ISSN / OPTIMASI SISTEM INDUSTRI

dokumen-dokumen yang mirip
PENGURANGAN BULLWHIP EFFECT DENGAN METODE VENDOR MANAGED INVENTORY

PENGURANGAN BULLWHIP EFFECT DENGAN METODE VENDOR MANAGED INVENTORY

Oleh : Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom

Seminar Nasional IENACO 2015 ISSN

ANALISIS BULLWHIP EFFECT DALAM MANAJEMEN RANTAI PASOK

TUGAS AKHIR ANALISA BULLWHIP EFFECT PADA PT. HARUM OSSAMAC PURWODADI

PERMASALAHAN BULLWHIP EFFECT PADA SUPPLY CHAIN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. Seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat, maka kebutuhan atau

1 PENDAHULUAN. Latar Belakang

TUGAS AKHIR ANALISA BULLWHIP EFFECT DENGAN PENDEKATAN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT PADA PT. MONDRIAN KLATEN

Kajian Manajemen Rantai Pasok Terhadap Permintaan Produk Untuk Mengevaluasi Bullwhip Effect

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS)

PENGURANGAN BULLWHIP EFFECT DENGAN METODE VENDOR MANAGED INVENTORY

Pengelolaan permintaan dan perencanaan produksi

ANALISA BULLWHIP EFFECT PADA RANTAI DISTRIBUSI PRODUK THINNER

MEMINIMASI MANUFACTURING LEAD TIME MENGGUNAKAN VALUE STREAM MAPPING DAN DAMPAKNYA PADA BULLWHIP EFFECT

ANALISIS NILAI SALVAGE VALUE PADA PRODUK SEPATU PT. SINAR PERSADA KARYA DENGAN METODE EXCESS STOCK DETERMINATION

BAB I PENDAHULAUAN. perkapita penduduk namun masih belum bisa mengukur tingkat kesejahteraan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang. Pada masa sekarang ini industri manufaktur telah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

SKRIPSI PENENTUAN METODE LOT SIZING UNTUK MENGURANGI BULLWHIP EFFECT DAN TOTAL BIAYA PERSEDIAAN

PENGARUH PENENTUAN JUMLAH PEMESANAN PADA BULLWHIP EFFECT

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA


Bab III Metodologi Penelitian

BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang

ANALISIS PENGARUH INFORMATION SHARING PADA DUA LEVEL RANTAI PASOK

RANCANGAN SISTEM PERSEDIAAN BAHAN BAKU KERTAS MENGGUNAKAN MODEL PERSEDIAAN STOKASTIK JOINT REPLENISHMENT DI PT KARYA KITA *

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

Analisis Bullwhip Effect dalam Sistem Rantai Pasok pada Produk LL-SR

BAB I PENDAHULUAN. kebutuhan konsumen. Untuk mewujudkan hal tersebut diperlukan koordinasi dan

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Seminar Nasional IENACO 2015 ISSN: PENERAPAN PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT UNTUK MENGURANGI KETIDAKPASTIAN STOK DI MINIMARKET

BAB 2 LANDASAN TEORI

SUPPLY CHAIN MANAGEMENT

SUPPLY CHAIN MANAGEMENT (SCM)

BAB IV ANALISA MASALAH

ANALISA BULLWHIP EFFECT DENGAN METODE PERIODIC REVIEW

Chain management, dengan menganalisa dari bab-bah sebelumnya dan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Lampiran 1. Sebaran Bulanan Kebutuhan dan Ketersediaan Beras Tahun 2011 (ARAM II) Sumber : Direktorat Jenderal Tanaman Pangan 2011

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

TUGAS E-BISNIS ANALISIS SUPPLY CHAIN MANAGEMENT

KERANGKA PEMIKIRAN Kerangka Pemikiran Teoritis

VIII PENGENDALIAN PERSEDIAAN BERAS ORGANIK

BAB I PENDAHULUAN. di bidang produksi atau pembuatan kertas rokok (cigarette paper). Produk kertas

BAB I PENDAHULUAN. perkembangan bisnis (Naslund et al., 2010). Manajemen rantai pasok melibatkan

BAB 1 PENDAHULUAN. perusahaan. Untuk mendukung kelancaran produksi yang pada akhirnya akan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Di zaman yang global ini persaingan bisnis berjalan cukup ketat dan mengharuskan

