|
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Manajemen Operasional
2.1.1 Pengertian Manajemen Operasional
Definisi dasar dari Manajemen Operasional (Stevenson, 2010) yaitu
sebuah ilmu manajemen atau pengendalian dari sebuah sistem atau proses
yang menciptakan sebuah produk atau menyediakan sebuah bentuk jasa.
2.1.2 Tujuan Manajemen Operasional
Tujuan dan fungsi dari pengaplikasian ilmu Manajemen Operasi
berdasarkan buku Operation Management (Heizer & Render, 2009), yaitu
adalah:
1. Pemasaran yang menghasilkan permintaan, paling tidak,
menerima pemesanan untuk sebuah barang dan jasa (tidak akan
ada aktivitas jika tidak ada penjualan)
2. Produksi/operasi yang menghasilkan produk
3. Keuangan atau akuntansi yang mengawasi sehat tidaknya sebuah
organisasi, membayar tagihan, dan mengumpulkan uang
2.1.3 Pentingnya Manajemen Operasi
Berikut adalah beberapa sebab mengapa mempelajari ilmu
Manajemen Operasi menjadi penting mengacu kepada buku Operation
Management (Stevenson, 2010) yaitu dikarenakan semua aspek dalam bisnis
mempengaruhi atau dipengaruhi oleh operasional. Ilmu Manajemen Operasi
juga dap at membantu seseorang memiliki pemahaman yang lebih baik dan
mendalam atas pentingnya berkolaborasi dan hub ungan kerjasama antara satu
instansi dengan yang lain atau hubungan kerjasama antar Negara, karena
setiap sukses atau gagalnya sebuah perusah aan atau negara dipen garuhi oleh
pengaruh faktor internal dan eksternal yang saling berhubungan.
2.1.4 Manajemen Operasi dan Penga mbilan Keputusan
Berdasarkan buku Operation Management (Stevenson, 2010) peran
utama dari Manajemen Operasi ad alah pada p ara peren cana dan pen gambil
|
|
keputusan. Dalam kapasitas ini, manajer operasional memiliki pengaruh
dalam pencapaian tujuan organisasi dan penetapan tujuan yang hendak
dicapai.
Beberap a komponen utama yang digunakan dalam proses
pengambilan keputusan tersebut menggunakan ilmu Manajemen Operasi
antara lain adalah:
1. Model. Sebuah abstraksi realita yang disederhanakan sebagai
representasi dari sesuatu
2. Pendekatan kuantitatif. Sebuah aktivitas yang bertujuan untuk
menyelesaikan suatu masalah dengan perhitungan numerik secara
matematis untuk mendapatkan solusi yang optimal.
3. Matriks kinerja. Sebuah sistem perhitungan yan g digunak an untuk
mengukur tingkat kualitas kinerja yang dilakukan, selain kinerja
matriks juga dapat digunakan untuk pengukuran produktifitas,
fleksibilitas, asset, akurasi peramalan, dan lainnya.
4. Analisa Pertukaran. Sebuah analisa yang seringk ali dihadapi oleh
pengambil keputusan dalam mengambil kebijakan, seringk ali
suatu keadaan dapat dicapai dengan mengorbankan sesuatu yan g
lain sebagai pertukarannya.
5. Pendekatan sistem. Pengertian dari sistem sendiri adalah
serangkaian dari bagian-bagian yang saling terkait dan harus
mampu bekerja bersama. Ini berarti pendekatan sistem adalah
pendekatan yang fokus kepada hubungan internal antara sub-
sistem yan g membentuk sebuah sistem dalam or ganisasi
2.2 Pera malan
2.2.1 Def inisi Peramalan
Definisi dari peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu untuk
memperkirak an kejadian di masa depan. Hal tersebut dapat dilakukan dengan
menggunakan data historis dan proses kalkulasi untuk memprediksikan
sebuah proyeksi atas kejadian di masa datang. Cara lain yang dapat ditempuh
adalah dengan intuisi subjektif atau dengan model matematis yang disusun
oleh pihak manajemen. (Heizer & Render, 2009)
|
|
Definisi lain dari peramalan (Stevenson, 2010), adalah pern yataan
atas suatu nilai di masa depan dari variable permintaan. Oleh karena itu,
peramalan adalah
men genai prediksi di masa depan, semakin baik sebuah
prediksi maka akan semakin baik pula keputusan yang diambil.
