BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian merupakan seluruh proses dalam perencanaan serta pelaksanaan suatu penelitian. Dan menurut Murti Sumarmi dan Salamah Wahyuni (2005, p47), desain penelitian merupakan perencanaan, struktur, dan strategi penelitian dalam rangka menjawab pertanyaan dan mengendalikan penyimpangan yang mungkin terjadi Tujuan Penelitian 1. Untuk memilih metode yang tepat diantara Naïve Method, Moving Average, Exponential Smoothing, Exponential Smoothing with Trend dan Linear Regression untuk meramalkan penjualan pada periode berikutnya di PT. Sinar Perdana Ultra. 2. Untuk mengetahui berapa kuantitas yang optimal pada saat pemesanan bahan baku. Sumber : Hasil Analisis Data, Juni 2013 Tabel 3.1 Desain Penelitian Jenis dan Metode Deskriptif, studi kasus Deskriptif, studi kasus Desain Unit Analisis Time Horizon Bagian Produksi Cross Sectional Bagian Produksi Cross Sectional Dalam penelititan ini desain yang dipergunakan adalah riset deskriptif dan studi kasus sesuai dengan tujuan penelitian untuk menguraikan sifat-sifat dari suatu keadaan. Data yang diperlukan akan diperoleh berdasarkan atas perumusan masalah. Metode deskriptif kualitatif dipergunakan untuk mencari fakta dengan interpretasi yang tepat dan tujuannya adalah untuk mencari gambaran yang sistematis, fakta yang akurat. Unit analisis dalam penelitian ini adalah organisasi yang berarti data penelitian yang dikumpulkan berasal dari organisasi bagian produksi dan time 25
26 horizon yang digunakan cross sectional (penelitian yang dilakukan dalam kurun waktu tertentu). 3.2 Operasionalisai Variabel Penelitian Pada operasionalisasi variabel penelitian, penulis akan melakukan peramalan pada tingkat permintaan yang akan datang diantaranya menggunakan 6 teknik peramalan antara lain : Peramalan Naïve Method, Moving Average, Weighted Moving Average, Peramalan Weighted Moving Average, Peramalan Exponential Smoothing, Peramalan Exponential Smoothing with Trend, Peramalan Linear Regression sehingga diketahui tingkat kebutuhan bahan baku pada periode berikutnya dan mencari MSE (Mean Squared Error) dimana tingkat MSE yang paling kecil yang akan digunakan sebagai untuk acuan permintaan berikutnya. Kemudian penulis melakukan perhitungan kuantitas pesanan ekonomis (EOQ) serta pemesanan kembali ROP dengan Stok pengaman. Tabel 3.2 Intrumen Pengukuran dan definisi Instrumen Indikator Definis Peramalan Economic Order Quantity (EOQ) 1. Peramalan Naïve Method 2. Peramalan Moving Average 3. Peramalan Weighted Moving Average 4. Peramalan Exponential Smoothing 5. Peramalan Exponential Smoothing with Trend 6. Peramalan Linear Regression 1. Jumlah permintaan kebutuhan bahan tahunan 2. Biaya setiap kali pemesanan 3. Biaya penyimpanan / kg / Tahun Peramalan adalah sebuah perkenalan dari apa yang akan terjadi di kemudian hari, dan peramalan ini tidak mutlak terjadi seperti apa yang telah diperkirakan. Menunjukkan sejumlah barang yang harus dipesan untuk tiap kali pemesanan agar biaya sediaan keseluruhan menjadi sekecil mungkin.
Pemesanan kembali (ROP) Minimalisasi Biaya 1. Jumlah kebutuhan bahan perhari 2. Lead time / tenggang waktu pengiriman barang 3. Safety Stok / simpanan pengaman 1. Total biaya pemesanan dan penyimpanan tahunan sebelum EOQ 2. Total biaya pemesanan dan penyimpanan tahunan sesudah EOQ 27 Jumlah titik pemesanan ulang merupakan saat Perusahaan harus melakukan pemesanan ulang. Jumlah perbandingan total biaya persediaan yang dilakukan berisi mengenai biaya total persediaan yang dapat diminimasi. Sumber : Hasil Analisis Data, juni 2013 3.3 Jenis dan Sumber Data Tabel 3.3 Jenis dan Sumber data Jenis data Data yang diambil Sumber data Teknik pengumpulan Data 1. Permintaan tahunan barang Bagian Produksi Wawancara dan Primer persediaan dalam unit / observasi tahun 2. Biaya pemesanan untuk Bagian Produksi Wawancara dan setiap pesanan Biaya observasi penyimpanan perunit / tahun 3. Sejarah perusahaan Bagian Produksi Wawancara 4. Komposisi penggunaan Bagian Produksi Wawancara bahan baku 5. Leadtime pesanan barang Bagian Produksi Wawancara yang dibutuhkan. Sumber : PT Sinar Perdana Ultra
