Linarti kekurangan stok persediaan sehingga mengakibatkan adanya lostsale. Kejadian lostsale dapat mengurangi pendapatan suatu perusahaan, tentu saja berpengaruh pada keuntungan perusahaan. Selain itu, jika terjadi kekurangan stok di gudang akan berpengaruh pada keterlambatan proses produksi dapat terjadi apabila tidak ada pengelolaan terhadap ketersediaan pada gudang, berkaitan dengan persediaan bahan baku. II. METODOLOGI PENELITIAN Proses pengambilan data dilakukan dengan cara melakukan pengamatan serta wawancara langsung, yaitu kepada staff perusahaan, terkait masalah persediaan ataupun data lainya sebagai penunjang dalam proses pengolahan data. Data yang dikumpulkan oleh peneliti berupa profil perusahaan, biaya simpan, biaya pesan, harga beli dan jual air mineral, data permintaan selama 26 hari yang diambil pada bulan Juni 2017, persediaanawal saat dilakukan pengambilan data, reorder point, re-order quantity, kapasitas gudang, jumlah gudang, jumlah retail, jumlah pemasok, leadtime dan kebijakan perusahaan terkait persediaan. Data yang telah dikumpulkan nantinya akan menjadi parameter dalam pengolahan data. Pengolahan data persediaan dilakukan dengan menggunakan metode pendekatan simulasi montecarlo dengan bantuan software Crystal Ball. Pengolahan data tersebut diperlukansoftware pendukung diantaranya software Arena modul input analyzer dan SPSS III. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Fitting Data Parameter Parameter yang digunakan dalam proses fitting data parameter adalah data permintaan sebanyak 26 data. Fitting data dilakukan untuk mengetahui bentuk distribusi data permintaan. Proses fitting data dilakukan menggunakan bantuan software arena dengan menggunakan tools input analyzer. Output fitting data permintaan menunjukkan bentuk distribusi triangular dengan expression TRIA (2070,4520,4770) yang akan ditampilkan pada gambar 1. Gambar 1 Hasil Fitting Data Permintaan B. Penentuan Total Biaya Persediaan Sistem Nyata Komponen total biaya persediaan terbagi menjadi 3 yaitu biaya simpan sebesar Rp. 11,80, biaya pesan sebesar Rp ,-,dan biaya lostsale sebesar Rp ,-. Besar kecilnya biaya tersebut dipengaruhi oleh beberapa hal diantaranya: ada tidaknya kejadian lostsale, banyak sedikitnya melakukan pemesanan dan persediaan produk yang disimpan. Pada sistem nyata kejadian lostsale terjadi pada tanggal 5 Juni 2017, jumlah permintaan yang tidak bisa terpenuhi oleh perusahaan adalah 396 unit, maka besarnya biaya lostsale pada bulan tersebut didapat dengan mengkalkulasikan biaya lostsale per unit di kali 396 unit yaitu sebesar Rp ,-. Kejadian lostsale yang ada pada PT. XYZ ini terjadi karena kurangnya persediaan air mineral dalam gudang sedangkan permintaan saat itu cukup tinggi, untuk mengatasi kejadian lostsale maka perusahaan menetapkan kebijakan berupa membagi rata persediaan yang ada digudang berdasarkan permintaan dari retail. Besarnya total biaya persediaan sistem nyata pada bulan Juni 2017 adalah sebanyak Rp ,-. E-62

3 Penentuan Skenario Kebijakan Persediaan Terbaik dengan Pendekatan Simulasi Montecarlo C. Penentuan Total Biaya Persediaan Model Simulasi Proses penentuan total biaya persediaan model simulasi dilakukan sebanyak jumlah replikasi. Jumlah replikasi befungsi untuk mendapatkan kondisi simulasi yang steady state. Replikasi dilakukan guna menghitung jumlah pengulangan yang harus dilakukan sampai data pada model tersebut mencapai kondisi steady state. Jumlah replikasi ditentukan berdasarkan formulasi (1). ( ) ( ) (1) Berdasarkan perhitungan menggunakan formulasi (1) jumlah replikasi yang harus dilakukan