BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

dokumen-dokumen yang mirip
BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB V ANALISA HASIL. 5.1 ANALISA PERHITUNGAN LEVEL, CHASE DAN MIXED STRATEGY

BAB V ANALISA HASIL. 5.1 Analisa Perhitungan Level, Chase dan Mixed Strategy



BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

SEMINAR NASIONAL MESIN DAN INDUSTRI (SNMI6) 2010

BAB 3 METODE PENELITIAN

Bab 5-6. Perencanaan Kapasitas

BAB I PENDAHULUAN. Berikut ini adalah data permintaan produk CJM tipe PU STD periode Januari 2015 sampai Desember 2015.

Manajemen Operasi. Modul Final Semester MODUL PERKULIAHAN. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

BAB I PENDAHULUAN. semakin ketat. Setiap industri belomba-lomba memberikan produk terbaiknya

BAB 3 METODE PENELITIAN

PENENTUAN JADWAL INDUK PRODUKSI DI PT SALIM IVOMAS PRATAMA TBK

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

BAB I PENDAHULUAN. tetap bertahan menghadapi persaingan yang semakin ketat. beli masyarakat. Sehingga harga yang ditawarkan menjadi tinggi, dan

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB 4 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

AGGREGATE PLANNING (AP)

PERAMALAN PRODUKSI PRODUK BATEEQ MENGGUNAKAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PT. EFRATA RETAILINDO SUKOHARJO

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAN KAITANNYA DALAM PERAMALAN LABA PADA PD. RAMATEX. Nama : Desty Trisnayannis NPM :

BAHAN AJAR : Manajemen Operasional Agribisnis

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

berhati-hati dalam melakukan perencanaan agar tidak terjadi kekosongan stok akan bahan baku dan produk jadi. Salah satu kesalahan perencanaan yang dil

BAB I PENDAHULUAN. Pada era globalisasi, persaingan yang terjadi dalam perusahaan semakin

PERAMALAN PRODUKSI PRODUK BATEEQ MENGGUNAKAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PT. EFRATA RETAILINDO SUKOHARJO

SALES FORECASTING UNTUK PENGENDALIAN PERSEDIAAN

PROSES PERENCANAAN PRODUKSI #1

BAB III PERAMALAN. Praktikum Sistem Produksi ATA 2014/2015

BAB IV JADWAL INDUK PRODUKSI

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB I PENDAHULUAN. sebuah perusahaan. Pengaruh tersebut dapat memberikan dampak positif maupun

ANALISA PENGGUNAAN METODE PERAMALAN PADA PERUSAHAAN RETAIL SISTEM TRADISIONAL MARKET

Membuat keputusan yang baik

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

METODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN

PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU BAJA MS DI DIREKTORAT PRODUKSI ATMI CIKARANG

BAB V ANALISA DAN PENYELESAIAN MASALAH

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

PERENCANAAN PRODUKSI AGREGAT BLOK REM KERETA API: STUDI PADA KOPERASI BATUR JAYA, KABUPATEN KLATEN, PROVINSI JAWA TENGAH

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

PENENTUAN METODE PERAMALAN SEBAGAI DASAR PENENTUAN TINGKAT KEBUTUHAN PERSEDIAAN PENGAMAN PADA PRODUK KARET REMAH SIR 20

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

PERENCANAAN PRODUKSI

BAB V ANALISA DAN PEMBAHASAN

Pengelolaan permintaan dan perencanaan produksi

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING

PERAMALAN (FORECASTING)

ANALYSIS OF THE AGGREGATE PLANNING TO MINIMIZE THE PRODUCTION COST AT PT.ANELA

ANALISIS PENENTUAN STOK SUKU CADANG PADA PT. KARS INTI AMANAH (KALLA KIA) CABANG MAKASSAR

ANALISA PENERAPAN TEKNIK LOT SIZING DALAM UPAYA MENGENDALIKAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU DI PT. PAKINDO JAYA PERKASA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. bidang manufaktur, suatu peramalan (forecasting) sangat diperlukan untuk

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan industri di Indonesia, yang sekarang ini sedang

PERENCANAAN AGREGAT. Strategi dalam Perencanaan Agregat Metode Perencanaan Agregat. Prof. Dr. Ir. Zulkifli Alamsyah, M.Sc.