Dari beberapa definisi di atas dapat disimpulkan bahwa pengertian
dari peramalan (forecasting) adalah sebuah alat yan g digunakan oleh pihak
manajemen untuk dapat memperkirakan suatu nilai di masa depan yang
berguna sebagai dasar pengambilan keputusan dan persiapan di masa
sekarang dengan dasar dari data historis yang telah dimiliki sebelumnya.
2.2.2 Pendekatan Dalam Peramalan (Forecasting)
Menurut teori manajemen operasi (Stevenson, 2010), dalam
melakukan aktivitas peramalan terdapat beberapa pendekatan b erikut:
1. Peramalan Penilaian (Judgemental), yaitu pendekatan peramalan
dengan analisa subjektif yang didapatkan dari berbagai sumber
sebagai dasar pertimbangan, pengamatan ini memberikan
wawasan baru yang sebelumn ya tidak diketahui. Sumber
informasi tersebut dapat berupa panel para ahli, keterangan pihak
staf, serta survey konsumen.
2. Peramalan Model Asosiatif (Associative Model), pada pendekatan
ini dilakukan peramalan dengan memberikan penjabaran atas
variabel yang berpengaruh terhadap permintaan barang di masa
depan. Sebagai contoh, suatu permintaan atas produk mobil
dipengaruhi oleh harga dan konsumsi bahan bakarnya.
3. Peramalan Urutan Waktu (Time-Series), yaitu teknik peramalan
dengan memproyeksikan pola di masa depan berdasarkan atas
observasi di masa sekarang.
2.2.3 Jenis Peramalan
Penggolongan peramalan berdasarkan jenisnya (Heizer & Rend er,
2009) dibagi menjadi sebagai berikut:
1. Peramalan Ekonomi (Economic Forecast) merupakan jenis
peramalan d engan memprediksi tingkat inflasi, tingkat persediaan
uang dan beberapa indikator ekonomi lainnya yang bermanfaat
untuk perencanaan keuangan.
|
 2. Peramalan Teknologi (Technological Forecast) yaitu teknik
peramalan dengan memp erhatikan tingkat kemajuan teknolo gi, hal
ini dilakukan untuk memprediksi kebutuhan peralatan serta
fasilitas produksi teknologi yan g terbaru.
3. Peramalan permintaan (Demand Forecast) yaitu teknik yang
memberikan proyeksi atas tingkat permintaan produk perusahaan.
Pengamatan dilakukan berdasarkan tingkat penjualan yang
berpengaruh terhadap penentuan kapasitas produksi, infrastruktur,
serta faktor produksi lainnya.
2.2.4 Metode Peramalan (Forecasting)
Melakukan aktivitas per amalan perlu didasari dengan metode yan g
tepat dan terstand arisasi, hal ini dilakukan untuk dapat memberikan proyeksi
masa depan yang jelas dan dapat dipertanggung jawabkan dasar
pemikirannya. Dengan dasar pemikiran atas proyeksi peramalan yang jelas,
pihak manajemen dapat menggunakan dasar pemikiran tersebut sebagai dasar
pengambilan keputusan yang berguna untuk mengantisipasi skenario kejadian
di masa depan.
2.2.4.1 Metode Peramalan Kuantitatif
Merupakan metode peramalan dengan men ggun akan model
matematis dan kalkulasi berdasarkan atas data historis numerik yang
telah dimiliki untuk memberikan proyeksi di masa depan. Beberapa
metode tersebut antara lain adalah:
1. Moving Average
Menurut Heizer dan Render yan g diterjemahkan oleh
Sungkono, C. (Heizer & Render, 2009) adalah suatu
metode peramalan yang menggunakan n rata-rata periode
terakhir data untuk meramalkan periode berikutnya. Rata-
rata bergerak diasumsikan bahwa permintaan pasar akan
stabil sepanjan g masa yang akan diramalkan.