sebanyak 16 replikasi. Penentuan total biaya persediaan model simulasi dilakukan menggunakan bantuan software Crystal Ball. Total biaya persediaan dapat dilihat pada tabel 1. Tabel 1 Total Biaya Perrsediaan setiap Replikasi Total Biaya Total Biaya Replikasi Replikasi Persediaan Persediaan 1 Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp D. Penentuan Validasi Model Simulasi Validasi model simulasi merupakan langkah untuk mengetahui apakah model simulasi sudah mendekati sistem nyatanya. Parameter yang digunakan dalam proses validasi adalah data persediaan akhir nyata dan persediaan akhir simulasi setelah steady state. Validasi model simulasi dilakukan uji Independent T Test menggunakan software SPSS. Hipotesis yang diasumsikan untuk memudahkan penarikan kesimpulan adalah dan, dengan asumsi tingkat kesalahan (α) = 0,05. Model ini dinyatakan valid karena nilai Sig hitung > Sig α (0,802 > 0,05) dan T hitung < T tabel (0,253 < 2,01), sehingga simulasi persediaan ini dapat merepresentasikan sistem nyata. E. Penentuan Skenario Setelah model simulasi dinyatakan repesentatif, maka selanjutnya adalah meneentukan kebijakan persediaan optimal untuk ROQ dan ROP dengan metode EOQ yaitu (5665, 3788) unit. Hasil perhitungan EOQ tersebut membuat produk air mineral yang disimpan melebihi kapasitas gudang. Logika perhitungan untuk menghitung jumlah unit air mineral yang akan disimpan digudang adalah (ROP+ROQ) rata rata permintaan perhari dalam sebulan. Akan tetapi, parameter rata-rata permintaan tersebut tidak bisa dijadikan parameter yang optimal untuk melihat jumlah unit air mineral yang disimpan dalam gudang. Hal ini dikarenakan adanya perbedaan permintaan yang signifikan di setiap hari. Sehingga, ketika terdapat permintaan di hari tertentu yang jumlahnya melebihi rata-rata permintaan per hari dalam sebulan, akan mengakibatkan kelebihan kapasitas penyimpanan. Oleh sebab itu, diperlukan asumsi penggunaan prosentase allowance sebagai skenario perubahan kebijakan perrsediaan untuk ROQ dan ROP dalam menyimpan unit produk air mineral digudang. Prosentase allowance yang digunakan adalah 5%, 10%, 20%, dan 30%. Tujuan yang diharapkan dari penggunaan asumsi prosentase allowance ini adalah memberikan kelonggaran penggunaan gudang saat permintaan yang tidak menentu. Skenario perbaikan bertujuan untuk memperbaiki masalah yang mungkin atau sudah pernah terjadi pada perusahaan tersebut. Masalah yang akan diperbaiki yaitu kejadian lostsale. Adanya kejadian lostsale bisa mengakibatkan keuntungan perusahaan menurun, untuk mengatasi masalah ini maka peneliti membuat skenario perbaikan dengan pendekatan simulasi montecarlo. E-63

4 Kusuma, Astuti, Hakim dan Linarti Pertimbangan yang dilakukan dalam pembuatan skenario perbaikan yaitu pengoptimalan kapasitas gudang. Hal tersebut dipilih karena jumlah permintaan yang setiap harinya tidak menentu, membuat perusahaan harus mengoptimalkan kapasitas penyimpanan gudang untuk safety stock pemenuhan permintaan dihari berikutnya. Jumlah gudang yang dimiliki perusahaan untuk menyimpan produk air mineral adalah satu gudang dengan kapasitas penyimpanan sebanyak 5000 unit. Besarnya total biaya persediaan dan ROQ yang dihasilkan dari penggunaan beberapa prosentase allowance akan dibandingkan dengan total biaya persediaan ketika ROQ dibuat sama dengan kapasitas penyimpanan gudang. Total biaya persediaan dan ROQ dari masing-masing prosentase allowance yaitu: 5% = (Rp ,-;5382 unit), 10% = (Rp ,-;5099 unit), 20%= (Rp ,-;4532 unit), 30%= (Rp ,-;3966 unit). Berdasarkan hal tersebut hasil tersebut maka, prosentase allowance yang