PENGENDALIAN PERSEDIAAN DUA ESELON DENGAN MENGGUNAKAN METODE JOINT ECONOMIC LOT SIZE (JELS)

Jl. Veteran 2 Malang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB II LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. memenuhi permintaan pada periode tetentu. Pada level distributor manajemen

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN UNTUK MENGOPTIMUMKAN PESANAN DAN PERSEDIAAN BARANG PADA CV. GARUDA LANGIT BERLIAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

Supply Chain Management. Tita Talitha,MT

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

SUPPLY CHAIN MANAGEMENT ( SCM ) Prof. Made Pujawan

PENERAPAN MODEL PERSEDIAAN PRODUK MUSIMAN UNTUK MEMINIMASI EFEK BULLWHIP PADA PT FNG

MANAJEMEN RANTAI PASOKAN. Suhada, ST, MBA

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PENENTUAN KEBIJAKAN ORDER PRODUK SKINCARE DAN PLASTER DENGAN PENDEKATAN VENDOR MANAGED INVENTORY (Studi Kasus: PT Beiersdorf Indonesia)

BAB I PENDAHULUAN. logistik sudah digunakan untuk mengatasi berbagai jenis kebutuhan manusia dan

Oleh : Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom

Riza Umami *), Achmad Syaichu **)

Vol. 3, No. 2, Desember 2015 ISSN: JURNAL REKAVASI. Jurnal Rekayasa & Inovasi Teknik Industri. Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta

Bab II Tinjauan Pustaka

BAB 4 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

Penentuan Kebijakan Order dengan Pendekatan Vendor Managed Inventory untuk Single Supplier, Multi Product

Julian Adam Ridjal PS Agribisnis UNEJ.

PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113

Mengelola Persediaan pada Supply Chain

UKURAN LOT PRODUKSI DAN BUFFER STOCK PEMASOK UNTUK MERESPON PERMINTAAN PROBABILISTIK

BAB I PENDAHULUAN. menginginkan kepuasan dalam pelayanan. Fungsi dari Supply Chain adalah

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

MODEL KEBIJAKAN CAN ORDER PADA DUA ESELON RANTAI PASOK DENGAN SISTEM VENDOR MANAGED INVENTORY

PENGENDALIAN PERSEDIAAN APEL UNTUK PRODUKSI MINUMAN SARI APEL DENGAN PENDEKATAN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT (STUDI KASUS DI BROSEM MALANG)

LAPORAN AKHIR PENGEMBANGAN MODEL VENDOR MANAGED INVENTORY DENGAN BANYAK RETAILER YANG MEMPERTIMBANGKAN KETIDAKPASTIAN LEAD TIMES

Kata kunci : Bullwhip Effect, Centralized Demand Information, Rantai Pasok.

BAB III LANDASAN TEORI

MANAJEMEN PERSEDIAAN (INVENTORY)

Bab I : Peramalan (Forecasting) Bab III : Manajemen Persediaan. Bab IV : Supply-Chain Management. Bab V : Penetapan Harga (Pricing)

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. tambahan manfaat atau penciptaan faedah baru. Perencanaan produksi merupakan

i

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

Evaluasi Pengendalian Persediaan di PT XYZ

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I-1

Manajemen Persediaan. Penentuan Jumlah Persediaan (Stochastics Model) Hesti Maheswari SE., M.Si. Manajemen. Modul ke: 05Fakultas Ekonomi & Bisnis

Transkripsi:

