BAB II LANDASAN TEORI. bahasa Yunani Sustema yang berarti satu kesatuan yang atas komponen atau

Transkripsi

1 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sisem Aplikasi Menuru Jogiano (2004), sisem berasal dari bahasa lain Sysema dan bahasa Yunani Susema yang berari sau kesauan yang aas komponen aau elemen-elemen yang dihubungkan bersama unuk memudahkan aliran informasi, maeri aau energi. Sisem adalah beberapa komponen yang saling berhubungan, bekerja sama unuk mencapai ujuan dengan menerima inpu dan menghasilkan oupu. Dari definisi sisem diaas, dapa disimpulkan bahwa sisem adalah suau jaringan yang saling berhubungan dan saling memiliki keerkaian anara bagian dan prosedur-prosedur yang ada erkumpul dalam sau organisasi unuk melakukan kegiaan unuk mencapai suau ujuan erenu. 2.2 Perencanaan Menuru Usman (2011), perencanaan adalah kegiaan yang akan dilaksanakan di masa yang akan daang unuk mencapai ujuan dan dalam perencanaan iu mengandung beberapa unsur, dianaranya sejumlah kegiaan yang dieapkan sebelumnya, adanya proses, hasil yang ingin dicapai, dan menyangku masa depan dalam waku erenu. Adapun ujuan dari perencanaan sebagai beriku: 1. Unuk memberikan pengarahan baik unuk manajer maupun karyawan non manajerial. 2. Unuk mengurangi keidakpasian. Keika seorang manajer membua rencana, manajer dipaksa unuk meliha jauh ke depan, meramalkan perubahan, 9

2 10 memperkirakan efek dari perubahan ersebu, dan menyusun rencana unuk menghadapinya. 3. Unuk meminimalisir pemborosan. Dengan kerja yang erarah dan erencana, karyawan dapa bekerja lebih efesien dan mengurangi pemborosan. Selain iu, dengan rencana, seorang manajer juga dapa mengidenifikasi dan menghapus hal-hal yang dapa menimbulkan inefesiensi dalam perusahaan. 4. Unuk meneapkan ujuan dan sandar yang digunakan dalam fungsi selanjunya, yaiu proses pengonrolan dan evaluasi. Proses pengevaluasian aau evaluaing adalah proses membandingkan rencana dengan kenyaaan yang ada. Tanpa adanya rencana, manajer idak akan dapa menilai kinerja perusahaan Persediaan Menuru Herjano (2008), persediaan adalah bahan aau barang yang disimpan yang akan digunakan unuk memenuhi ujuan erenu. Persediaan dapa berupa bahan menah, bahan pembanu, barang dalam proses, barang jadi, aaupun suku cadang. Bisa dikaakan idak ada perusahaan yang beroperasi anpa persediaan, meskipun sebenarnya persediaan hanyalah suau sumber dana menganggur, karena sebelum persediaan digunakan berari dana yang erkai di dalamnya idak dapa digunakan unuk keperluan lain. Beberapa fungsi pening persediaan bagi perusahaan, sebagai beriku: 1. Menghilangkan risiko keerlambaan pengiriman bahan baku aau barang yang dibuuhkan perusahaan. 2. Menghilangkan risiko jika maerial yang dipesan idak baik sehingga harus dikembalikan.

