BAB V ANALISA HASIL Pada bab sebelumnya telah dilakukan pengolahan data-data yang dikumpulkan untuk pembuatan Perencanaan Kebutuhan Material (MRP). Kemudian dalam bab ini berisikan analisa berdasarkan hasil pengolahan data yang telah dilakukan. 5.1. Analisa Peramalan Permintaan Pada grafik permintaan aktual (gambar 4.1) terlihat bahwa permintaan bulan Januari 2008 sampai dengan Desember 2008 rata-rata permintaan semakin meningkat dan terjadi penurunan pada bulan Juli 2008. Dengan pola grafik seperti itu, maka Penulis melakukan pengolahan data peramalan tersebut dengan menggunakan empat metode,yaitu : Metode Regresi Linier, Metode Regresi Universitas Mercu Buana page 111
Quadratic, Metode Eksponensial, dan Metode Exponential Smoothing α = 0,1 α = 0,5. Untuk memilih metode peramalan terbaik dari keempat metode peramalan yang digunakan, maka dilakukan pemilihan berdasarkan nilai ketepatan peramalan dengan menghitung nilai SEE (Standar Error Estimate), MAD (Mean Absolute Deviation), MSE (Mean Mean Square Error),dan MFE (Mean Forecast Error) dari masing-masing metode peramalan tersebut. Setelah melakukan perhitungan Perbandingan Nilai Kesalahan dari SEE, MAD, MSE, dan MFE. Metode Peramalan yang dipilih adalah metode peramalan Regresi Linier karena mempunyai nilai akurasi kesalahan terkecil. 5.2. Analisa Verifikasi Hasil Peramalan Dari hasil peramalan, Metode Regresi Linier dipilih karena mempunyai nilai akurasi terkecil, tetapi data dari hasil peramalan Metode Regresi Linier harus diverifikasi terlebih dahulu untuk dinyatakan layak atau tidaknya data tersebut untuk digunakan pada perhitungan selanjutnya. Verifikasi atau pemeriksaan hasil peramalan tersebut dilakukan dengan menggunakan Peta Uji Verfikasi. Peta ini digunakan untuk melihat hasil peramalan Metode Regresi Linier, apakah melewati garis batas kontrol yang telah ditentukan. Jika ditemukan satu titik yang berada diluar batas kendali pada saat peramalan Universitas Mercu Buana page 112
diverifikasi maka harus ditentukan apakah data harus diabaikan atau mencari peramalan baru. Jika ditemukan sebuah titik berada diluar batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. Jika semua titik berada di dalam batas kendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada di luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan harus direvisi. Adapun langkah yang harus dilakukan untuk verifikasi adalah : a. Menghitung selisih antara dua hasil peramalan dengan data historis permintaan ( Δy t ) = ( y t y t ) dan hasil perhitungan tersebut dimasukkan ke dalam peta uji verifikasi peramalan. ( Grafik 4.2 ) b. Melakukan perhitungan Moving Range (MR) dan rata-rata Moving Range (MR) untuk menentukan batas-batas kontrol UCL (Batas nilai atas), CL (Batas tengah), dan LCL (Batas nilai bawah). Dari verifikasi hasil peramalan, data berada dalam batas kendali. Sehingga metode Regresi Linier merupakan metode peramalan yang dapat dijadikan data permintaan yang aktual dan dapat digunakan untuk proses perencanaan produksi pada obat Samconal selama perencanaan 12 periode. Universitas Mercu Buana page 113