LAMPIRAN 292 Jurnal Optimasi Sistem Industri, Vol. 14 No. 2, Oktober 2015:292-298 ISSN 2088-4842 / 2442-8795 OPTIMASI SISTEM INDUSTRI PENGURANGAN BULLWHIP EFFECT DENGAN METODE VENDOR MANAGED INVENTORY Fenny Rubbayanti Dewi dan Annisa Kesy Garside Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang Email : fennyrubig@yahoo.com Abstract Information distortion caused PT Multi Sarana Indotani got higher demand than the distributor. Demand variability in each echelon of the supply chain (bullwhip effect) may occur due to lack of demand stability that the producer had difficulty in determining the amount of production. One of the collaboration methods that can be applied to overcome the information distortion as causes of the bullwhip effect is vendor managed inventory, where the needs of distributor and retailers monitored and controlled by the producer. In this case, vendor managed inventory applied to two echelons, producer and distributor. Keywords : Demand Variability, Information Distortion, Supply Chain, Bullwhip Effect, Vendor Managed Inventory Abstrak Distorsi informasi mengakibatkan PT Multi Sarana Indotani mendapat permintaan yang lebih tinggi dibandingkan dengan distributor. Variabilitas permintaan di setiap eselon pada struktur supply chain (bullwhip effect) dapat terjadi karena kurang stabilnya permintaan sehingga pabrik mengalami kesulitan dalam menentukan jumlah produksi. Salah satu metode kolaborasi yang dapat diterapkan untuk mengatasi distorsi informasi sebagai penyebab bullwhip effect adalah vendor managed inventory, dimana kebutuhan distributor dan ritel dimonitor dan dikontrol oleh pihak pabrik. Pada kasus ini, vendor managed inventory diterapkan dengan melibatkan dua eselon, yaitu pabrik dan distributor. Kata kunci : Variabilitas Permintaan, Distorsi Informasi, Supply Chain, Bullwhip Effect, Vendor Managed Inventory 1. PENDAHULUAN PT Multi Sarana Indotani (MSI) merupakan perusahaan pestisida yang terletak di Mojokerto, Jawa Timur. Beberapa pestisida yang telah dikembangkan oleh perusahaan dapat dikelompokkan dalam produk herbisida, insektisida, fungisida, dan zat pengatur tumbuh (ZPT). Produk-produk yang telah diproduksi akan didistribusikan ke PT Tanindo Intertraco sebagai distributor tunggal. Pihak ritel akan melakukan pemesanan ke distributor (Tanindo) berdasarkan kebutuhan konsumen pada periode tersebut. Selanjutnya pihak distributor akan memesan sejumlah produk ke pabrik (MSI) berdasarkan pemesanan seluruh ritel yang telah diterima. Pihak pabrik merespon dengan memproduksi sejumlah produk sesuai dengan pemesanan yang telah dilakukan pihak distributor. Setelah proses produksi selesai, pihak pabrik akan melakukan pengiriman ke distributor yang kemudian akan disalurkan ke ritel dan konsumen. Pengurangan Bullwhip Effect...(F.R. Dewi dan A.K. Garside) 293 ISSN 2088-4842 / 2442-8795 OPTIMASI SISTEM INDUSTRI

Gambar 1. Model Supply Chain yang Diterapkan Salah satu produk unggulan PT Multi Sarana Indotani adalah Noxone 297 AS ukuran satu liter. Hal ini terbukti dengan banyaknya permintaan konsumen yang terjadi di setiap periodenya. Namun, permintaan yang fluktuatif dari waktu ke waktu akan produk tersebut mengakibatkan pabrik sering mengalami kesulitan dalam menentukan jumlah produksi. Ketidakpastian jumlah permintaan yang diterima pabrik dari pihak distributor menunjukkan adanya informasi permintaan yang tidak tersampaikan dengan baik. Kurangnya komunikasi antar eselon mengakibatkan pihak pabrik mendapat permintaan yang lebih besar dibandingkan dengan distributor sedangkan pada kondisi sebenarnya permintaan ritel dan konsumen tidak menunjukkan adanya kenaikan atau bahkan permintaan cenderung stabil. Kejadian di atas menunjukkan adanya variabilitas permintaan atau yang lebih dikenal dengan bullwhip effect di struktur supply chain yang dikelola. Penambahan jam kerja (lembur), rekrut pegawai, safety stock, dan promosi merupakan beberapa cara yang digunakan MSI untuk mengatasi dampak variabilitas permintaan yang terjadi. Namun, cara-cara tersebut tidak selalu menjadi jalan keluar untuk meningkatkan produksi sehingga jumlah produksi tidak sesuai dengan yang direncanakan. Sistem lembur dan penambahan pegawai hanya akan menambah biaya produksi perusahaan dan safety stock juga tidak sepenuhnya bisa mencukupi kebutuhan konsumen yang tinggi pada saat itu. Pada saat permintaan mengalami penurunan, perusahaan akan melakukan promosi untuk meningkatkan penjualan sebagai salah satu langkah untuk mengurangi persediaan yang menumpuk sehingga proses produksi perusahaan tetap berjalan. Koordinasi dan komunikasi yang baik antar pelaku supply chain dapat menjadi salah satu pendekatan untuk mengantisipasi adanya distorsi informasi yang menjadi salah satu penyebab timbulnya bullwhip effect. Salah satu metode kolaborasi yang dapat diterapkan adalah vendor managed inventory. Vendor managed inventory (VMI) merupakan suatu sistem dimana kebutuhan distributor dan ritel dimonitor dan dikontrol oleh pihak pabrik atau vendor. Pihak vendor akan bertanggung jawab untuk melakukan pengiriman produk tepat jumlah dan waktu sehingga tidak terjadi stock out yang dapat berdampak pada customer service level di tingkat distributor dan ritel. 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Bullwhip effect Fenomena bullwhip effect adalah terjadinya permintaan yang relatif stabil di tingkat pelanggan akhir dan menjadi permintaan fluktuatif di bagian hulu supply chain. Perbedaan atau variabilitas permintaan sering ditemukan pada suatu supply chain [1]. 2.1.1. Penyebab Bullwhip Effect Ada empat penyebab utama terjadinya bullwhip effect, yaitu [2] : 1. Demand Forecast Updating Pembaharuan ramalan permintaan mempengaruhi tingkat akurasi peramalan karena perusahaan mengetahui informasi terbaru terkait 294 Jurnal Optimasi Sistem Industri, Vol. 14 No. 2, Oktober 2015:292-298 ISSN 2088-4842 / 2442-8795 OPTIMASI SISTEM INDUSTRI