Y = permintaaan dalam periode sebelumnnya
n
Keterangan:
Y = peramalan permintaan periode berikutnya
|
 n = jumlah periode dalam rata-rata bergerak.
2. Weighted Moving Average
Pembobotan rata-rata bergerak mirip dengan rata-rata
bergerak, yang membedakan adalah penempatan bobot.
Saat terdapat tren atau pola yang terdeteksi, bo bot dapat
digunakan untuk menempatkan penekanan yang lebih pada
nilai terkini. Praktik ini membuat teknik peramalan lebih
tanggap
terhadap p erubahan karena periode yang lebih
dekat mendapatkan bobot yang lebih berat. Oleh karena
itu, pemutusan bobot yang digunakan membutuhkan
pengalaman.
Rumus pembobotan rata-rata bergerak (Stevenson, 2010)
adalah:
Ft = wt (At) + wt-1 (At-1) + … + wt -n(At-n)
Keterangan:
wt = bobot untuk periode t,
wt-1 = bobot untuk periode t – 1, dan seterusnya,
At = permintaan aktual pada periode t,
At-1 = permintaan aktual pada periode t – 1, dan
seterusnya
3. Additive Seasonal
Penulis menggunakan 2 jenis additive decomposition, yaitu
dengan dasar penghalusan (basis for smoothing) (Jacobs,
Chase, & Aquilano, 2009)
Average for all data
CTD MA = = y
x
Difference = Demand – CTD MA
Seasonal = Ratio quarter ke –
i
n
|
 Smoothed = Demand – Seasonal
Y unadjusted = a + bx
Y adjusted = Y unadjusted x Seasonal
Keterangan:
CTD MA = Centered Moving Average
yunadjusted = peramalan yan g tidak d isesuaikan
yadjusted = peramalan yan g disesu aikan
Centered Moving Average
CTD MA = yt-1 + yt + yt+1
3
Difference = Demand – CTD MA
Seasonal = Ratio quarter ke – i
n
Smoothed = Demand – Seasonal
Y unadjusted = a + bx
Y adjusted = Y unadjusted x Seasonal
Keterangan:
CTD MA = Centered Moving Average
yunadjusted = peramalan yan g tidak d isesuaikan
yadjusted = peramalan yan g disesu aikan
4. Multiplicative Seasonal
Penulis menggunakan 2 jenis multiplicative
decomposition, yaitu dengan dasar penghalusan (basis for
smoothing) (Jacobs, Chase, & Aquilano, 2009)
|
 Average for all data
CMA = y
x
Ratio = Demand
CMA
Seasonal = Ratio quarter ke – i
n
Smoothed = Demand
Seasonal
Y unadjusted = a + bx
Y adjusted = Y unadjusted x Seasonal
Keterangan:
CMA = Centered Moving Average
yunadjusted = peramalan yang tidak disesuaikan
yadjusted = peramalan yan g disesuaikan
Centered Moving Average
CMA = yt-1 + yt + yt+1
3
Ratio = Demand
CMA
Seasonal = Ratio quarter ke – i
n
Smoothed = Demand
Seasonal
|
 Y unadjusted = a + bx
Y adjusted = Y unadjusted x Seasonal
Keterangan:
CMA = Centered Moving Average
yunadjusted = peramalan yan g tidak d isesuaikan
yadjusted = peramalan yan g disesu aikan
2.2.5 Mengukur Kesalahan Peramalan
Terdap at beberapa cara sebagai alternatif untuk mengukur tingkat
kesalahan dari suatu metode per amalan yan g telah dilakukan, antara lain
adalah:
-
Mean Squared Error (MSE)
Merupakan nilai tengah kesalahan dalam kuadrat dengan rumus
|
peramalan
kesalahan
|
2
=
MSE
n
-
Mean Absolute Deviation (MAD)
Merupakan nilai absolut rata-rata dari deviasi peramalan, dihitung
dengan rumus
|
peramalan
-
aktual
|
MAD
=
n
Tiga metode tersebut adalah merupakan teknik pengukuran tingkat
kesalahan yang didapatkan dari suatu aktivitas peramalan, tiga metode
tersebut dapat diaplikasikan terhadap berbagai metode peramalan yang
dilakukan. Semakin kecil nilai MAD dan MSE maka semakin per hitungan
peramalan yang dilakukan semakin mendekati terhadap kecenderungan pola
data historis.