5.3. Analisa Data Pemakaian Bahan Baku Data pemakaian Bahan Baku Obat Samconal di PT. Samco Farma bersifat stokastik. Dimana dalam pemakaian tiap bahan baku yang berfluktuasi. Selain itu, PT. Samco Farma dalam berproduksi bersifat Made to Order, yaitu memproduksi sesuai dengan customer order atau pesanan pelanggan. Sehingga pemakaian bahan baku sulit dipastikan tergantung jumlah pesanan yang diterima. Berdasarkan ukuran jumlah produk yang dihasilkan PT. Samco Farma produksi dalam jumlah Batch. Berdasarkan cara memproduksinya PT. Samco Farma dapat dianalisa sebagai berikut: Tabel 5.1 Analisa Sistem Produksi Berdasarkan Jenis Produksi PT. Samco Farma Engineering to Made to Asembly to Made to Jenis Produksi Order Order Order Stock Proyek P FMS F F F Job Shop Pmo PT. Flow Shop (Batch Kecil) Samco Farma Mjo Mjo Flow Shop (Batch Besar) Jom Kontinyu Keterangan: Universitas Mercu Buana page 114
P atau p* F atau f M atau m J atau j O atau o C atau c : Sistem Produksi Proyek : Flexsibel Control System : Sistem MRP : Sistem Just in Time : Optimized Production Technology : Countinuous Process Control System *: Huruf besar kesesuaian tinggi, huruf kecil rendah 5.4. Analisa Perencanaan dan Kebutuhan Material (MRP) Perencanaan Kebutuhan Material (MRP) memerlukan inputan yaitu Jadwal Induk Produksi (Master Production Schedule), Status Persediaan dan Struktur Produk (Bill of Material). Adapun perhitungan dari Perencanaan dan Kebutuhan Material (lihat pada point 4.2.3). Model persediaan yang digunakan dalam pengolahan data adalah : 1. LFL ( Lot For Lot ) 2. EOQ ( Economic Order Quantity ) 3. FPR ( Fixed Periode Requirement ) 4. FOQ ( Fixed Order Quantity ) Universitas Mercu Buana page 115
Tabel 5.2. Biaya Total Pemesanan dan Penyimpanan Lot For Lot Nama Bahan Baku Biaya Pemesanan Biaya Penyimpanan Total Parasetamol Rp 2.520.000 Rp 0 Rp 2.520.000 Laktosa Rp 3.240.000 Rp 0 Rp 3.240.000 Starch Rp 3.060.000 Rp 0 Rp 3.060.000 Mg Stearat Rp 1.920.000 Rp 0 Rp 1.920.000 Tabel 5.3. Biaya Total Pemesanan dan Penyimpanan Economic Order Quantity Nama Bahan Baku Biaya Pemesanan Biaya Penyimpanan Total Parasetamol Rp 1.890.000 Rp 99.672.000 Rp 101.562.000 Laktosa Rp 2.430.000 Rp 35.435.700 Rp 37.865.000 Starch Rp 1.785.000 Rp 25.725.750 Rp 27.510.750 Mg Stearat Rp 960.000 Rp 11.848.025 Rp 12.808.025 Tabel 5.4. Biaya Total Pemesanan dan Penyimpanan Fixed Periode Requirement Nama Bahan Baku Biaya Pemesanan Biaya Penyimpanan Total Parasetamol Rp 840.000 Rp 136.993.200 Rp 137.833.200 Laktosa Rp 1.080.000 Rp 59.935.650 Rp 61.015.650 Starch Rp 1.020.000 Rp 24.259.300 Rp 25.279.300 Mg Stearat Rp 640.000 Rp 9.998.475 Rp 10.928.475 Universitas Mercu Buana page 116
Tabel 5.5. Biaya Total Pemesanan dan Penyimpanan Fixed Order Quantity Nama Bahan Baku Biaya Pemesanan Biaya Penyimpanan Total Parasetamol Rp 840.000 Rp 216.805.200 Rp 217.645.200 Laktosa Rp 1.350.000 Rp 81.819.300 Rp 83.169.300 Starch Rp 1.275.000 Rp 36.894.550 Rp 38.169.550 Mg Stearat Rp 640.000 Rp 15.811.775 Rp 16.451.775 Universitas Mercu Buana page 117