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN KANTOR PERCETAKAN DAN PERDAGANGAN UMUM CV AGUNG BEKASI TIMUR

EMA302 Manajemen Operasional

BAB I PENDAHULUAN. dilakukan oleh perusahaan agar memperoleh keuntungan.

Hasil Peramalan dengan Menggunakan Software Minitab

Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya Program Studi Teknik Otomasi, Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal, Politeknik Perkapalan Negeri

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. dari UD. Wingko Babat Pak Moel sebagai berikut: a. Data permintaan wingko pada tahun 2016.

BAB III METODE PENELITIAN. diajukan. Sugiyono (2014:2) mengatakan bahwa: secara umum metode. adalah penelitian secara deskriptif dan komparatif.

BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA

ABSTRACT. Universitas Kristen Maranatha

MANAJEMEN OPERASIONAL LANJUTAN 2008 NANI SUTARNI 2010

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN JASA PADA BENGKEL SERVICE MOTOR

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan perekonomian dewasa ini semakin menuju pasar global, hal ini

BAB 2 LANDASAN TEORI

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

BAB 2 LANDASAN TEORI

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

BAB 2 LANDASAN TEORI

Diajukan sebagai salah satu syarat untuk menyelesaikan studi jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Surakarta.

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 5 ANALISIS 5.1. Analisis Forecasting (Peramalan)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. peranan penting dalam pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Menurut Keputusan

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

SISTEM PRODUKSI MODUL PERENCANAAN PRODUKSI OLEH WAHYU PURWANTO

PERENCANAAN PRODUKSI AGREGAT. Titien S. Sukamto

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI MODUL VIII ( TIME SERIES FORECASTING

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN KEMEJA PADA TOKO G & N DI BEKASI

Prosiding Manajemen ISSN:

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 3 FORECASTING DAN PENGAMATAN TRAFIK DATA

BAB IV JADWAL INDUK PRODUKSI

Transkripsi:

32 BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Perencanaan Produksi Perencanaan produksi diperlukan karena didalam setiap unit produksi ada manusia, mesin, dan material yang dimanfaatkan sebaik baiknya, agar menghasilkan laba. Produksi yang modern bersifat kompleks, baik secar teknologi maupun administratif, oleh karena itu harus direncanakan dengan teliti untuk memperhitungkan keterbatasan yang mungkin ada. Rencana Produksi harus mengacu pada permintaan total, sehingga secara umum formula untuk rencana total adalah: Plan Produksi = {(Total Demand Inventori awal) + Inventori akhir}...(1) Maka rencana produksi tahun 2015 pada PT. INS dapat dihitung sebagai berikut: Table 1. Rencana Produksi PT. INS Tahun 2015 Speedometer Tipe W Tipe X Tipe Y Tipe Z TOTAL Total Permintaan 2.661.897 unit 1.532.097 unit 212.235 unit 5.474 unit 4.411.702 unit Inventory Awal 34.478 unit 27.664 unit 5.906 unit 1.721 unit 69.769 unit Inventory Akhir 36.572 unit 14.956 unit 3.801 unit 1.721 unit 57.050 unit Rencana Produksi 2.663.991 unit 1.519.389 unit 210.132 unit 5.474 unit 4.398.986 unit Sumber : Data forecast hasil (POM) PT.Indonesia Nippon Seiki 2014