Selain tiga metode perhitungan keakuratan tersebut, terdapat satu
metode yang dapat berfungsi sebagai validasi dari sebuah aktifitas peramalan,
yaitu adalah metode Tracking Signal. Pada metode ini dilakukan perhitungan
|
 untuk dapat mengetahui simpangan dari tingkat peramalan yang dilakukan
baik batas positif maupun negative dengan batasan sebesar ±4.
Cara untuk memantau dan mengendalikan peramalan adalah dengan
menggunakan sin yal penelusuran. Menurut Operational Management.
(Heizer & Render, 2009) sinyal penelusuran (tracking signal) ad alah suatu
pengukuran seberapa jauh peramalan d apat memperkirakan nilai-nilai aktual.
Sinyal penelusuran dapat dihitung berd asarkan p embagian dari running sum
of the forecast errors (RSFE) dengan mean absolute deviation (MAD), secara
matematis seperti berikut:
(Permintaan aktu al per iode i - Permintaan peramalan periode i)
MAD
Sinyal penelusuran yang bernilai positif menandakan permintaan lebih
besar dari hasil peramalan. Sinyal negatif berarti permintaan lebih sedikit dari
peramalan. Sinyal penelusuran yan g bagus adalah yang memiliki RSFE
rendah. Satu MAD senilai dengan ± 0,8 standar deviasi, ±2 MAD = ±1,6
standar deviasi, ±3 MAD = ±2,4 standar deviasi, dan ±4 MAD = ± 3,2
standar deviasi. Kenyataan ini menyarankan sebuah peramalan untuk dapat
“terkendali”, 89% kesalahan diharapkan jatuh dalam rentang ±2 MAD, 98%
dalam rentang ±3 MAD, atau 99,99% dalam rentang ±4 MAD.
2.2.6 Peramalan dengan QM For Windows
Teknik peramalan saat ini kalkulasinya dapat dibantu dengan adan ya
sebuah program perhitungan berbasis sistem operasi komputer Windows.
Program yang dapat digunakan antara lain adalah program QM For Windows
yang mampu mengolah data dan memberikan hasil peramalan secara lebih
cepat karena pengguna han ya perlu memberikan input data yang hendak
dikalkulasi. Beberapa langkahnya antara lain adalah:
1. Buka program QM For Windows
2. Pilih Module – Forecasting
3. Pilih File – New - Time Series Analysis
4. Masukkan periode waktu data historis
5. Masukkan data aktual dari data historis
|
|
6. Pilih metode yang hendak digunakan
7. Klik pada tombol solve
8. Hasil peramalan untuk periode depan akan keluar serta
kalkulasi kesalahan peramalannya
2.3 Konsep Perencanaan Agregat
2.3.1 Def inisi Perencanaan Agregat
Perencanaan agregat berarti menggabungkan sumber daya-sumber
daya yang sesuai ke dalam istilah-istilah yang lebih umum. Dengan adanya
ramalan permintaan, serta kapasitas fasilitas, persediaan jumlah tenaga k erja
dan input produksi yang saling berkaitan, maka perencana harus memilih
tingkat output untuk fasilitas selama tiga sampai delapan belas bulan ke
depan (Sukendar & Riki, 2008)
Perencanaan agr egat merupakan bagian dari sistem perencanaan
produksi yang lebih besar, sehingga pemahaman mengenai keterk aitan antara
rencana dan beberapa factor internal dan eksternal merupakan sesuatu yang
berguna. Di lingkungan perusahaan manufaktur, jadwal produksi utama yang
dihasilkan memberikan input untuk sistem MRP yan g mengutamakan
mengenai perolehan atau produksi komponen-komponen yang diperlukan.
Jadwal kerja yang mendetil untuk tenaga kerja dan penjadwalan berprioritas
untuk produk dihasilkan sebagai tahapan terakhir sistem perencanaan
produksi.