Tabel 5.7. Biaya Total Dari Keempat Metode Lot Sizing Biaya Total Material Tipe Lot Sizing Parasetamol Laktosa Starch Mg Stearat Jumlah Biaya Total Lot For Lot Rp 2.520.000 Rp 3.240.000 Rp 3.060.000 Rp 1.920.000 Rp 10.740.000 Economic Order Quantity Rp 101.562.000 Rp 37.865.000 Rp 27.510.750 Rp 12.808.025 Rp179.745.775 Fixed Periode Requirement Rp 137.833.200 Rp 61.015.650 Rp 25.279.300 Rp 10.928.475 Rp235.056.625 Fixed Order Quantity Rp 217.645.200 Rp 83.169.300 Rp 38.169.550 Rp 16.451.775 Rp355.435.825 Metode Perusahaan Saat Ini Rp 110.467.100 Rp 74.287.150 Rp 23.479.325 Rp 11.762.300 Rp219.995.875 Dari hasil perhitungan tabel di atas, Metode yang menghasilkan jumlah Biaya Total Optimal adalah Metode Lot For Lot dengan nilai Rp 10.740.000. Dan perbandingan Jumlah Biaya Total Sistem Perencanaan Kebutuhan Material (MRP) lebih kecil dibandingkan dengan Metode yang digunakan Perusahaan saat ini. Universitas Mercu Buana page 118
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN Penulisan Tugas Akhir ini, diakhiri dengan memberikan kesimpulan tentang pengolahan data dan analisa yang telah di bahas sebelumnya mengenai Perencanaan Kebutuhan Material (MRP) pada Produk Obat Samcconal. 6.1 Kesimpulan Kesimpulan yang dapat Penulis ambil, yaitu : 1. Pengolahan data permintaan dilakukan dengan menggunakan metode peramalan dengan tujuan untuk mengetahui permintaan konsumen untuk masa sekarang dan yang akan datang. Peramalan (forecasting) ini menggunakan empat metode, yaitu Metode Regresi Linier, Metode Regresi Quadratic, Metode Eksponensial, dan Metode Exponential Smoothing α = 0,1 α = 0,5. Kemudian dari keempat Universitas Mercu Buana page 119
metode tersebut dipilih nilai yang memiliki tingkat akurasi kesalahan terkecil dan dilakukan uji verifikasi data dengan menggunakan Peta Moving Range. Peramalan yang dipilih dapat digunakan untuk perhitungan permintaan konsumen dimasa yang akan datang. 2. Dari hasil perhitungan Perencanaan Kebutuhan Material (MRP), Metode Lot For Lot merupakan metode yang menghasilkan Biaya Total yang Optimal dibandingkan dengan Metode Lot Sizing yang lain. Tetapi karena metode Lot For Lot tidak mungkin untuk diterapkan didalam perusahaan maka metode yg dipilih yaitu Economic Order Quantity (EOQ), karena EOQ merupakan nilai terkecil yang kedua setelah Lot For Lot. 6.2 SARAN Berikut ini beberapa saran yang dapat menjadi masukan bagi perusahaan dan menjadi bahan pertimbangan untuk memperbaiki sistem persediaan yang lebih baik lagi di perusahaan dan untuk kelancaran proses produksi : 1. Dengan Perencanaan Kebutuhan Material (MRP), dapat dilakukan rencana pesan bahan baku secara optimal dan dapat memperkecil biaya pemesanan terhadap bahan baku untuk mencapai efisiensi produksi yang optimum. 2. Perusahaan sebaiknya menggunakan sistem MRP, karena dengan menggunakan sistem MRP Perusahaan dapat menentukan secara tepat kapan suatu pekerjaan Universitas Mercu Buana page 120
harus selesai atau material harus tersedia untuk memenuhi permintaan produk dari pelanggan. 3. Pada metode MRP, waktu pengadaan material sangat tergantung pada lead time sehingga apabila lead time tidak pasti, penggunaan MRP akan menyebabkan terjadinya kekurangan material produksi. Universitas Mercu Buana page 121
LAMPIRAN Universitas Mercu Buana page 123
Lampiran 1 Universitas Mercu Buana page 124
Universitas Mercu Buana page 125