Keterangan: Total permintaan : Didapatkan dari total rencana produksi (forecast) Inventory awal : Diperoleh dari data stock awal bulan Maret 2015 Inventory akhir : Diperoleh dari data stock akhir bulan Maret 2015 Rencana produksi : Rumus diatas Type speedometer ditentukan berdasarkan nama dari customer diatas 4.1.1 Prakiraan (Forecasting) Merupakan seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan (Heizer dan Render, 2005). Pada PT. INS menggunakan horizon waktu perkiraan jangka menengah yaitu satu sampai lima tahun. Untuk pendekatan dalam prakiraan, PT. INS menggunakan metode kulitatif dengan tinjauan permintaan pasar (sales force compoite), maksud dari metode ini adalah setiap tenaga penjualanan pada PT. INS yang melakukannya adalah pihak kedua/customer dalam meramalkan berapa jumlah penjualan yang bisa dilakukan pada perusahaan customer dan pesanan ditujukan ke pada PT. INS untuk dibuatnya forecasting oleh PPC pada Tabel 1 dan Tabel 2 hasil perbandingan dari 3 metode time series. Table 2. Hasil Perhitungan Forecast Dengan 3 Metode Error MAD MAPE Moving Average -18.147 491.935 10% Weight Moving Average 17.418 463.448 12% Exponential Smoothing 223.346 757.134 20%

Table 3. Hasil Forecast Tahun 2015 Menggunakan Metode Moving Average Month Demand(y) Forecast Error Error Error^2 % Error January 389422 February 412499 March 497558 April 507874 433159.7 74714.3 74714.3 5582228000 0.1 May 516300 472643.7 43656.3 43656.3 1905876000 0 June 513921 507244 6677 6677 44582330 0 July 524250 512698.3 11551.7 11551.7 133440800 0 August 572724 518157 54567 54567 2977558000 0 September 361554 536965-175411 175411 30769020000 0.5 October 521212 486176 35036 35036 1227521000 0 November 495720 485163.3 10556.7 10556.7 111443600 0 December 379730 459495.3-79765.3 79765.3 6362510000 0.2 TOTALS 5692764-18417.3 491935.3 49114180000 1.1 AVERAGE 474397-2046.4 54659.5 5457132000 0.1 Next period 465554 (Bias) (MAD) (MSE) (MAPE) Std err 83763.4 5.1.2 Pola Data Pola data menginformasikan pemintaan produksi sepeda motor selama beberapa bulan, pola data permintaan cukup stabil. Hal ini dapat dilihat dari sebagian besar jumlah permintaan setiap bulan berada disekitar 500.000 unit speedometer. Untuk lebih jelas lihat Gambar 4. 800000 600000 400000 unit 200000 0-200000 -400000 Forecast Poduksi speedometer 2015 1ar 1ar 1ar 1ar 1ar 1ar Gambar 1. Grafik Forecasting Tahun 2015 Produksi Aktual

5.1.3 Perencanaan Agregat Perencanaan Agregat adalah perencanaan dari keseluruhan proses produksi untuk menetapkan kombinasi yang optimal dari tingkat produksi, jumlah tenaga kerja, dan tingkat persediaan sehingga diperoleh biaya dari horizon perencanaan waktu tertentu. Hal ini memiliki arti proses perencanaan kuantitas dan pengaturan waktu keluaran selama periode waktu tertentu, dan mengabungkan prakiraanprakiraan barang atau jasa menjadi unit unit yang homogen. Perencanaa agregat menyangkut penentuan jumlah dan kapan produksi akan dilangsungkan dalam waktu dekat, sering kali tiga sampai delapan belas bulan kedepan. Dalam hal ini menajer operasi dituntut untuk mampu menentukan cara terbaik untuk memenuhi ramalan permintaan dengan menyesuaikan antara tingkat produksi, tingkat kebutuhan tenaga kerja, tingkat persediaan, waktu lembur, tingkat nilai sub kontrak, dan semua variabel yang dapat dikendalikan, dengan tujuan meminimisasi biaya sepanjang periode perencanaan. Perencanaan agregat merupakan bagian dari sistem perencanaan produksi yang lebih besar, sehingga peramalan mengenai keterkaitan antara rencana dan beberapa faktor internal dan eksternal merupakan sesuatu yang berguna,manajer operasi tidak hanya menerima input dari ramalan permintaan yang dilakukan departemen pemasaran, tapi juga berurusan dengan keuangan, karyawan, kapasitas dan ketersediaan bahan mentah. Dalam perencanaan agregat ada beberapa metode yang umum digunakan yang mencakup manipulasi tingkat persediaan, produksi, tingkat tenaga kerja, kapasitas serta variabel variabel yang mungkin dikendalikan. Menurut Heizer & Render (2001), ada delapan pilihan metode, lima pilihan pertama disebut pilihan

