BAB III METODE PENELITIAN
3.2 Identifikasi dan Definisi Operasional Variabel
3.2.2 Definisi Operasional Variabel
Z = Total keuntungan maksimal (Rp) dimana didapat dari jumlah keuntungan produk dikali variabel keputusan
2. Variabel Bebas a. Data jenis produk
Adalah jumlah dari tiap-tiap produk yang diproduksi, dimana : X1 = Jumlah produk Odiva Gardenir ukuran 36
X2 = Jumlah produk Odiva Gardenir ukuran 37
X3 = Jumlah produk Odiva Gardenir ukuran 38
X4 = Jumlah produk Odiva Gardenir ukuran 39
X5 = Jumlah produk Odiva Gardenir ukuran 40
X6 = Jumlah produk Odiva Gerimis ukuran 36
X7 = Jumlah produk Odiva Gerimis ukuran 37
X8 = Jumlah produk Odiva Gerimis ukuran 38
X9 = Jumlah produk Odiva Gerimis ukuran 39
X10 = Jumlah produk Odiva Gerimis ukuran 40
X11 = Jumlah produk Idola Jari ukuran 36
X12 = Jumlah produk Idola Jari ukuran 37
X13 = Jumlah produk Idola Jari ukuran 38
X14 = Jumlah produk Idola Jari ukuran 39
X15 = Jumlah produk Idola Jari ukuran 40
b. Data produksi Januari 2012 – Desember 2012
c. Data permintaan produk Januari 2012 – Oktober 2013 Adalah jumlah produk yang dipesan oleh konsumen. d. Data komposisi bahan baku
Adalah formulasi yang digunakan dalam membuat produk. e. Data ketersediaan bahan baku
Adalah jumlah seluruh bahan baku yang digunakan untuk produksi selama satu tahun.
f. Data Keuntungan tiap produk
Adalah laba bersih yang didapat dari penjualan produk per unit, dimana : C1 = Keuntungan dari produk Odiva Gardenir ukuran 36 (Rp)
C2 = Keuntungan dari produk Odiva Gardenir ukuran 37 (Rp)
C3 = Keuntungan dari produk Odiva Gardenir ukuran 38 (Rp)
C4 = Keuntungan dari produk Odiva Gardenir ukuran 39 (Rp)
C5 = Keuntungan dari produk Odiva Gardenir ukuran 40 (Rp)
C6 = Keuntungan dari produk Odiva Gerimis ukuran 36 (Rp)
C7 = Keuntungan dari produk Odiva Gerimis ukuran 37 (Rp)
C8 = Keuntungan dari produk Odiva Gerimis ukuran 38 (Rp)
C9 = Keuntungan dari produk Odiva Gerimis ukuran 39 (Rp)
C10 = Keuntungan dari produk Odiva Gerimis ukuran 40 (Rp)
C11 = Keuntungan dari produk Idola Jari ukuran 36 (Rp)
C12 = Keuntungan dari produk Idola Jari ukuran 36 (Rp)
C13 = Keuntungan dari produk Idola Jari ukuran 38 (Rp)
C14 = Keuntungan dari produk Idola Jari ukuran 39 (Rp)
3.3. Langkah – Langkah Pemecahan Masalah
Dalam menyelesaikan permasalahan De Novo Programming perlu ditetapkan langkah – langkah yang akan diambil agar dapat diselesaikan secara terstruktur, seperti yang digambarkan dalam digram alir berikut ini ;
A
Pengumpulan Data (Periode Januari 2012 – Oktober 2013) : a. Data Jenis Produk
b. Data Produksi
c. Data Permintaan Produk d. Data Komposisi Bahan Baku e. Data Ketersediaan Bahan Baku f. Data Harga Keuntungan Tiap Produk
Mulai
Orientasi Perusahaan Studi Pustaka
Perumusan Masalah
Tujuan Penelitian
Identifikasi Variabel
Perencanaan Produksi dengan
De Novo Programming
Perencanaan Produksi dengan Keadaan Riil Perusahaan
B
Perhitungan Laba untuk Masing – Masing Produk
Ya Tidak
Ya Metode Usulan Diterima
Plot Data
Menghitung MSE dari masing- masing Metode Peramalan
Memilih Niai MSE Terkecil
D E
C
Penetapan Metode Peramalan Apakah TC2 >
TC1 ?