permintaan pelanggan dan situasi pasar yang sebenarnya. 2. Order Batching Ritel yang menjual produk dalam skala kecil akan memesan produk dalam jumlah yang cukup besar dalam jangka waktu yang telah ditentukan. Hal ini menyebabkan distributor akan menerima order yang lebih fluktuatif dibandingkan dengan permintaan yang dihadapi ritel. 3. Fluktuasi Harga Forward buying yang dilakukan ritel sebagai respon terhadap penurunan harga mengakibatkan angka penjualan meningkat akibatnya distributor akan memesan dalam jumlah yang besar ke pabrik. Pabrik merespon dengan meningkatkan produksi dan memesan ke pemasok untuk mengantisipasi terjadinya kekurangan bahan baku. 4. Rationing and Shortage Gaming Penjual akan melakukan rationing pada saat permintaan lebih tinggi dari persediaan. Rationing yang dimaksud adalah memenuhi seratus persen pesanan pelanggan namun hanya sekian persen dari volume yang dipesan. 2.1.2. Cara Mengurangi Bullwhip Effect Bullwhip effect dapat dikurangi atau diatasi dengan beberapa pendekatan. Beberapa pendekatan yang diyakini dapat mengurangi bullwhip effect adalah [1] : 1. Information Sharing Model kolaborasi CPFR (Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment) merupakan solusi yang baik untuk mensinkronkan informasi di semua pihak. Salah satu konsep CPFR yang menerapkan kolaborasi atau koordinasi dekat antar produsen dan retailer adalah vendor managed inventory. 2. Mengubah Struktur Supply Chain Dengan struktur supply chain yang lebih ramping dan pendek, perusahaan dapat langsung menerima pesanan dari pelanggan akhir sehingga perusahaan dapat mengetahui pola permintaan yang sebenarnya. 3. Pengurangan Biaya-Biaya Tetap Biaya-biaya tetap yang terlalu tinggi mengakibatkan produksi maupun pengiriman tidak bisa dilakukan dengan ukuran batch yang kecil. Beberapa cara untuk menghasilkan ukuran batch yang lebih kecil adalah mengurangi waktu setup produksi, mengurangi ukuran lot pemesanan, dan melakukan inovasi pada manajemen transportasi dan distribusi. 4. Menciptakan Stabilitas Harga Pemberian potongan harga (diskon) oleh penyalur ritel harus dikurangi atau diarahkan ke pengurangan harga secara kontinyu. Ataupun jika kegiatan promosi diadakan, semua pihak pada supply chain harus mengetahui situasi tersebut. 5. Pengurangan Lead Time Lead time dapat diperpendek dengan mengubah struktur supply chain mode transportasi atau dengan cara-cara inovatif seperti cross docking dan perbaikan manajemen penanganan order, penjadwalan ulang produksi maupun perbaikan pengiriman yang lebih baik. 2.1.3. Pengukuran Bullwhip Effect Ukuran bullwhip effect di suatu eselon supply chain merupakan perbandingan antara koefisien variansi dari order yang diciptakan dengan koefisien variansi dari permintaan yang diterima oleh eselon yang bersangkutan [1]. BE = (1) CV (order) = (2) CV (demand) = (3) 2.2. Vendor Managed Inventory Vendor managed inventory adalah model pengelolaan persediaan dimana keputusan waktu dan ukuran pengiriman ditentukan oleh pemasok dan pembeli memberikan informasi yang up to date tentang persediaan yang tersisa dan kebutuhan dari waktu ke waktu. Dengan mengetahui informasi-informasi tersebut, pemasok akan menentukan sendiri waktu dan jumlah pengiriman ke pembeli dengan catatan pembeli memberikan informasi tentang kapasitas minimum dan maksimum persediaan yang mereka harapkan [1]. 3. TAHAPAN PENELITIAN