3 11 3. Menghilangkan risiko erhadap kenaikan harga barang aau inflasi. 4. Unuk menyimpan bahan baku yang dihasilkan secara musiman sehingga perusahaan idak akan kesulian jika bahan ersebu idak erdapa dipasaran. 5. Mendapakan keunungan dari pembelian berdasarkan diskon dipasaran. 6. Mendapakna keunungan dari pembelian berdasarkan diskon kuanias. 7. Memberikan pelayanan kepada pelanggan dengan ersedianya barang yang diperlukan Perencanaan Persediaan Menuru Prawisenono (2001), perencanaan persediaan adalah kegiaan memperkirakan kebuuhan persediaan baik secara kualiaif maupun kuaniaif. Adapun ujuan perencanaan sebagai beriku: 1. Agar jumlah persediaan kebuuhan yang disediakan idak erlalu sediki dan idak erlalu banyak, arinya dalam jumlah yang cukup efekif. 2. Operasional perusahaan dapa berjalan secara efekif dan efisien. 3. Implemenasi penyediaan kebuuhan demi unuk kelancaran proses produksi dapa disediakan dengan invesasi modal dalam jumlah yang memadai. 1.3 Peramalan Menuru Gasperz (2002), Peramalan adalah meode unuk memperkirakan suau nilai di masa depan dengan menggunakan daa masa lalu. Peramalan juga dapa diarikan sebagai seni aau ilmu unuk memperkirakan kejadian pada masa yang akan daang, sedangkan akivias peramalan merupakan suau fungsi bisnis yang berusaha memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produkproduk iu dapa dibua dalam kuanias yang epa.

4 Pola Daa Pola daa dapa dibedakan menjadi empa jenis, yaiu: 1. Pola Horizonal (H) erjadi apabila nilai daa berflukuasi di sekiar raa-raa yang konsan. Hal ini erjadi pada suau produk yang penjualannya idak meningka aau menurun selama waku erenu. Grafik pola horizonal disajikan pada gambar 2.1. Gambar 2.1 Pola Daa Horizonal (H) 2. Pola Musiman (S) erjadi apabila daa erliha berfluuasi, namun flukuasi ersebu erliha berulang dalam suau inerval erenu. Hal ini erjadi karena dipengaruhi oleh fakor musiman seperi fakor cuaca, musim libur panjang yang akan berulang secara periodik seiap ahunnya. Grafik pola musiman disajikan pada gambar 2.2. Gambar 2.2 Pola Daa Musiman (S)

5 13 3. Pola Siklis erjadi apabila flukuasi perminaan jangka panjang membenuk sinusoid aau gelombang / siklus. Biasanya pola ini dipengaruhi oleh siklus bisnis. Grafik pola daa siklis disajikan pada gambar 2.3. Gambar 2.3 Pola Daa Siklis (C) 4. Pola Trend erjadi apabila daa perminaan menunjukkan pola kecenderungan naik aau urun aau bahkan konsan unuk jangka waku yang panjang. Grafik pola rend disajikan pada gambar 2.4. Gambar 2.4 Pola Daa Trend (T) Ukuran Hasil Peramalan Menuru Nasuion & Praseyawan (2008), ukuran hasil peramalan yang merupakan ukuran kesalahan peramalan merupakan ukuran enang ingka

6 14 perbedaan anara hasil peramalan dengan perminaan yang sebenarnya erjadi. Ada 3 ukuran yang biasa digunakan, yaiu: a. Raa-raa Deviasi Mulak (Mean Absolue Deviaion = MAD) MAD merupakan raa-raa kesalahan mulak selama periode erenu anpa memperhaikan apakah hasil peramalan lebih besar aau lebih kecil dibandingkan kenyaaannya. Secara sisemais MAS dirumuskan sebagai beriku: MAD = n 1 ( Y Yˆ )...(1) n Keerangan: Y = Perminaan akual pada periode Yˆ = Peramalan perminaan (forecas) pada periode n = Jumlah periode peramalan yang erliba b. Raa-raa Kuadra Kesalahan (Mean Square Error = MSE) MSE dihiung dengan menjumlahkan kuadra semua kesalahan peramalan pada seiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara maemais, MSE dirumuskan sebagai beriku: MSE = n 1 ( Y Yˆ ) n 2...(2) c. Raa-raa Presenase Kesalahan Absolu (Mean Absolue Percenage Error = MAPE) MAPE merupakan ukuran kesalahan relaif. MAPE biasanya lebih berari dibandingkan MAD karena MAPE menyaakan presenase kesalahan hasil peramalan erhadap perminaan akual selama periode erenu yang akan