Hitung rencana produksi dengan
De Novo Programming
Pengolahan Data dengan
De Novo Programming Formulasi Model
De Novo Programming
B
Hitung total profit riil (TC1) (Januari – Desember 2012)
A
Hitung produksi riil perusahaan
Hitung total profit
De Novo Programming(TC2) (Januari - Desember 2012)
Gambar 3.1 Langkah – Langkah Pemecahan Masalah
Penjelasan Langkah – Langkah Pemecahan Masalah 1. Mulai
2. Orientasi Perusahaan
Langkah ini merupakan suatu studi pengenalan awal dari perusahaan yang menjadi tempat penelitian. Dengan orientasi perusahaan, diharapkan dapat
Hasil dan Pembahasan
Kesimpulan dan Saran Melakukan Verifikasi Peramalan
dengan Menggunakan MRC
Data Terkontrol?
Selesai
D E
Perencenaan Produksi dengan De Novo Programming November 2013 - Oktober 2014
C
Ya
Tidak
Peramalan Permintaan bulan November 2013 - Oktober 2014
diketahui beberapa masalah yang ada pada perusahaan sesuai dengan topik penelitian yang akan diteliti.
3. Studi Pustaka
Studi pustaka berguna untuk meningkatkan pemahaman/ landasan teori dan permasalahan yang akan diteliti, serta menunjang dan mempermudah bagi peneliti untuk merumuskan masalah penelitian yang tersebut.
4. Perumusan Masalah
Dalam langkah ini dijelaskan bahwa salah satu maslah yang ada diperusahaan adalah keuntungan yang belum optimum dalam menentukan berapa jumlah optimum bahan baku yang dibutuhkan dengan pasti tanpa terjadinya kelebihan atau sisa dan beberapa jumlah tiap–tiap produk yang harus diproduksi.
5. Tujuan Penelitian
Langkah ini merupakan tujuan yang diinginkan perusahaan, yaitu merencanakan produksi yang optimal dengan De Novo Programming agar memperoleh keuntungan yang maksimal.
6. Identifikasi Variabel
Selanjutnya kita melakukan identifikasi variabel, variabel–variabel apa saja yang mempengaruhi pembuatan model De Novo Programming.
7. Pengumpulan Data
Langkah berikutnya adalah pengumpulan data, dari sini dapat diketahui keadaan riil perusahaan. Data yang biasa digunakan dan tersedia untuk membuat perencanaan produksi adalah data sekunder yaitu data produksi, data permintaan, data ketersediaan bahan baku, data biaya produksi , dan harga pokok penjualan, serta data komposisi bahan baku CV Wedoro Jaya.
Pengukuran dilakukan mulai Januari 2012 hingga Desember 2012. Dari data yang diperoleh dapat diolah untuk membandingkan antara keadaan riil perusahaan dan metode De Novo Programming.
8. Perencanaan Produksi dengan Keadaan Riil Perusahaan.
Langkah ini adalah merencanakan produksi dengan keadaan riil perusahaan saat itu. Data yang di dapat adalah jumlah produksi dan harga per unit dari Januari 2012 hingga Desember 2012.
9. Perencanaan Produksi dengan De Novo Programming
Ini langkah pertama dalam metode De Novo Programming ini adalah merencanakan produksi sandal dengan menggunakan metode De Novo Programming sebagai perbandingan dengan metode riil perusahaan nantinya.. 10.Perhitungan Laba Untuk Masing-masing Produk
Langkah selanjutnya adalah menghitung masing–masing keuntungan sandal yang digunakan sebagai fungsi tujuan untuk memaksimalkan keuntungan keseluruhan.