2.3.2 Strategi Perencanaan Agregat
Perencanaan agregat memiliki berbagai metode (Nahmias, 2008 ),
beberapa metode diantar anya yaitu adalah:
-
Strategi Perburuan (Chase Strategy). Men coba untuk mencapai
tingkat output untuk setiap periode yang memenuhi prediksi
permintaan untuk perio de tersebut. Strategi ini dapat terpenuhi
dengan berbagai cara. Sebagai contoh, manajer operasi dapat
mengubah tingkat tenaga kerja dengan merekrut atau
memberhentikan karyawan, atau dapat mengubah jumlah
produksi dengan waktu lembur, waktu kosong, karyawan paruh
waktu, atau subkontrak. Banyak organisasi jasa lebih menyukai
|
 strategi perburuan ini karena pilihan persediaan sangatlah sulit
atau mustahil untuk diadopsi.
-
Strategi tingkat atau penjadwalan tingkat (Level Strategy).
Adalah rencan a agregat dimana tingkat produksi tetap sama dari
periode ke periode. Perusahaan seperti Toyota dan Nissan
mempertahankan tingk at produksi mereka pada tingkat yang
seragam dan mungkin (1) memberikan persediaan produk mereka
naik atau turun untuk menopang perbed aan antara jumlah
permintaan dan produksi atau (2) menemukan pekerjaan alternatif
bagi karyawan. Filosofi mereka adalah tenaga kerja yang stabil
menciptakan produk dengan kualitas lebih baik, lebih sedikit
perputaran karyawan dan ketidakhadiran, serta karyawan yang
lebih berkomitmen terhadap tujuan perusahaan. Penghematan lain
mencakup karyawan yang lebih berpengalaman, penjadwalan dan
pengawasan yang lebih mudah, serta lebih sedikit pembukaan dan
penutupan usaha yang dramatis. Penjadwalan bertingkat akan
bekerja dengan baik ketika permintaan cukup stabil.
2.3.3 Rumus Perencanaan Agregat
Dalam perhitungan Agregat, terdapat beberapa rumus dasar dalam
prosesn ya (Nahmias, 2008). Beberapa rumus tersebut antara lain adalah:
Nilai Angka Agregat
Nilai Agregat =
Produksi perorang
x Nilai Agregat
Pekerja Minimum
Biaya Simpan
Holding C ost x Inventory
|
 Biaya Rekrut
Hiring Cost x
Biaya Pecat
Firing Cost x
Rasio Pekerja
2.4 Konsep MPS (Mast er Production Schedule)
2.4.1 Def inisi MPS
Master Production Schedule adalah sebuah jadwal yang menjadi
indikator dari jumlah dan waktu dari rencana produksi yang berhasil
diselesaikan. Berdasarkan definisi tersebut, MRP berhubungan kepada dua
hal yaitu untuk pemenuhan jadwal waktu produksi dan juga pengendalian
persediaan yang berhubungan d engan jumlah produksi yang ingin dicapai.
(Stevenson, 2010)
Terdap at tiga hal utama yang dibutuhkan sebagai input dari MPS
yaitu adalah p ersediaan awal yang dimiliki saat ini sebagai dasar perkiraan,
peramalan
permintaan yang hend ak dipenuhi dalam setiap periode
penjadwalan, dan ter akhir adalah tingkat permintaan konsumen yang sudah
dijanjikan untuk dipenuhi. Sebagai hasil dari proses MPS ini maka akan
didapatkan pro yeksi atas
peramalan yang dilakukan, jadwal dari struktur
MPS, dan tingkat persediaan yang diperkirakan.
2.4.2 Format Metode MPS
Metode MPS adalah metode dengan format berupa tabel yang
menunjukkan berbagai informasi dalam proses produksi seperti peramalan,
tingkat permintaan konsumen, proyeksi persediaan, jadwal dan terakhir
adalah proyeksi persediaan yang dapat dijanjikan.