28 3.4 Teknik Pengumpulan Data Langkah langkah yang dilakukan penulis dalam penelitian ini adalah mencari dan mengumpulkan data yang diperlukan. Dalam memperoleh data yang relevan dengan masalah yang dibahas, maka penulis menggunakan teknik pengumpulan data melalui : a. Wawancara Dilakukan dengan cara tanya jawab secara langsung dengan Bapak Awan selaku manajer operasional tentang kegiatan operasi perusahaan, kapasitas perusahaan dan jumlah penjualan. b. Metode observasi Pengumpulan data dilakukan dengan cara pengamatan langsung ke perusahaan sebagai objek penelitian sehingga didapatkan data mengenai proses produksi dan informasi lainnya yang penting mengenai perusahaan. c. Penelitian kepustakaan (Library Research Method) Library Research adalah metode penelitian yang dilakukan dengan jalan mengadakan studi kepustakaan dengan mempelajari literatur literatur, buku, jurnal, dan sumber sumber sejenis lainnya yang berhubungan dengan masalah penelitian. 3.5 Pengembangan Alternatif Solusi Penentuan standar kualitas produksi dengan menggunakan : 1. Forecasting (Peramalan) dianalisis dengan menggunakan bantuan software QM For Windows dengan menggunakan pendekatan Metode regresi linier (Linear Reggression), Metode penghalusan eksponensial dengan trend (Exponential Smoothing With Trend), Metode penghalusan eksponensial (Exponential Smooting), Metode rata rata bergerak dengan bobot (Weighted Moving Average), Metode rata rata bergerak (Moving Average) dan Metode Naive Method peramalan dilakukan berdasarkan data-data permintaan cat yang sudah ada sebelumnya kemudian dilakukan peramalan untuk bulan Juli 2013 dan metode apa yang sebaiknya digunakan oleh PT Sinar Perdana Ultra. 2. Inventory (Persediaan) dianalisis dengan bantuan software QM For Windows berdasarkan hasil dari peramalan permintaan cat TPR untuk Juli 2013 dengan menghitung EOQ, Average Inventory, Orders per period
29 (tahun/year), Annual Setup Cost, Annual Holding Cost dan Total Cost (TC) untuk menentukan persediaan cat pada PT Sinar Perdana Ultra. 3.6 Metode Analisis Motode peramalan yang akan digunakan oleh penulis dengan menggunakan data penjualan tahun sebelumnya. dimana metode peramalan yang dipakai menggunkan rumus sebagai berikut. (Herjanto. Eddy 2007 p78) : 1. Peramalan Naïve Method 2. Peramalan Moving Average 3. Peramalan Weighted Moving Average 4. Peramalan Exponential Smoothing 5. Peramalan Exponential Smoothing with Trend 6. Peramalan Linear Regression Metode analisis yang akan digunakan oleh penulis adalah dengan menggunakan metode analisis EOQ ( economic order quantity ) dan ROP ( reorder point ). Herjanto. Eddy (2007) p248-249 : 1. Economic Order Quantity 2. Reorder Point 3. Safety Stok 4. Total Cost 3.7 Kelemahan Teknik Analisis Data Kelemahan teknik Analisa data antara lain : 1. Penggunaan EOQ Diasumsikan bahwa permintaan setiap periode selalu sama atau konstan sehingga apabila terjadi fluktuasi permintaan secara tiba-tiba maka akan menimbulkan kekurangan produk. 2. Metode EOQ mengasumsikan bahwa setiap barang yang akan dibeli selalu tersedia di pasar tapi pada kenyataan pasar tidak selalu tersedia bahan yang dibutuhkan. 3. Harga pada setiap barang selalu konstan/tidak berubah. Dan pada kenyataannya kondisi perekonomian negara mungkin terjadi perubahan seperti kenaikan BBM yang dapat menyebabkan perubahan harga pada barang. 4. Biaya atau unit diasumsikan menjadi konstan, tetapi dalam prakteknya seringkali ada potongan kuantitas untuk pembelian yang besar. Dalam kasus ini membutuhkan suatu modifikasi dari model Economic Order
30 Quantity (EOQ) dasar. 5. Biaya pemesanan diasumsikan tetap meskipun pada kenyataan biaya ini sering dapat dikurangi. 3.8 Rancangan Implikasi Solusi Dari hasil dari semua metode dan teknik analisis diatas, dimulai dari tahap masukan yaitu menggunakan metode peramalan. Kemudian setelah menghitung dengan metode metode peramalan tersebut telah diketahui nilai MAD dan MSE yang terkecil, lalu metode yang memiliki nilai MAD dan MSE yang terkecil itulah yang akan digunakan untuk memenuhi kebutuhan persediaan dimasa yang akan datang berdasarkan analisis peramalan. merupakan Untuk lebih membuktikan apakah metode yang dipilih tersebut benar metode yang terbaik maka penulis menggunakan hasil peramalan tersebut untuk mengendalikan persediaan pembelian, dengan membandingkan data persediaan pembelian pada tahun 2012 dari perusahaan dengan data persediaan yang sudah dimasukkan hasil dari metode peramalan yang didapatkan dari analisis peramalan dilihat dari nilai MAD dan MSE terkecil dari masing masing metode.kemudian dari perbandingan tersebut maka kita dapat melihat persediaan yang paling efektif dan efisien dari segi biaya.sehingga perusahaan dalam jangka panjangnya tahu apa yang harus dilakukannya