11.Formulasi Model De Novo Programming
Langkah selanjutnya adalah membuat suatu formulasi dari data–data yang diperoleh dengan fungsi tujuan untuk memaksimalkan keuntungan dan sebagai batasannya adalah kendala kapasitas produksi, kendala ketersediaan bahan baku, kendala buget produksi, dan kendala permintaan produk.
12.Pengolahan data dengan De Novo Programming
Dalam langkah ini yaitu melakukan pengolahan data menggunakan metode De Novo Programming.
13.Hitung Rencana Produksi dengan De Novo Programming
Langkah selanjutnya adalah langkah dimana hasil formulasi dan pengolah data dengan De Novo Programming dihitung guna merencanakan produksi dengan metode De Novo Programming.
14.Jumlah Produksi Rill Perusahaan
Langkah ini merencanakan produksi riil perusahaan dari data jumlah produksi dengan dikali harga per pasang sandal sesuai jenis yang diperlukan.
15.Hitung Total Profit rill (TC1)
Langkah ini merupakan perhitungan antara harga jual dikurangi harga pokok produk dari semua total produk yang sudah terjual di awal bulan Januari hingga akhir Desember 2012 dengan keadaan riil perusahaan.
16.Hitung Total Profit De Novo Programming (TC2)
Langkah ini merupakan perhitungan antara harga jual dikurangi harga pokok produk dari semua total produk yang terjual di awal bulan Januari hingga akhir Desember 2012 dengan menggunakan metode De Novo Programming. 17.TC2 lebih kecil dari TC1
Langkah selanjutnya adalah membandingkan hasil–hasil profit anatara metode De Novo Programming denga profit riil perusahaan. Apabila profit De Novo Programming lebih besar dari profit rill perusahaan maka model De Novo Programming dapat diterima.
18.Metode Usulan Diterima
Menyiapkan model peramalan yang dianggap sesuai untuk melakukan peramalan permintaan produk periode berikutnya
19.Plot Data
Melihat jenis data sebagai penentu metode yang akan digunakan selanjutnya, merupakan data random, trend, musiman atau siklus.
20.Penetapan Metode Peramalan
Menetapkan metode yang digunakan sesuai dengan plot data 21.Menghitung MSE
Dari masing – masing model yang digunakan untuk meramalkan kita hitung nilai MSEnya.
22.Memilih nilai MSE terkecil
Dari hasil perhitungan MSE tersebut kita urutkan dari yang terkecil sampai yang terbesar. Karena kita akan memilih metode peramalan dengan nilai MSE yang paling kecil.
23.Melakukan verifikasi dengan menggunakan peta rentang bergerak ( MRC ) Kita melakukan uji verifikasi untuk data – data dari metode peramalan dengan nilai MSE terkecil tersebut. Untuk mengetahui apakah ada data yang out of control.
24.Apakah data terkontrol, jika data tidak terkontrol atau ada data yang out of control, maka kembali pada pengurutan MSE yang terkecil dan memilih nilai MSE yang terkecil berikutnya untuk dilakukan verifikasi lagi. Jika data terkontrol maka berlanjut ke langkah berikutnya dan metode peramalan tersebut digunakan.
25.Peramalan Permintaan bulan November 2013- Oktober 2014
Meramalkan jumlah permintaan sandal untuk bulan November 2013 hingga Oktober 2014.
26.Perencanaan Produksi dengan De Novo Programming
Merencanakan jumlah bahan baku yang akan dibutuhkan untuk menunjang kebutuhan produksi yang telah di ramalkan mulai November 2013 hingga Oktober 2014.
27.Hasil dan Pembahasan
Dilanjutkan dengan hasil dan pembahasan, langkah selanjutnya menarik kesimpulan dan saran. Dengan demikian model De Novo Programming dianggap dapat diterima dan penalitian dianggap selesai.
3.4. Metode Pengolahan Data
Setelah dilakukan pengumpulan data, maka langkah yang akan ditempuh adalah mengolah data tersebut, sehingga masalah yang dihadapi dapat diselesaikan.
Adapun langkah–langkah pemecahan masalah adalah sebagai berikut :