Berikut adalah gambaran dari format MPS tersebut dan juga
penjabarannya:
|
 Tabel 2.1 Format MPS
Bulan n2
A Bulan n1
Week 1 2 3 4 1 2 3 4
Forecast B1 B2 B3 B4 … … … Bn
Orders C1 C2 C3 C4 … … … Cn
Projected
On-Hand
Inventory
D1 D2 D3 D4 … … … Dn
MPS E1 E2 E3 E4 … … … En
Available-to-
promise
Inventory
F1 F2 F3 … Fn
Sumber : Studi Literatur
Berdasarkan tabel di atas, kita dapat mengisinya dengan b eberapa
informasi yang terkait dengan proses produksi seperti
1. Pada kolom A kita dapat mengisin ya dengan persediaan awal yang
dimiliki oleh perusahaan.
2. Pada kolom B1..Bn kita dapat mengisin ya berdasarkan dari data
peramalan yang telah dikalkulasikan secara terpisah.
3. Pada kolom C1..Cn kita dapat mengisinya dengan data tingkat
permintaan dari konsumen.
4. Pada kolom D1..Dn dapat diisi dengan kalkulasi berdasarkan
rumus:
Previous Inventory – Current Requirement
Sehingga pada kolom D1 bisa diisi dengan persediaan awal A
dikurangi dengan C1 sedangk an pada kolom D2 diisi dengan D1
dikurangi B2, D3= D2 – B3 dan seterusnya.
5. Pada baris E yang b erisi MPS, kolom hanya diisi jika pada kolom
D terdapat nilai yang minus. Kolom ini diisi dengan rencana
jumlah produksi yang telah direncanakan sebelumnya. Setelahn ya,
|
|
jumlah tersebut ditambahkan pada nilai di kolom D yang
berjumlah minus.
6. Pada kolom F diisi dengan rumus
F1 = MPS – (C1 + C2) (sisanya jika ad a)
Kolom ini diisi secara berkala, pada ilustrasi di atas diisi setiap 2
minggu sekali.
2.5 Pengendalian Persediaan
2.5.1 Def inisi Pengendalian Persediaan
Arti kata persediaan atau inventory sendiri adalah stok atau simpanan
suatu barang. Pengend alian persediaan berarti adalah suatu cara yang
dilakukan oleh perusahaan untuk dapat mengatur dan mengendalikan tingkat
persediaan stok tersebut.
2.5.2 Peran Pengendalian Persediaan
Dalam buku Operation Management (Stevenson, 2010) dijelaskan
beberapa peran dasar yang dilakukan oleh persediaan / inventory, yaitu:
1. Untuk memenuhi antisipasi permintaan dari konsumen.
2. Mengh aluskan kebutuhan produksi untuk barang-barang musiman
/ seasonal. Hal ini terjadi pada produk seperti buah dan
perlen gkapan hari raya.
3. Untuk memisahkan tahapan oper asional, jika terjadi gangguan
terhadap suatu tahap maka barang yang sudah dalam stok dapat
melanjutkan operasion alnya sementara.
4. Untuk melindungi dari habisnya stok. Bisa dikarenakan
keterlambatan pengiriman atau peningkatan permintaan.
5. Untuk memanfaatkan siklus order, dengan melebihkan jumlah
pembelian untuk men gur angi biaya order.
6. Untuk melindungi dari fluktuasi harga bahan baku.
7. Untuk memanfaatkan diskon kuantitas dalam melakukan
pembelian.
2.5.3 Jenis Biaya Pengendalian Persediaan
Tiga biaya dasar yang selalu dapat diasosiasikan dengan adanya
pengendalian p ersediaan antara lain adalah:
|
 1. Holding cost. Biaya yang timbul dari penyimpanan persediaan
untuk periode waktu tertentu.
2. Ordering cost. Biaya untuk melakukan pembelian dan penerimaan
stok.
3. Shortage cost. Biaya yang timbul saat permintaan yang ada tidak
dapat terpenuhi dengan baik oleh pasokan dari persediaan,
biasanya dalam satuan profit per unit.
2.5.4 Metode Pengendalian Persediaan
2.5.4.1 Metode Economic Order Quantity (EOQ)
Metode EOQ adalah metode yang bertujuan untuk mendapatkan
tingkat order yang bersifat tetap besarannya. Karena bertujuan untuk
mendapatkan tingkat besaran order yang tetap, maka metode ini berusaha
untuk mendapatkan tingkat besaran order yang optimal jumlahnya mengacu
kepada permintaan yang dihadapi oleh perusahaan. Pada perhitun gan ini
faktor tunggu
(lead time) diperhitungkan untuk meletakan titik order kembali
berdasarkan jumlah optimal yang telah diperhitungkan sebelumnya sehingga
datangnya order tepat waktu untuk mengantisipasi permintaan yang muncul.