7 15 memberikan informasi presenase kesalahan erlalu inggi aau erlalu rendah, Secara sisemais, MAPE dinyaakan sebagai beriku: n Y Yˆ 1 Y MAPE = 100%...(3) n 1.4 Meode Perhiungan Peramalan Meode Eksponensial Smoohing Winers Meode eksponensial smoohing dari winer merupakan salah sau meode dari berbagai macam meode eksponensial smoohing unuk jenis daa kuaniaif dan runu waku. Menuru Arsyad (2001), pengerian dari daa runu waku adalah daa yang dikumpukan, dicaa dan diobservasi sepanjang waku secara beruruan. Meode eksponensial smoohing winers menggunakan persamaan ambahan yang digunakan unuk mengesimasi adanya pengaruh fakor musim. Esimasi ersebu dinyaakan dalam suau indeks musiman dan dihiung dengan persamaan pemulusan eksponensial. Perumusan ersebu memperlihakan bahwa esimasi indeks musiman (Y /A) dikalikan dengan σ. alasan mengapa Y dibagikan A adalah menyaakan nilainya sebagai suau indeks, agar dapa dihiung raa-raanya dengan indeks musiman yang dihaluskan sampai periode -1. Keempa persamaan yang digunakan dalam model winer adalah sebagai beriku: Eksponensial Smoohing A Y ( 1 )( A 1 T 1 )...(4) S L

8 16 Esimasi Trend T...(5) ( A A 1 ) (1 ) T 1 Esimasi Musiman S Y ( 1 ) A S L...(6) Ramalan pada periode p di masa daang Yˆ p ( A T p) S L p...(7) Keerangan: A = nilai smoohing yang baru α = konsana smoohing unuk daa (0 α 1) Y = daa yang baru aau yang sebenarnya pada periode β = konsana smoohing unuk esimasi rend (0 β 1) T = esimasi rend µ = konsana smoohing unuk esimasi musiman (0 µ 1) S p L Y-p = esimasi musiman = periode yang diramalkan = panjangnya musim = ramalan pada periode p Persamaan 4 memperbarui nilai-nilai pemulusan. Dalam persamaan ersebu Y dibagi dengan S-L, dan hal ini akan menghilangkan pengaruh musiman dalam daa asli Y- seelah esimasi musiman dan esimsi rend dimuluskan dalam persamaan 5 dan 6, peramalan dilakukan dengan persamaan 7. Unuk

9 17 meminimimkan MSE (Mean Squared Error), eknik winer lebih baik dari Brown dan Hold, sehingga eknik ini dapa dikaakan lebih baik dari kedua model ersebu. Eksponensial smoohing adalah eknik yang sudah umum dipakai unuk peramalan jangka pendek, keunungan uama penggunaan eknik ini adalah biaya yang rendah dan kemudahan pemakainya. Dasar dalam eksponensial smoohing adalah raa-raa erimbang pengukuran-pengukuran pada masa lalu. Dasar perimbangannya adalah bahwa raa-raa masa lalu mengandung informasi mengenai apa yang akan erjadi dimasa yang akan daang. Oleh karena daa masa lalu mengandung flukuasi random dan informasi mengenai pola variable, maka diperlukan usaha unuk memuluskan daa-daa ini. Pendekaan ini mengasumsikan bahwa flukuasi-flukuasi eksrem menyaakan ingka pengaruh random dalam rangkaian daa Meode ARIMA (Auoregressive Inegreaed Moving Average) Menuru Whien (2007), ARIMA perama kali dikembangkan oleh George Box dan Gwilym Jenkins unuk pemodelan analisis dere waku. ARIMA sering juga dipanggil Box-Jenkins models. ARIMA mewakili iga pemodelan yaiu dari auoregressive model (AR), moving average(ma), dan auoregressive dan moving average model (ARMA). Tahapan pelaksanaan dalam pencarian model yaiu: 1. Idenifikasi model semenara dengan menggunakan daa masa lalu unuk mendapakan model dari ARIMA.Tahap idenifikasi dilakukan dengan mengamai pola esimasi ACF (Auocorellaion Funcion) dan PACF (Parial