kapasitas karena pilihan ini tidak mencoba mengubah untuk mengubah permintaan tetapi berupaya untuk menyerap fluktuasi permintaan. Tiga pilihan lainnya merupakan pilihan permintaan, agar dapat memuluskan perubahan perubahan sepanjang periode perencanaannya. a. Pilihan Kapasitas 1. Tingkat persediaan yang berubah ubah, manajer dapat menambah persediaan sepanjang satu periode dimana tingkat permintaan rendah, untuk memenuhi tingkat permintaan yang tinggi, pada periode yang akan datang. Jika memilih strategi murni ini, maka biaya biaya yang berkaitan dengan penyimpanan, asuransi penanganan, kelalaian, pencurian, dan modal yang di investasikan akan meningkat. Dipihak lain, ketika perusahaan memasuki periode dimana permintaan meningkat, dapat terjadi kekurangan stok sehingga tidak terjadi penjualan yang semestinya dapat dihasilkan, karena waktu antara yang kemungkinan lebih lama dan pelayanan konsumen yang lebih buruk. 2. Mengubah jumlah tenaga kerja dengan cara merekrut ataupun memberhentikan tenaga kerja. Satu cara untuk memenuhi permintaan adalah mempekerjakan atau memberhentikan para pekerja produksi untuk menyesuaikan dengan tingkat produksi. Namun,sering kali pekerja baru perlu dilatih dan produktivitas akan menurun selagi mereka terserap kedalam perusahaan. Pemberhentian atau pemecatan dapat menurunkan moral para pekerja dan dapat mengarah pada produkivitas yang lebih rendah lagi.

3. Mengubah tingkat produksi berdasarkan waktu lembur atau waktu kosong. Kadangkala mungkin bagi kita untuk mempertahankan jumlah tenaga kerja yang konstan, tetapi jam kerjanya yang akan diubah. Meskipun demikian, walaupun dalam keadaan permintaan meningkat, waktu lembur yang realistis tentu ada batasnya. Upah lembur jumlahnya lebih besar, dan waktu lembur yang terlalu panjang dapat membuat pekerja letih, sehingga produktivitas menurun secara drastis. Waktu lembur juga mengindikasikan biaya pabrikase yang bertambah karena fasilitas produksinya berjalan. Dipihak lain ketika permintaan menurun, perusahaan harus dengan cara apa pun menyerap waktu kosong pekerja, hal ini biasanya merupakan proses yang sulit. 4. Subkontrak. Perusahaan dapat juga memperoleh kapsiats sementara dengan melakukan subkontrak pada beberapa pekerja selama permintan konsumen berada pada periode puncak. Meskipun demikian, tindakan melakukan subkontrak sangat merugikan. Pertama subkontrak memakai biaya, kedua subkontrak membuka kemungkinan klien akan lari kepesaing, ketiga sering kali sulit menemukan pemasok subkontrak yang sangat tepat, yaitu pemasok yang selalu memasok produk yang bermutu baik, tepat pada waktunya. 5. Mempekerjakan tenaga tenaga kerja paruh waktu. Khususnya disektor jasa, pekerja paruh waktu dapat mengisi kebutuhan akan pekerja tak terlatih. b. Pilihan Permintaan 1. Mempengaruhi Permintaan. Pada saat permintaan rendah, sebuah perusahaan dapat mencoba meningkatkan permintaan melalui periklanan, promosi, penjualan sistem personal selling, dan potongan potongan harga.