Tahapan penelitian menunjukkan bagaimana jalannya penelitian yang dilakukan. Terdapat beberapa tahapan dalam penelitian ini, yaitu perhitungan nilai Pengurangan Bullwhip Effect...(F.R. Dewi dan A.K. Garside) 295 ISSN 2088-4842 / 2442-8795 OPTIMASI SISTEM INDUSTRI

bullwhip effect I, penerapan metode vendor managed inventory pada rantai pasok, dan perhitungan nilai bullwhip effect II. Dari tahapan tahapan tersebut akan diperoleh suatu keputusan, jika nilai bullwhip effect I lebih kecil dari nilai bullwhip effect II maka akan dilakukan perubahan (penambahan) data data yang digunakan atau perubahan jumlah eselon yang terlibat. Namun, jika nilai bullwhip effect I lebih besar dari nilai bullwhip effect II maka dapat disimpulkan bahwa metode vendor managed inventory dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pada penelitian ini. 3.1. Perhitungan Nilai Bullwhip Effect I Perhitungan nilai bullwhip effect I adalah menghitung besarnya bullwhip effect pada pabrik dan distributor sebelum penerapan metode vendor managed inventory. Nilai bullwhip effect distributor diperoleh dari hasil bagi koefisien variansi jumlah order distributor ke pabrik dengan koefisien variansi jumlah permintaan seluruh ritel. Nilai bullwhip effect pabrik dihitung dari perbandingan koefisien variansi jumlah produksi dengan koefisien variansi jumlah order distributor ke pabrik. 3.2. Penerapan Metode Vendor Managed Inventory Metode ini akan digunakan untuk menentukan jumlah produksi pabrik dan dapat diketahui juga jumlah order yang dilakukan distributor ke pabrik. Jumlah produksi pabrik dan jumlah order distributor akan digunakan untuk menghitung besarnya bullwhip effect di pabrik dan distributor setelah penerapan vendor managed inventory. Pihak pabrik akan meramalkan jumlah kebutuhan di level distributor dan ritel menggunakan metode exponential smoothing dan hasilnya digunakan untuk menghitung jumlah produksi pabrik. Proses peramalan dan penentuan jumlah produksi dilakukan dengan bantuan software LINGO 11.0. Pada gambar 2 dapat dilihat model matematis yang penulis adaptasi dari sebuah studi oleh Hohmann dan Zelewski (2011) : Gambar 2. Model Matematis Supply Chain Dengan Sistem VMI 296 Jurnal Optimasi Sistem Industri, Vol. 14 No. 2, Oktober 2015:292-298 ISSN 2088-4842 / 2442-8795 OPTIMASI SISTEM INDUSTRI