10 18 Auocorellaion Funcion) yang diperoleh dari daa yang selanjunya digunakan unuk mendapakan dugaan model yang sesuai dengan pola daa. 2. Penafsiran aau esimasi parameer dari model ARIMA dengan menggunakan daa masa lalu. 3. Pengujian diagnosik unuk menguji kelayakan model. Bila model idak layak maka lakukan langkah idenifikasi, esimasi, pengujian diagnosik hingga mendapa model yang layak. 4. Penerapan, yaiu peramalan nilai daa dere berkala yang akan daang menggunakan meode yang elah diuji Pemilihan Meode Peramalan Terbaik Menuru Hanke dan Wichern (2005), meode eksponensial smoohing winers adalah meode yang populer digunakan karena ingka keakuraan yang baik dan murah dalam pengaplikasiannya. Meode ini juga lebih mudah unuk dimengeri dan dierapkan ada suau kasus jika dibandingkan dengan meode lain seperi meode ARIMA dari Box Jenkins. Selain iu, penggunaan meode ini juga dibuuhkan dalam bisnis dengan skala kecil hingga menengah aau dalam bisnis yang idak mempunyai saf khusus di bidang saisika. Beriku perbandingan meode anara meode eksponensial smoohing winers dengan meode ARIMA dari Box Jenkins pada abel 3. Tabel 2.1 Perbandingan meode peramalan Meode ARIMA 1. Daa yang digunakan adalah daa sasioner 2. Perlu uji keacakan daa dengan meliha koefisien auokorelasi Meode Eksponensial Smoohing Winers 1. Daa yang digunakan dapa bersifa sasioner maupun idak sasioner 2. Tidak perlu

11 19 3. Berdasar analisis pemilihan model rend musiman ARIMA 3. Berdasarkan analisis model regresi dere waku sederhana 1.5 Re-order Poin (Tiik Pemesanan Kembali) Menuru Sofyan (2004), iik aau ingka pemesanan kembali aau re-order poin adalah suau iik aau baas dimana persediaan yang ada pada suau saa dimana pemesanan harus diadakan kembali. Persamaan maemais unuk menghiung ROP mengasumsikan perminaan selama waku unggu dan waku unggu iu sendiri adalah konsan. Besarnya penggunaan bahan selama bahan-bahan yang dipesan belum dierima, dienukan oleh 3 fakor, yaiu: 1. Lead ime 2. Tingka penggunaan raa-raa 3. Safey Sock Dalam menghiung re-order poin menggunakan rumus sebagai beriku: ROP ( DxT) SS...(8) Keerangan: ROP SS D T = Pemesanan kembali (re-order poin) = Safey Sock = Hasil perhiungan peramalan perminaan barang = Lead ime Dalam menenukan pemesanan kembali ersebu, ada empa sisem yang umumnya digunakan dengan beberapa variasi, yaiu sisem injauan erus-menerus, sisem injauan periodik, sisem jumlah eap dan sise epa waku, secara singka dapa dijelaskan sebagai beriku:

12 20 a. Sisem injauan erus menerus (perpeual review sysem) Dalam sisem ini penunjauan dilakukan erus-menerus, yang berari seiap kali perlu dipesan, amak harus dipesan. Perhiungan kapan perlu dipesan adalah apabila jumlah persediaan sudah mencapai jumlah aau ingka erenu. Jumlah erenu ini disebu iik pemesanan kembali. Namun, pendekaan dengan menggunakan iik pemesanan kembali ini idak hanya digunakan dalam sisem ini, eapi juga digunakan dalam sisem dalam jumlah eap. b. Sisem injauan periodik (periodic review sysem) Dalam sisem ini injauan aau perhiungan pemesanan kembali dilakukan seiap waku erenu, misalnya seiap 1 bulan, 3 bulan, 6 bulan aau seiap periode waku erenu yang dieapkan. Penenuan ini didasarkan aas beberapa perimbangan seperi jenis barang, kepeningan barang ersebu dalam perusahaan, dan sebagainya. Tidak peduli persediaan masih banyak aau idak, seiap waku erenu harus dihiung kembali. Proses perhiungan pemesanan kembali ini idak berari berakiba harus memesan kembali, jadi ada iga kemungkinan yaiu memesan kembali, idak memesan lagi karena persediaan masih banyak aau membaalkan persediaan yang sedang berjalan karena persediaan kebanyakan. c. Sisem jumlah eap (fixed quaniy sysem) Dalam sisem ini yang menonjol adalah seiap kali memesan, jumlah yang dipesan selalu sama dan apabila harga sauannya sama, amak harga yang