memiliki total biaya persediaan paling kecil adalah 5%. Akan tetapi jumlah ROQ yang dihasilkan melebihi kapasitas gudang sebanyak 382 unit sehingga prosentase allowance tersebut dikatakan optimal tetapi tidak layak karena nantinya terdapat produk yang tidak bisa di simpan di dalam gudang. Prosentase allowance kedua yang memiliki total biaya terkecil adalah 10% dengan ROQ sebanyak 5099 unit dan ROP sebanyak 3788 unit sebesar Rp ,-. Allowance tersebut sudah dikatakan optimal dan layak karena jumlah produk yang melebihi kapasitas penyimpanan gudang hanya 99 unit, maka dari itu prosentase allowance 10% dijadikan sebagai alternatif pertama. Alternatif kedua yang dijadikan sebagai pembanding alternatif pertama yaitu dengan mengganti nilai ROQ menjadi sama dengan kapasitas penyimpanan gudang. Hasil total biaya persediaan dari proses penggantian ROQ sebanyak 5000 unit dan ROP sebanyak 3788 unit sebesar Rp ,-. Selisih besarnya biaya total persediaan antara skenario pertama dengan skenario kedua sebesar Rp ,-. Berdasarkan dua alternatif yang telah dipilih maka penulis menyarankan perusahaan untuk menggunakan alternatif kedua sebagai skenario perbaikan sistem pengendalian persediaan yang optimal. Hal ini dikarenakan dalam pembuatan alternatif kedua sudah mempertimbangan maksimum kapasitas penyimpanan gudang dengan maksimal dan total biaya persediaan tidak terlalu berbeda signifikan dengan alternatif pertama, namun tidak menanggung resiko produk ai mineral tidak mampu termuat dalam gudang. IV. PENUTUP Simulasi model persediaan ini dinyatakan valid yang artinya model simulasi dapat merepresentasikan sistem nyata. Pengendalian sistem persediaan sangat penting bagi perusahaan untuk mendapatkan total biaya persediaan yang paling minimum. Model simulasi dapat digunakan untuk pengendalian persediaan jika permintaan bersifat probabilistik. Penentuan kebijakan persediaan optimal sebagai dasar kebijakan persediaan menggunakan formulasi EOQ untuk re-order quantity (ROQ) dan re-order point (ROP). Selanjutnya akan ditentukan beberapa skenario perbaikan kebijakan persediaan dilakukan dengan mempertimbangkan keterbatasan sumber daya ataupun pertimbangan biaya yang dibebankan dalam pengendalian dengan menggunakan prosentase allowance. Salah satu pertimbangan skenario kebijakan adalah kapasitas gudang. Hasil perhitugan optimisasi re-order quantity (EOQ) tidak selalu sesuai dengan kondisi besarnya kapasitas gudang, sehingga perlu dilakukan penyesuaian ROQ maupun ROP sehingga menghasilkan total biaya persediaan yang terkecil namun layak untuk diterapkan. Skenario tebaik yang terpilih untuk kebijakan persediaan di PT. XYZ adalah re-order quantity (ROQ) sebanyak 5000 unit dan re-order point (ROP) 3788 unit. Selain itu pertimbangan skenario juga dapat dilakukan dengan mempertimbangkan adanya keterlambatan pengiriman produk jika terdapat ketidakpastian kondisi saat transportasi produk untuk pemenuhan pesanan. Sehingga lead time menjadi tidak sesuai dengan kenyataan. E-64

5 Penentuan Skenario Kebijakan Persediaan Terbaik dengan Pendekatan Simulasi Montecarlo DAFTAR PUSTAKA Harell, 2004, Simulation Using ProModel, Mc Graw Hill, New York Hermawan, H., & Suhandi, V., 2013, Analisis Sistem Pengendalian Persediaan Menggunakan Model Simulasi, Jurnal Integra,Vol.3.No.2, hlm Ruauw, E, Pengendalian Bahan Baku, ASE, Volume 7, No. 1, 1-11 Suryani, E. dan Indroprasto, 2012, Analisis Pengendalian Persediaan Produk dengan Metode EOQ Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Mengefisiensi Biaya Persediaan, Jurnal, ITS, Surabaya, Vol 1 (Sept,2012), ISSN: , Hlm E-65