BAB III METODOLOGI 3.1 Waktu dan Lokasi Penelitian Kegiatan penelitian ini dilaksanakan pada Bulan April 2011 sampai Mei 2011 di PT. Pindo Deli Pulp and Paper di bagian Paper machine 12. Lokasi Industri terletak di Jalan Irigasi BTB 6-9 Desa Kutamekar Karawang Jawa Barat. 3.2 Jenis dan Cara pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dan data primer. Data primer merupakan data yang langsung dikumpulkan dari. Data primer dapat diperoleh dengan cara pengamatan langsung, maupun wawancara kepada pihak yang bersangkutan. Data sekunder merupakan data diperoleh dari dokumen-dokumen, literatur, bahan pustaka, data statistik, hasil penelitian terdahulu, internet maupun instansi-instansi terkait. Adapun jenis data, sumber data, dan cara pengumpulan data yang diperlukan dalam penelitian ini secara rinci disajikan pada tabel 1. Tabel 1 Jenis, Sumber, dan Cara Pengumpulan Data Jenis data Data Cara pengumpulan Sumber data 1. Jenis dan jumlah produk yang dihasilkan 1. Pengamatan langsung di 1. Pabrik Data primer Data sekunder 2. Jenis dan jumlah pembelian barang jadi 3. Jumlah, frekuensi dan biaya pemesanan 4. Jumlah persediaan barang dan biaya penyimpanan 1. Keadaan umum industri 2. Data lead time persediaan masa lalu 3. Jumlah produksi dan harga jual produk 4. Jumlah permintaan produk 2.Pengamatan langsung di 3. Wawancara dan pengukuran langsung di 4.Wawancara dan pengukuran langsung di 1. Mencatat dari website 2. Mencatat dari laporan 3. Mencatat dari laporan 4.Mencatat dari laporan 2. Pabrik 3. Pabrik 4. Gudang 1. Website 2. Laporan 3. Laporan 4. Laporan
15 3.3 Analisis Data Analisis data dilakukan dengan menganalisis sistem pengendalian persediaan bahan baku di PM 12 pada tahun 2011. Selanjutnya dilakukan perencanaan sistem pengendalian persediaan bahan baku PM 12 pada tahun 2012. 3.3.1 Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Analisis dimulai dengan menghitung kebutuhan bahan baku pada Tahun 2011 menggunakan metode Material Requirements Planning (MRP). Menurut Heizer (2004), sistem MRP dirancang dan dikembangkan sebagai sistem pengendalian bahan dan komponen yang memiliki sifat permintaan tak bebas (dependent). Perencanaan dilakukan terhadap dependent demand dalam hal ini adalah kebutuhan bahan baku. MRP terdiri dari empat teknik perhitungan yaitu Lot For Lot (LFL), Economic Order Quantity (EOQ), Least Total Cost (LTC), Least Unit Cost (LUC). Pengolahan data dilakukan dengan membandingkan teknik dengan teknik lot sizing (MRP). Adapun teknik MRP yang digunakan adalah: 1. Lot For Lot (LFL), Pemesanan pada teknik LFL dilakukan sebesar kebutuhan kotor dikurangi dengan persediaan yang ada ditangan. Besarnya pemesanan sesuai dengan kebutuhan bersih. 2. Economic Order Quantity (EOQ, Pemesanan pada teknik EOQ dilakukan dengan menghitung jumlah persediaan yang optimum berdasarkan permintaan yang ada. EOQ dapat dihitung menggunakan rumus: (1) Dimana : D = Permintaan per tahun (ton) S = Biaya pemesanan per pesanan (US$) H = Biaya penyimpanan per unit per tahun (US$) Q = Kuantitas pemesanan optimal (ton) 3. Least Unit Cost (LUC), Kuantitas pemesanan pada teknik LUC diperoleh dengan menjumlahkan biaya pemesanan dan biaya penyimpanan untuk setiap percobaan jumlah lot. Kemudian membagi total biaya tersebut dengan jumlah unit ukuran lot sehingga didapat jumlah biaya per unit. Biaya per unit yang paling kecil yang dipilih untuk menentukan jumlah lot yang dipilih.
16 4. Least Total Cost (LTC), kuantitas pemesanan pada teknik LTC diperoleh dengan membandingkan antara biaya penyimpanan dengan biaya pemesanan untuk berbagai macam jumlah lot. Hasil perbandingan tersebut kemudian dipilih lot yang memiliki selisih biaya terkecil diantara biaya penyimpan dengan biaya pemesanan. Metode MRP kemudian dibandingkan hasilnya dengan metode. Setelah itu dihitung biaya persediaan masing-masing metode. Biaya persediaan terdiri dari biaya pemesanan, biaya pembelian, dan biaya penyimpanan. Perhitungan loting size MRP dengan teknik LFL, LUC, EOQ, dan LTC dapat dihitung menggunakan format seperti pada Tabel 2. Tabel 2 Format perhitungan MRP Month 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Gross requirement Beginning inventory Net requirements Planned order receipt Planned order release Ending inventory Costs Ordering cost Carrying cost Purchase cost Total cost Keterangan : 1. Beginning inventory merupakan persediaan yang dimiliki di awal periode. 2. Gross requirement adalah kebutuhan kotor atau total kebutuhan bahan baku pada suatu periode pemesanan.