3.3. Perhitungan Nilai Bullwhip Effect II Nilai bullwhip effect II adalah besarnya bullwhip effect pabrik dan distributor yang dihitung setelah metode vendor managed inventory diterapkan. Nilai bullwhip effect distributor dihitung dari pembagian koefisien variansi jumlah order distributor ke pabrik dengan koefisien variansi jumlah permintaan seluruh ritel. Nilai bullwhip effect pabrik diperoleh dengan membandingkan koefisien variansi dihitung jumlah produksi dan jumlah permintaan seluruh ritel [3]. Perhitungan Nilai Bullwhip Effect I Perhitungan Nilai Bullwhip Effect II Nilai Bullwhip Effect II < Nilai Bullwhip Effect I Yes No End Start Penerapan Metode VendorManaged Inventory Gambar 3. Tahapan Penelitian 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Nilai bullwhip effect I (sebelum menerapkan vendor managed inventory) dihitung menggunakan persamaan (1). Nilai bullwhip effect distributor diperoleh dari hasil bagi koefisien variansi jumlah order distributor ke pabrik dengan koefisien variansi jumlah permintaan seluruh ritel. Distributor harus mengolah data jumlah permintaan seluruh ritel yang diterima agar dapat menentukan jumlah produk yang akan dipesan ke pabrik (jumlah order distributor). Nilai bullwhip effect pabrik dihitung dari perbandingan koefisien variansi jumlah produksi dengan koefisien variansi jumlah order distributor ke pabrik. Dengan data jumlah order distributor, pihak pabrik akan melakukan peramalan untuk menentukan jumlah produksi pada periode tersebut. Berdasarkan studi lapangan yang telah dilakukan, diperoleh data produksi pabrik, jumlah order distributor ke pabrik, dan jumlah permintaan seluruh ritel sehingga tidak perlu melakukan peramalan dan dapat langsung mengukur besarnya bullwhip effect pabrik dan distributor. Nilai bullwhip effect pabrik sebelum menerapkan vendor managed inventory adalah 1,03 dan untuk nilai bullwhip effect distributor sebelum menerapkan vendor managed inventory adalah 1,44. Nilai bullwhip effect lebih dari 1 menunjukkan adanya variabilitas permintaan antar eselon pada suatu supply chain yang mengakibatkan terganggunya kegiatan-kegiatan yang ada di eselon-eselon tersebut. Pengurangan Bullwhip Effect...(F.R. Dewi dan A.K. Garside) 297 ISSN 2088-4842 / 2442-8795 OPTIMASI SISTEM INDUSTRI

Gambar 4. Varibilitas Permintaan Penerapan vendor managed inventory berdampak pada sistem komunikasi yang lebih aktif sehingga dapat mengatasi distorsi informasi yang terjadi. Data permintaan juga lebih transparan sehingga semua eselon (dari hilir ke hulu) mengetahui permintaan konsumen yang sebenarnya. Dengan data yang transparan, ramalan permintaan bisa dibuat lebih seragam sehingga tidak terjadi variabilitas permintaan di lini supply chain. Selain peramalan yang lebih seragam, keputusan stok juga lebih akurat dan pengadaan bahan baku bisa dilakukan dengan tepat waktu. Berdasarkan model matematis dari metode yang telah diterapkan, jumlah permintaan seluruh ritel akan menjadi jumlah order distribusi ke pabrik. Dari jumlah order yang dilakukan distributor, pihak pabrik akan meramalkan kebutuhan atau permintaan di level distributor dan ritel. Hasil peramalan tersebut akan digunakan untuk menentukan jumlah produksi produk Noxone 297 AS pada periode tersebut. Tabel 1. Peramal an dan Jumlah Produks i Pabrik Tahun Bulan Peramal an (Liter) Produks i (Liter) 2011 Januari 139981 139981 Februari 155578 161299 Maret 173085 179507 April 145284 135085 Mei 139334 137151 Juni 125312 120169 Juli 120661 118954 Agustus 110174 106327 September 99106 95046 Oktober 123700 132722 November 121445 120617 Desember 129954 133076 2012 Januari 158258 168642 Februari 155843 154957 Maret 140329 134638 April 144963 146663 Mei 128259 122132 Juni 125060 123886 Juli 105011 97657 Agustus 70930 58427 September 81264 85055

