BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala pejuala) Variable utama dari peelitia ii adalah tetag meetapka metode peramala pejuala atau permitaa aka Soopy Beddig dari PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa, dimaa peramala yag dilakuka utuk periode Jui 2013 dega megaalisis data pejuala dari tahu Jauari 2012 Mei 2013. 2. Aalisis ivetory Variable ii diguaka utuk megetahui berapa bayak produk yag dipesa dega melihat jumlah baha baku utama yag optimal utuk memproduksi Soopy Beddig agar dapat memeuhi permitaa kosume dega membadigka hasil dari perhituga EOQ, EOI da MiMax. 40
41 3.1.1 Pegembaga Alteratif Utuk megembagka alteratif atau lagkah pemecaha masalah dari persoala yag diteliti diguaka : 1. Forecastig (peramala) diaalisis dega megguaka batua software QM for widow dega megguaka pedekata-pedekata seperti metode movig average (rata-rata bergerak), weighted movig average (rata-rata bergerak tertimbag), expoetial smoothig (peghalusa ekspoesial), expoetial smoothig with tred (peghalusa ekspoesial dega tred), liear regressio, da aive method. 2. Ivetory (persediaa) dega megguaka QM for widow dega pedekata seperti EOQ, reorder poit, aual set up cost, holdig cost, total cost. 3. Sedagka utuk EOI da MiMax dilakuka perhituga secara maual dega megguaka rumus dari masig-masig metode. 3.2 Metode Peelitia da Tekik Pegumpula Data Metode peelitia yag diguaka disii adalah deskriptif yag dimaa pegumpula data yag diteliti dikumpulka, diaalisis, diolah da kemudia diitepretasika sehigga dapat megetahui masalah da bisa memberika
42 gambara dari pemecaha masalah da jeis dataya adalah kuatitatif da kualitatif. Berdasarka pokok permasalaha yag dikemukaka, maka tekik pegumpula data yag diguaka utuk peelitia ii adalah : 1. Observasi Disii pegamata lagsug terju ke lapaga yaitu PT.Kusuma Kecaa Khatulistiwa dega melihat lagsug kegiata produksi perusahaa tersebut, bagaimaa cara pembuataya, proses produksiya da sebagaiya. 2. Wawacara Disii pegumpula data dega melakuka taya jawab secara lagsug dega pihak perusahaa utuk megetahui kodisi perusahaa secara lagsug, struktur perusahaa, kegiata operasiya, jumlah permitaa da lai-lai. 3.2.1 Tekik Aalisis Data Dalam megaalisis data pada PT.Kusuma Kecaa Khatulistiwa diguaka metode yaitu : 1. Movig average (rata-rata bergerak ) Metode forecast yag megguaka rata-rata dari sejumlah () data terkii utuk meramalka periode medatag.
43 Rata-rata bergerak = demad pada periode 2. Weighted movig average (rata-rata bergerak tertimbag) Apabila terdapat pola atau tred maka bobot (timbaga) bisa diguaka utuk meempatka lebih bayak tekaa pada ilai baru. Hal tersebut membuat tekik ii lebih resposive terhadap perubaha karea periode yag lebih baru mugki medapatka bobot yag lebih besar. Rata-rata bergerak tertimbag = (bobot utuk periode ) (permitaa dalam periode ) bobot 3. Expoetial Smoothig (peghalusa ekspoesial) Tekik forecastig rata-rata bergerak dega pembobota dimaa data diberi bobot oleh sebuah fugsi ekspoesial. Peramala periode medatag = peramala periode lalu + α (permitaa actual periode lalu peramala periode lalu) Dimaa α adalah sebuah bobot atau kostata peghalusa yag mempuyai ilai atara 0 da 1. Persamaa utuk metode peghalusa ekspoesial dapat juga ditulis secara matematis sebagai berikut : Ft = Ft 1+ α (( At 1) ( Ft 1))
44 Dimaa : Ft Ft-1 α At-1 : Peramala periode medatag : Peramala periode sebelumya : Kostata (0 α 1) : Permitaa actual periode sebelumya 4. Expoetial smoothig adjusted for tred (peghalusa ekspoesial dega tred) Metode peramala ii merupaka pegembaga dari metode peghalusa ekspoesial, dimaa metode ii dapat memberika respo terhadap tred yag terjadi. Rumus utuk metode ii adalah : Peramala periode medatag dega tred (FIT t) = peramala peghalusa ekspoesial (Ft) + tred peghalusa ekspoesial (Tt) pada peghalusa ekspoesial dega tred estimasi rata-rata maupu tred dihaluska. Prosedur ii membutuhka dua kostata peghalusa, α utuk rata-rata data peghalusa ekspoesial da β utuk tred. Persamaa yag diguaka utuk meghitug peramala ekspoesial yag dihaluska sebagai berikut :
45 Peramala dega tred = α (permitaa actual periode terakhir) + (1-α)(peramala periode terakhir + estimasi tred periode terakhir) Atau Ft = α ( At 1) + (1 α )( Ft 1 + Tt 1) Persamaa yag diguaka utuk meghitug tred yag dihaluska adalah : Tred dega ekspoesial = β(peramala periode ii peramala periode terakhir) + (1-β)(estimasi tred periode terakhir) Atau Tt = β (( F1) ( Ft 1)) + (1 β)( Tt 1) Dimaa : Ft : peramala dega ekspoesial yag dihaluska dari data berseri pada periode t. Tt : tred dega ekspoesial yag dihaluska pada periode t. At : permitaa actual pada periode t. α : kostata peghalusa utuk rata-rata (0 α 1) β : kostata peghalusa utuk tred (0 β 1)
46 Nilai β meyerupai α karea β yag tiggi lebih taggap terhadap perubaha tred. β yag redah memberika bobot yag redah kepada tred terbaru da cederug memperhalus tred sekarag. Nilai β dapat ditetuka dega pedekata uji coba dega MAD diguaka sebagai ukura pembadig. Peghalusa ekspoesial sederhaa biasa disebut sebagai peghalusa tigkat pertama (first order smoothig) sedagka peghalusa dega tred biasa disebut sebagai peghalusa tigkat dua (secod order smoothig). 5. Liear regressio (regresi liear) Aalisis regresi dapat diperoleh dega megguaka model matematis pada metode kuadrat terkecil dari proyeksi tred. Variable terikat Y yag diramalka tetap sama da variable X yag diguaka dapat berupa variable lai. Persamaa regresiya adalah : Y = a + bx Dimaa : Y : ilai terhitug dari variable yag aka diprediksi (variable terikat) a b X : persilaga sumbu Y : kemiriga garis regresi : variable bebas
47 Koefisie kemiriga (b) dapat dihitug dega megguaka rumus : b XY = X ( 2 ( x xy) 2 ) a X y = = = y bx X Y Dimaa : : tada pejumlaha total X : ilai variable bebas yag diketahui Y : ilai variable terkait yag diketahui x : rata-rata ilai X y : rata-rata ilai Y : jumlah data 6. Naive method Peramala aive method dapat ditulis dega (M x N) yag artiya M periode MA da N periode MA. Metode ii megikuti metode movig average.