17 3. Net requirements adalah kebutuhan bersih atau kebutuhan bahan baku yang tidak dapat lagi dipenuhi oleh persediaan dan merupakan selisih antara kebutuhan kotor dengan persediaan awal, atau biasa disebut kebutuhan bersih. 4. Planned order receipt adalah besarnya pesanan yang direncanakan akan diterima untuk suatu periode tertentu. 5. Planned order release adalah besarnya pesanan diterima oleh pada periode tertentu sesuai lead time yang ditentukan. 6. Ending inventory adalah besarnya persediaan akhir yang terdapat di. 7. Ordering cost adalah biaya yang dikeluarkan untuk sekali pemesanan. 8. Carrying cost adalah biaya yang dikeluarkan untuk menyimpan persediaan akhir. 9. Purchase cost adalah biaya yang dikeluarkan untuk membayar pesanan sejumlah barang yang dipesan. Kebutuhan bersih ( net requirement ) dapat dihitung menggunakan rumus : (2) Dimana : N G B = Net requirement = Gross requirement = Beginning inventory Sedangkan ending inventory dapat dihitung menggunakan rumus : (3) Dimana : E G B = Ending inventory = Gross requirement = Beginning inventory Selain itu Planned Order release dapat dihitung menggunakan rumus : (4) Dimana : P t l = Planned Order release = Waktu saat net requirement dibutuhkan = Waktu tunggu (lead time) 3.3.2 Perencanaan Pengendalian Persediaan Bahan Baku Perhitungan kebutuhan bahan baku pada Tahun 2012 didapatkan dengan melakukan peramalan terlebih dahulu. Peramalan dilakukan pada data
18 independent demand dalam hal ini perkiraan produksi kertas. Teknik peramalan yang digunakan yaitu Moving Average (MA), Weight Moving Average (WMA), exponensial smoothing, linear regression dan linear regression with seasonal factor. 1. Moving Average (MA), merupakan peramalan untuk satu periode kedepan dari periode rataan. Penentuan periode dapat harian, mingguan bahkan bulanan. Perhitungan MA dapat dihitung menggunakan rumus pada persamaan 5. 2. Weight Moving Average (WMA), merupakan peramalan periode kedepan dari periode rataan dikalikan dengan bobot masing-masing periode. Jumlah bobot dari masing-masing periode harus berjumlah satu. Perhitungan WMA dapat dihuitung menggunakan rumus persamaan 6. 3. Single Exponential Smoothing, nilai ramalan pada periode t+1 sama dengan nilai peramalan pada periode t ditambah dengan penyesuaian yang berasal dari kesalahan nilai ramalan yang terjadi pada periode t tersebut. Nilai ramalan dapat dihitung menggunakan rumus persamaan 7. 4. Linear Regression, metode peramalan yang biasa digunakan untuk jangka panjang. Nilai peramalan dapat dihitung dengan rumus persamaan 8. 5. Regression with seasonal data, merupakan multiplicative time series model yang memperhitunkan trend. Nilai peramlalan dapat dihitung menggunakan rumus persamaan 9. Dimana : A t = Data pengamatan periode t n = Jumlah deret waktu yang digunakan = Nilai peramalan periode t F t (5) Dimana: Wn = Bobot pada periode ke n (6) Dimana: α = Smoothing constant Dimana: Y = dependent variable a = Y intercept b = Slope X = independent variable (7) (8)
19 (9) Dimana: ŷ t = nilai ramalan pada periode t S 2 = 1 Jika kuarter t merupakan kuarter pertama pada tahun itu b o = konstan b 2 = koefisien regresi Setiap peramalan pasti mengandung error atau ketidakpastian, oleh karena itu dihitung error yang terjadi setiap teknik-teknik peramalan. Error atau besarnya kesalahan peramalan dapat dihitung dengan beberapa indikator yaitu: Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Tracking Signal (TS). 1. Mean Absolute Deviation (MAD), merupakan ukuran kesalahan dengan mengambil rata-rata nilai absolute dari kesalahan peramalan. MAD dihitung menggunakan rumus persamaan 10. 2. Mean Squared Error (MSE), merupakan rata-rata selisih kuadrat dari nilai kesalahan. Nilai MSE dapat dihitung menggunakan rumus persamaan 11. 3. Tracking Signal (TS), merupakan rasio dari komulatif error (RSFE) dan MAD. Nilai TS dapat dihitung menggunakan rumus persamaan 12. (10) (11) (12) Teknik dengan nilai error terkecil kemudian dipilih sebagai teknik terbaik. Hasil peramalan dari teknik terbaik ini digunakan untuk menghitung perkiraan kebutuhan bahan baku. Perhitungan kebutuhan bahan baku menggunakan Standar Operational Procedur (SOP) dari. SOP dapat dilihat secara rinci pada Lampiran 1. Kebutuhan bahan baku yang telah dihitung menggunakan SOP, kemudian dihitung biaya persediaannya menggunakan metode dan metode MRP. Pemilihan teknik terbaik dilihat berdasarkan biaya persediaan yang paling minimum yang dihasilkan dari metode tersebut.