2. Pesanan cadangan dalam memenuhi permintaan pada periode permintaan tinggi. Pesanan cadangan adalah pesanan barang atau jasa yang diterima perusahaan namun tidak dapat dilayani pada saat itu (baik karena sengaja maupun kebetulan), namun pendekatan ini dapat menghilangkan kesempatan menjual barang barang atau jasa yang lain. 3. Product mix antar musim. Teknik pemulusan aktif yang banyak digunakan secara luas diantara perusahaan perusahaan manufaktur adalah pengembangan product mix untuk barang barang yang berlawanan musim ramainya. Namun, perusahaan jasa (juga manufaktur) yang menerapkan pendekatan iniakan menemukan bahwa mereka terlibat dalam pelayanan jasa atau produk yang di luar jangkauan keahlian mereka atau diluar pasar target mereka. Meskipun kedua strategi diatas dapat memproduksi jadwal agregat yang efektif dari segi biaya, kombinsai dari pilihan pilihan tersebut, (strategi campuran) sering kali lebih berhasil. Strategi campuran mencakup pengabungan dua atau lebih variabel variabel yang dapat dikendalikan untuk menetapkan rencana produksi. Misalnya, perusahaan dapat menggunakan kombinasi dari jam lembur, subkontrak, dan pemerataan persediaan, ataupun ribuan kombinasi berbeda, karena tidak selalu memungkinkan bagi kita untuk menemukan satu rencana agregat yang optimal. Startegi strategi yang umum digunakan dalam perencanaan agregat adalah sebagai berikut:

Table 4. Forecast PT. INS pada bulan April-Desember 2015 Bulan UNIT SPEEDOMETER ASSY ANALOG DAN DIGITAL Type W Tipe X Tipe Y Tipe Z Total April 250227 159779.3 21461.67 1691.67 433159.64 Mei 277111.7 172345.7 22308.67 877.67 472643.74 Juni 304492.3 178666 23787 298.67 507243.97 Juli 309288 178608.3 24247 555 512698.3 Agustus 315852.7 177826 23900 578.33 518157.03 September 326971.3 183466.3 25906 621.33 536964.93 Oktober 296785.3 164716 24326.33 348.33 486175.96 Nopember 298035.3 162574.7 24287.33 266 485163.33 Desember 283133.3 154114.3 22010.67 237 459495.27 Sumber: Data forecast PT. Indonesia Nippon Seiki Tahun 2015 Ket: tipe speedometer dari customer yang diproduksi pada mesin & peralatan yang sama Tipe W Tipe X Tipe Y Tipe Z : KV, KY, KW, KX, dan KM : XA,XB,XC, dan XD : S1, S2, dan S3 : C123, C122, dan C121 Adapun untuk pengumpulan dan pengolahan data adalah sebagai berikut : a) Demand adalah jumlah permintaan pasar akan produk yang dihasilkan, demand yang diperoleh melalui jumlah pesanan, maupun forecast dari bagian PPC. d B = Σ(d)...(2) d B = demand produk/bulan d = demand masing masing jenis produk/bulan

(d) April = (Tipe W + Tipe X + Tipe Y + Tipe Z) = (250.227 + 159.779 + 21462 + 1692) = 433.160 unit Speedometer Table 5. Demand PT. INS Periode April-Des 2015 Bulan Jumlah Permintaan Bulan Jumlah Permintaan April 433.160 September 536.965 Mei 472.644 Oktober 486.176 Juni 507.244 Nopember 485.163 Juli 512.698 Desember 495.495 Agustus 518.157 Rata-rata 490.189 b) Initial Inventori (In I) adalah jumlah stock yang disimpan pada akhir periode produksi yang bertujuan sebagai produk antisipasi jika terjadi kekurangan permintaan pada periode berikutnya. Initial Inventori di peroleh dari jumlah produk yang dialokasikan pada periode sebelumnya. In I In I Ss In I = Σ(ss)............. (3) = inventori awal = safety stock = 34.478 + 27.664 + 5.906 + 1.721 = 69.769 unit. c) Rencana Produksi (Prod) adalah jumlah produk yang akan dihasilkan dalam suatu periode dan menjadi acuan dalam Jadwal Induk Produksi, yang dapat berubah sesuai kebutuhan maupun faktor faktor tertentu. R prod = Rata rata (Σd B )......... (4)