48 3.2.2 Ukura Akurasi Peramala Meurut Reder, Barry da Jay Heizer ukura hasil peramala ada 4 tapi yag diguaka disii haya dua yaitu : 1. MAD Merupaka ukura pertama kesalaha peramala keseluruha utuk sebuah model. Nilai ii dihitug dega megambil jumlah ilai absolute dari kesalaha peramala dibagi dega jumlah periode data (). Rumus ya adalah : MAD = permitaa actual peramala Persamaa ya : Ft MAD = At Dimaa : At : permitaa actual pada periode t Ft : peramala permitaa pada periode t : jumlah periode peramala
49 2. MSE Merupaka cara kedua utuk megukur kesalaha peramala keseluruha. MSE merupaka rata-rata selisih kuadrat atara ilai yag diramalka da diamati. Kekuraga pegguaa MSE yaitu ia cederug meojolka deviasi yag besar karea adaya pegkuadrata. Rumus ya adalah : MSE = (kesalaha peramala)² Persamaaya : MSE = ( At Ft) 3.2.3 Ecoomic Order Quatity (EOQ) Dega megguaka metode ii dapat diasumsika jumlah pemesaa yag optimal utuk meghasilka biaya yag miimum, dimaa rumus ya sebagai berikut : - EOQ = 2DS H
50 - Average ivetory = 2 Q - Order per periode (year) = Q D - Aual set up cost D Co = Q S - Aual holdig cost Q Ch = 2 H - Total uit cost = uit cost x D - Total cost = total uit cost + aual set up cost + aual holdig cost - DD = D daysperyear - ROP = SS + (LT x DD) Dimaa : D : jumlah permitaa Co/S : biaya pemesaa (cost orderig) LT : lead time (waktu pemesaa) DD : daily demad rate Ch/H : biaya perawata atau biaya peyimpaa
51 SS : safety stock Q : jumlah uit yag dipesa 3.2.4 Fixed Order Iterval (EOI) Dega megguaka metode ii aka dihitug da dicari persediaa optimal utuk perusahaa dega membadigka terhadap perhituga metode EOQ da MiMax. Rumus dari atau cara perhituga dari EOI ii yaitu - Type equatio here.(eoi) Ccd - (Safety Stock) - (Maximum Ivetory Level) - (Average Ivetory Level) - (Tur Over Ratio) - (Order Quatity) - (Total Ivetory Cost)
52 3.2.5 MiMax Meghitug metode ii dega cara meghitug miimum stock da maksimal stock, dimaa apabila persediaa sudah melewati batas miimum da medekati batas safety stock maka re-order harus dilakuka. Rumus dari maximum-miimum system : - D SS = - Max stock = 2 ( D L) + SS - Mi stock = ( D L) + SS - Q = Max stock - Mi stock (Order quatity) - m = Q D (bayakya pemesaa) - T Q = (iterval pesaa) D 1 - I = SS + ( Q) (average ivetory level) 2 - TOR = I D D - TC = ( Co + Ccd) Q
53 3.3 Racaga Solusi Racaga solusi utuk peelitia ii adalah : 1. Utuk meghitug da meetapka metode peramala maka diguaka metode forecastig utuk megatasi masalah peramala pejuala. 2. Utuk meghitug optimaliasi persediaa baha baku maka diguaka metode EOQ utuk megatasi masalah persediaa ii agar tidak terjadi kelebiha da kekuraga baha baku. 3. Semua metode megguaka software yag disebut QM for widows yag bisa megaplikasika semua metode forecastig da ivetory. Berikut aka diberika sedikit gambara atau tampila utuk QM for widows. 4. Meghitug EOI da MiMax dilakuka dega perhituga secara maual dikareaka tidak adaya software utuk meghitug kedua metode ii. Berikut adalah tampila, cara megguaka da meghitug persediaa dega software QM :
54 Gambar 3.1 Tampila awal QM Gambar 3.2 Metode-metode peramala
Gambar 1.3 Tampila ivetory 55