13 21 dipesan juga sama. Mengenai kapan dipesan, erganung frekuensi yang paling ekonomis. d. Sisem epa waku (jus in ime) Dalam sisem ini andalan dileakkan pada konsep epa waku, yang diberlakukan pada semua kegiaan yang berhubungan dengan produksi yaiu epa waku pemesanan, epa waku pembelian, epa waku kedaangan barang, epa waku produksi dan sebagainya. 1.6 Economic Order Quaniy (EOQ) Menuru Heizer & Render (2015), EOQ adalah sebuah eknik konrol persediaan yang meminimalkan biaya oal dari pemesanan dan penyimpanan sera berdasar pada beberapa asumsi: a. Jumlah perminaan dikeahui, konsan, dan independen. b. Waku unggu yakni waku anara pemesanan dan penerimaan pesanan dikeahui dan konsan. c. Penerimaan persediaan bersifa insan dan selesai seluruhnya. d. Biaya variabel hanya biaya unuk menyiapkan aau melakukan pemesanan (biaya penyeelan) dan biaya menyimpan persediaan dalam waku erenu (biaya penyimpanan dan membawa). e. Kehabisan aau kekurangan persediaan dapa sepenuhnya dihindari jika pemesanan dilakukan pada waku yang epa. Beriku rumus yang digunakan dalam perhiungan persediaan: 2CR EOQ...(9) H

14 22 Keerangan: EOQ = jumlah/nilai EOQ (uni). C = biaya pemesanan per pesanan. R = perminaan per periode (uni). H = biaya penyimpanan. 1.7 Sysem Developmen Life Cycle (SDLC) Menuru Pressman (2015), di dalam sofware developmen life cycle erdapa beberapa model dianaranya adalah model waerfall, erkadang disebu sebagai siklus hidup klasik, menunjukkan sisemais, pendekaan sekuensial unuk penyebaran perangka lunak yang dimulai dengan proses communicaion kemudian berlangsung melalui planning, modelling, consrucion, dan deploymen yang berakhir pada dukungan yang berkelanjuan dari erselesainya sofware. Gambar 2.5 Tahapan Sysem Developmen Life Cycle model waerfall a. Communicaion

15 23 Langkah ini merupakan analisis erhadap kebuuhan sofware dan ahap unuk mengadakan pengumpulan daa dengan melakukan peremuan dengan cusomer, maupun mengumpulkan daa-daa ambahan baik yang ada di jurnal, arikel maupun dari inerne. b. Planning Proses ini merupakan lanjuan dari proses communicaion (analysis requiremen). Tahapan ini menghasilkan dokumen user requiremen aau bisa dikaakan sebagai daa yang berhubungan dengan keinginan user dalam pembuaan sofware, ermasuk rencana yang akan dilakukan. c. Modelling Proses ini menejermahkan syara kebuuhan ke sebuah perancangan sofware yang dapa diperkirakan sebelum dibua coding. Proses ini berfokus pada rancangan srukur daa, arsiekur sofware, represenasi inerface, dan deail (algorima) prosuderal. Tahapan ini akan menghasilkan dokumen yang disebu sofware requiremen. d. Consrucion Proses pembuaan kode. Coding aau pengkodean merupakan penerjemah desain dalam bahasa yang bisa dikenali oleh kompuer. Programmer akan menerjemahkan ransaksi. e. Deploymen Tahapan ini bisa dikaakan akhir dalam pembuaan sebuah sofware aau sisem. Seelah melakukan analisis, desain dan pengkodean maka sisem yang sudah jadi akan digunakan oleh user. Kemudian sofware yang elah dibua harus dilakukan pemeliharaan secara berkala.