R prod = Rencana produksi bulanan d B = demand produk/bulan R prod = (433.160 + 472.644 + 507.244 + 512.698 + 518.157 + 536.965 + 486.176 + 485.163 + 459.495) / 9 = 490.189 unit/bulannya. d) Kapasitas produksi optimal pekerja (KO P ) adalah jumlah produk yang mampu dihasilkan pekerja selama satu periode kerja dalam kondisi normal. KO P KO P KO T = Rata rata (ΣKO T )....... (5) = Kapasitas produksi optimal pekerja = kapasitas produksi tenaga kerja/bulan Table 6. Kapasitas produksi Speedometer PT. INS Lini Produksi Kapasitas/jam Man Power SA1 218 unit 22 SA2 212 unit 22 SA3 212 unit 22 SA4 218 unit 22 SA5 212 unit 22 SA6 100 unit 17 SA7 212 unit 22 SD1 168 unit 8 SD2 93 unit 8 SD3 106 unit 9

KO P SA 1 dan 4 : 1 jam = 218 speedometer; maka 1 shift = 218 x 8 jam kerja = 1.744 unit/shift Dalam satu bulan = 1.744 x 22 1 hari = 38.368 unit speedometer/bulan dalam satu shift. Maka 1 orang tenaga kerja mampu menghasilkan: 38.368 22 TK/shift = 1.744speedometer/bulan. KO P SA 2,3,5,7, dan 8 : 1 jam = 212 speedometer; maka 1 shift = 212 x 8 jam kerja = 1.696 unit/shift Dalam satu bulan = 1.696 x 22 hari = 37.312 unit speedometer/bulannya dalam 1 shift. Maka 1 orang tenaga kerja mampu menghasilkan: 37.312 22 TK/shift = 1.696 speedometer/bulan. KO P SA 6 : 1 jam = 100 speedometer; maka 1 shift = 100 x 8 jam kerja = 800 unit/shift Dalam satu bulan = 800 x 22 hari = 17.600 unit speedometer/bulannya dalam 1 shift. Maka 1 orang tenaga kerja mampu menghasilkan: 17.600 17 TK/shift = 1.035 speedometer/bulan. KO P SD 1 : 1 jam = 168 speedometer; maka 1 shift = 168 x 8 jam kerja = 1.344 unit/shift 1 Rata-rata hari kerja perbulan

Dalam satu bulan = 1.344 x 22 hari = 29.568 unit speedometer/bulannya dalam 1 shift. Maka 1 orang tenaga kerja mampu menghasilkan: 29.568 = 3.696 speedometer/bulan. 8 TK/shift KO P SD 2 : 1 jam = 93 speedometer; maka 1 shift = 93 x 8 jam kerja = 744 unit/shift Dalam satu bulan = 744 x 22 hari = 16.368 unit speedometer/bulannya dalam 1 shift. Maka 1 orang tenaga kerja mampu menghasilkan: 16.368 8 TK/shift = 2.046 speedometer/bulan. KO P SD 3 : 1 jam = 106 speedometer; maka 1 shift = 106 x 8 jam kerja = 848 unit/shift Dalam satu bulan = 848 x 22 hari = 18.656 unit speedometer/bulannya dalam 1 shift. Maka 1 orang tenaga kerja mampu menghasilkan: 18.656 9 TK/shift = 2.073 speedometer/bulan. Maka diperoleh akumulasi tingkat produksi optimal pekerja sebagai berikut: KOp = Rata rata (ΣKO T )......(6) Kop = (2x1.744) (5x1.696) 1.035 3.696 2.046 2.073 11 Lini Produksi = 1.892 speedometer/bulan. Maka berdasarkan perhitungan di atas dapat disimpulkan satu orang tenaga kerja mampu memproduksi 1.892 speedometer dalam waktu satu bulan.

TK db =..... (7) KOp TK = Jumlah Tenaga kerja d B = demand produk/bulan KO P = Kapasitas produksi optimal pekerja TK pada bulan April = 490.189 speedomete r/bulan 1.892 speedomete r/tk = 259,0850951 Maka menurut Level strategic jumlah Tenaga Kerja yang diperlukan pada bulan April adalah 259 orang tenaga kerja. Ingat: karena tingkat produksi tetap setiap bulannya maka jumlah tenaga kerja konstan dari bulan April sampai pada akhir periode pada bulan Desember. Jika tidak terjadi penambahan jumlah produksi pada periode ini.