Perhitungan EOQ dengan jumlah besar tingkat order k embali yang
kecil akan meminimumkan tingkat biaya p enyimpanan namun akan
meningkatkan intensitas order kembali, namun dengan jumlah order kembali
yang besar maka perusahaan akan mengurangi intensitas order dengan
konsekuensi pada bertambahn ya biaya p enyimpanan karena stok yang
membesar. Pada umumnya perencanaan ini dilakukan untuk lama periode
selama setahun ke depan. (Stevenson, 2010)
Rumus Annual Carrying Cost
. H
Rumus Ordering C ost
. S
|
 Rumus Total Biaya
. H + . S = TC
Rumus Tingkat Permintaan Optimum
Q* =
Rumus Panjang Siklus Order
Q = Order Quantity
H = Annual Holding Cost
D = Annual Demand
S = Annual Setup Cost
TC = Total Cost
Pada sistem pengendalian persediaan, terdapat rumusan untuk
mengetahui titik melakukan order kembali untuk mengembalikan tingkat
persediaan (Mangan & Lalwani, 2012), rumus perhitungannya adalah :
ROP = D x L + SS
ROP = Reorder Point
D = Annual Demand
L = Lead Time
SS = Safety Stock
Rumus untuk mengetahu i kapan waktu order adalah:
T = EOQ / D
|
 T = Waktu
D = Annual Demand
Q = M – I
M = Max Inv
I = C urrent Inv
Q = Order quantity
2.5.4.2 Metode Lot For Lot (LFL)
Mengacu pada buku Manajemen Operasi (Haryanto, 2008) metode ini
dikenal juga dengan nama metode persediaan minimal dikarenakan proses
dalam metode ini yang men yediakan persediaan atau melakukan produksi
hanya jika diperlukan saja sehingga tingkat persediaan terjaga pada tingkat
yang rendah dan seminimal mungkin.
Kondisi yang sesuai un tuk dapat menggunakan metode ini adalah
kondisi dimana perusahaan menjual atau men yimpan barang yang sifatnya
tidak tahan lama, namun dengan konsekuensi risiko keterlambatan
pengiriman yang harus diperhitungkan sebelumnya.
2.5.4.3 Metode Production Order Quantity (POQ)
Metode POQ atau juga dikenal dengan metode Economic
Manufacturing Quantity (EMQ) adalah variasi dari bentuk konvensional
metode EOQ. Metode ini biasanya dipakai u ntuk horizon perencan aan
selama satu tahun atau selama 12 bulan. Metode in i baik digunakan bila
terdapat satu dari dua situasi berbeda, yaitu jika persediaan secara
berkelanjutan terus menerus bertambah seiring dengan adanya ko nsu msi
untuk pemenu han p ermintaan, atau jika unit yang diproduk si juga dijual
secara simultan. Keadaan tersebut yang membedakan metode ini bila
dibandin gkan dengan metode EOQ. (Wisner, Tan , & Leong, 2011)
Rumus jumlah order optimal (Q*)
Q*=
|
 D : Annual Demand
H : Annual Holding Cost/ Unit
S : Setup Cost
d : Daily Demand
p : Daily Production Rate
Rumus Persediaan Maksimum
Max Inv = Q ( )
Rumus Tingkat Rata-rata Persediaan
Avg Inv = pt – dt
Biaya Pen yimpan an Persediaan Tahunan
Annual Holding Cost = Avg Inv x H
2.5.5 Penerapan Material Resource Planning (MRP)
2.5.5.1 Def inisi
Material Requirement Planning (MRP) adalah sebuah metode
perencanaan dan pengendalian pesanan dan persediaan untuk barang-barang
yang b ersifat dependant terhadap benda yang lain, sehingga permintaannya
cenderung berfluktuasi. Barang yang termasuk dalam kategori ini antara lain
adalah bahan baku, parts, subassembly d an assemblies yang kesemuanya
merupakan persediaan manufaktur. (Kumar & Meade, 2002)
Sedangkan menurut William J. Stevenson (2010), MRP adalah sebuah
sistem informasi berb asis komputer yang menterjemahkan MPS untuk produk
akhir menjadi kebutuhan berbasis waktu untuk bahan baku, komponen, dan
subassembly.