16 Black Box Menuru Romeo (2003), black box esing merupakan esing yang dilakukan anpa pengeahuan deil srukur inernal dari sisem aau komponen yang dies. Black box esing juga disebu sebagai behavioral esing, spesificaion-based esing, inpu/oupu esing aau funcional esing. Black box esing berfokus pada kebuuhan fungsional pada sofware, berdasarkan pada spesifikasi kebuuhan dari sofware. Kaegori error yang akan dikeahui dengan menggunakan black box esing ini adalah sebagai beriku: 1. Fungsi yang hilang aau idak benar. 2. Error dari inerface. 3. Error dari srukur daa aau akses exernal daabase. 4. Error dari kinerja aau ingkah laku sisem. 5. Error dari inisialisasi dan erminasi. Tak seperi whie box esing, yang dipakai pada awal proses esing. Black box esing digunakan pada ahap akhir dan berfokus pada domain informasi. Tes didisain unuk menjawab peranyaan sebagai beriku: 1. Bagaimana validasi fungsi yang akan dies? 2. Bagaimana ingkah laku dan kinerja sisem dies? 3. Kaegori masukan apa saja yang bagus digunakan unuk es cases? 4. Apakah sebagian sisem sensiif erhadap suau nilai masukan erenu? 5. Bagaimana baasan suau kaegori masukan dieapkan? 6. Sisem mempunyai oleransi jenjang dan volume daa apa saja? 7. Apa saja akiba dari kombinasi daa erenu yang akan erjadi pada operasi sisem?

17 25 Dengan menerapkan eknik black box, dapa dibua sekumpulan es cases yang memuaskan krieria-krieria sebagai beriku [MYE79]: a. Tes case yang mengurangi jumlah es cases (lebih dari sau) yang didisain unuk mencapai esing yang masuk akal. b. Tes cases yang dapa memberikan informasi enang kehadiran kelas-kelas dari error. 1.9 Skala Liker Menuru Riduwan (2005), Angke aau kuisioner adalah dafar peranyaan yang diberikan kepada orang lain yang bersedia memberikan respon sesuai dengan perminaan pengguna. Tujuan dari angke adalah mencari informasi dari responden anpa khawair bial responden memberikan jawaban yang idak sesuai dengan kenyaaan. Perhiungan skor penilaian unuk seiap peranyaan (QS) didapakan dari jumlah pengguna (PM) dikalikan dengan skala nilai (N). Jumlah skor eringgi (STo) didapakan dari skala eringgi (NT) dikalikan dengan jumlah peranyaan (QTo) dikalikan oal pengguna (Po). Sedangkan nilai presenase akhir (Pre) diperoleh dari jumlah skor hasil pengumpulan daa (JSA) dibagi jumlah skor eringgi (So) dikalikan 100%. Beriku rumus dari skala liker sebagai beriku: QS (n) = PM x N...(10) STo = NT x Qo x Po...(11) Pre = JSA / STo x 100%...(12) Keerangan: QS(n) = Skor Peranyaan ke-n PM = Jumlah Pengguna

18 26 N STo NT Qo Po = Skala Nilai = Toal Skor Teringgi = Skala Nilai Teringgi = Toal Perayaan = Toal Pengguna Pre = Persenase Akhir (%) JSA = Jumlah Skor Akhir Menuru Husain (2008), ada dua benuk pernyaaan yang menggunakan skala liker yaiu benuk pernyaaan posiif dan benuk pernyaaan negaif. Benuk jawaban skala liker adalah sanga layak, layak, kurang layak, idak layak dan sanga idak layak. Skala pengukuran nilai persenase dapa diliha pada abel 2.1. Tabel 2.2 Keerangan Persenase Nilai Nilai Keerangan 0%-20% Sanga Layak 21%-40% Tidak Layak 41%-60% Kurang Layak 61%-80% Layak 81%-100% Sanga Layak