TAB EL A. A table entry is the propo rtion of the area under the curve from a z of 0 to a positi ve value of z. To find the area from a z of 0 to a negati ve z, subtra ct the tabled value from 1. z Lampiran 1. Nilai Faktor Pengaman (z).00.01.02.03.04.05.06.07.08.09.0.5000.5040.5080.5120.5160.5199.5239.5279.5319.5359.1.5398.5438.5478.5517.5557.5596.5636.5675.5714.5753.2.5793.5832.5871.5910.5948.5987.6026.6064.6103.6141.3.6179.6217.6255.6293.6331.6368.6406.6443.6480.6517.4.6554.6591.6628.6664.6700.6736.6772.6808.6844.6879.5.6915.6950.6985.7019.7054.7088.7123.7157.7190.7224.6.7257.7291.7324.7357.7389.7422.7454.7486.7517.7549.7.7580.7611.7642.7673.7704.7734.7764.7794.7823.7852.8.7881.7910.7939.7967.7995.8023.8051.8078.8106.8133.9.8159.8186.8212.8238.8264.8289.8315.8340.8365.8389 1.0.8413.8438.8461.8485.8508.8531.8554.8577.8599.8621 1.1.8643.8665.8686.8708.8729.8749.8770.8790.8810.8830 1.2.8849.8869.8888.8907.8925.8944.8962.8980.8997.9015

1.3.9032.9049.9066.9082.9099.9115.9131.9147.9162.9177 1.4.9192.9207.9222.9236.9251.9265.9279.9292.9306.9319 1.5.9332.9345.9357.9370.9382.9394.9406.9418.9429.9441 1.6.9452.9463.9474.9484.9495.9505.9515.9525.9535.9545 1.7.9554.9564.9573.9582.9591.9599.9608.9616.9625.9633 1.8.9641.9649.9656.9664.9671.9678.9686.9693.9699.9706 1.9.9713.9719.9726.9732.9738.9744.9750.9756.9761.9767 2.0.9772.9778.9783.9788.9793.9798.9803.9808.9812.9817 2.1.9821.9826.9830.9834.9838.9842.9846.9850.9854.9857 2.2.9861.9864.9868.9871.9875.9878.9881.9884.9887.9890 2.3.9893.9896.9898.9901.9904.9906.9909.9911.9913.9916 2.4.9918.9920.9922.9925.9927.9929.9931.9932.9934.9936 2.5.9938.9940.9941.9943.9945.9946.9948.9949.9951.9952 2.6.9953.9955.9956.9957.9959.9960.9961.9962.9963.9964 2.7.9965.9966.9967.9968.9969.9970.9971.9972.9973.9974 2.8.9974.9975.9976.9977.9977.9978.9979.9979.9980.9981 2.9.9981.9982.9982.9983.9984.9984.9985.9985.9986.9986 3.0.9987.9987.9987.9988.9988.9989.9989.9989.9990.9990 3.1.9990.9991.9991.9991.9992.9992.9992.9992.9993.9993 3.2.9993.9993.9994.9994.9994.9994.9994.9995.9995.9995 3.3.9995.9995.9995.9996.9996.9996.9996.9996.9996.9997 3.4.9997.9997.9997.9997.9997.9997.9997.9997.9997.9998

Nilai Z dari luas di bawah kurva normal baku α 0 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 0.006 0.007 0.008 0.009 0.00 3.090 2.878 2.748 2.652 2.576 2.512 2.457 2.409 2.366 0.01 2.326 2.290 2.257 2.226 2.197 2.170 2.144 2.120 2.097 2.075 0.02 2.054 2.034 2.014 1.995 1.977 1.960 1.943 1.927 1.911 1.896 0.03 1.881 1.866 1.852 1.838 1.825 1.812 1.799 1.787 1.774 1.762 0.04 1.751 1.739 1.728 1.717 1.706 1.695 1.685 1.675 1.665 1.655 0.05 1.645 1.635 1.626 1.616 1.607 1.598 1.589 1.580 1.572 1.563 0.06 1.555 1.546 1.538 1.530 1.522 1.514 1.506 1.499 1.491 1.483 0.07 1.476 1.468 1.461 1.454 1.447 1.440 1.433 1.426 1.419 1.412 0.08 1.405 1.398 1.392 1.385 1.379 1.372 1.366 1.359 1.353 1.347 0.09 1.341 1.335 1.329 1.323 1.317 1.311 1.305 1.299 1.293 1.287 0.10 1.282 1.276 1.270 1.265 1.259 1.254 1.248 1.243 1.237 1.232