Beberap a elemen yang harus dimiliki sebagai input dari sistem MRP
mengacu kepada William J. Stevenson (2010) adalah:
1. Master Schedule. Dikenal juga sebagai MPS, yaitu adalah sebuah
bentuk pernyataan mengenai produk akhir apa yang hendak
diproduksi, dengan jumlah dan waktu penyelesaian tertentu.
2. Bill of Material (BOM). Adalah sebuah daftar dari bahan-bahan baku
yang diperlukan dalam menghasilkan satu unit produk akhir tertentu.
|
|
3. Inventory Record. Sebuah daftar mengenai status barang persediaan
perusahaan berdasarkan periode waktu.
Beberapa keuntungan dari pengaplikasian sistem MRP pada proses
produksi antara lain adalah:
1. Tingkat persediaan-terproses yang rendah, dikarenakan tepatn ya
jumlah pasokan terhadap permintaan
2. Kemampuan untuk melacak arus kebutuhan material
3. Kemampuan untuk mengevaluasi kebutuhan kapasitas yang
dihasilkan dari penjadwalan utama yang ada
4. Perkiraan alokasi waktu produksi
5. Kemampuan untuk mengidentifikasi persediaan dengan lebih mudah
secara Backflushing, yaitu cara menjabarkan produk berdasarkan Bill
of Material untuk mengetahui jumlah bahan baku dan komponen yang
digunakan.
Tujuan dari pengaplikasian sistem MRP seperti dijelaskan dari buku
Introduction Materials Management (Arnold, 2000) yaitu adalah:
1. Menentukan kebutuhan, dengan tujuan untuk memperoleh jumlah
material yang tepat serta waktu yang dibutuhkan dalam proses
produksi diketahui tingkat kebutuhannya. Den gan adanya MRP kita
mengetahui material yang dibutuhkan sebagai input MPS serta
diketahui lead time.
2. Menjaga prio ritas, untuk mengantisipasi perubahan dalam proses
produksi atau keadaan di pasar maka sistem MR P fleksibel dan harus
dapat diatur ulang.
2.5.5.2 Format
Dalam format utama berupa tabel yang berisi atas informasi-informasi
bahan baku dalam proses produksi, berikut adalah contoh dari format tabel
yang digunakan.
|
 Tabel 2.2 Format MRP
Past
Due 1 2 3 4 5 6
Gross
Requirement
Schedule Receipt
Projected on
Hand
Net Requirement
Order Receipt
Order Release
Sumber : Studi Literatur
Tabel tersebut berisi komponen-komponen yang adalah:
1. Gross Requirement, adalah total ekspektasi dari
permintaan atas barang atau bahan baku tertentu dalam
suatu periode waktu
2. Scheduled Receipt, menyatakan jumlah material yang
dipesan dan akan diterima dalam suatu periode waktu
3. Projected On-Hand, merupakan perkiraan jumlah
persediaan yang akan dimiliki saat permulaan dari setiap
periode waktu
4. Net Requirements, tin gkat kebutuhan yang sebetulnya
diperlukan dalam suatu p eriode waktu
5. Planned Order Receipt, jumlah pesanan yang akan
diterima dalam setiap awal dari suatu periode waktu
dengan sekaligus mempertimbangkan tingkat Safety Stock.
6. Planned Order Releases, menyatakan kapan suatu order
sudah harus diberikan atau dilepas ke proses manufaktur
sehingga komponen tersebut tersedia ketika dibutuhkan
oleh produk induknya. Penetapann ya dilakuk an sebelum
barang tersebut dibutuhkan
|
|
7. Projected Availability Balance 1-2 (PAB1-PAB2), adalah
merupakan pernyataan atas jumlah material yang dimiliki
saat ini sebagai persediaan awal dan akhir periode.
|
|
|