2. Metode Kuantitatif
2.2 Kerangka Pemikiran
Semua perusahaan tentunya ingin mendapatkan keuntungan yang maksimal disamping memberikan yang terbaik bagi para konsumennya serta menghasilkan produk yang sesuai dengan apa yang diinginkan dan diharapkan konsumen. Namun tidak dapat dipungkiri juga bahwa dalam proses produksi, khususnya menyusun peramalan dapat terjadi kesalahan atau ketidakakuratan yang selanjutnya akan berpengaruh terhadap perencanaan produksi perusahaan. Oleh karena itu peramalan secara ilmiah akan lebih baik hasilnya dibandingkan dengan peramalan non ilmiah.
Salah satu keputusan penting dalam perusahaan adalah merencanakan tingkat produksi dari barang atau jasa yang akan disiapkan pada masa yang akan datang. Dalam merencanakan tingkat produksi, peranan permintaan pasar sangatlah besar dimana jika permintaan rendah maka akan mengakibatkan kehilangan kesempatan mendapatkan keuntungan yang maksimal. Sebaliknya jika permintaan
meningkat maka perusahaan memiliki kesempatan untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal.
Namun di sisi lain tingkat produksi yang tinggi pun tidak menjamin perusahaan akan mendapatkan keuntungan yang tinggi pula karena tentunya akan ada biaya yang dikeluarkan perusahaan jika produk tidak dapat terjual secara cepat. Sebaliknya jika perusahaan memiliki tingkat produksi yang rendah resikonya adalah perusahaan tidak akan mendapatkan keuntungan yang maksimal dikarenakan adanya potensi perusahaan tidak dapat memenuhi semua permintaan pasar. Tingkat produksi yang optimal lah yang sangat dibutuhkan perusahaan agar dapat menghindari resiko-resiko tersebut.
Manajemen perusahaan perlu mengadakan cara yang tepat dalam proses pengambilan keputusan. Metode peramalan merupakan salah satu alat yang bisa digunakan perusahaan untuk mengambil keputusan. Metode peramalan digunakan untuk mengukur keadaan di masa yang akan datang. Hal ini dilakukan agar kegiatan perusahaan dalam melakukan dan melaksanakan proses produksi berjalan dengan baik.
Perencanaan produksi adalah suatu perencanaan yang dilakukan perusahaan dalam melakukan proses produksi sehingga perusahaan mampu menentukan tingkat produksi yang sesuai dengan waktu dan jumlah yang tepat. Dalam melakukan perencanaan produksi perusahaan membutuhkan suatu metode peramalan untuk memprediksi permintaan di masa yang akan datang. Kebutuhan
akan peramalan semakin bertambah sejalan dengan keinginan manajemen untuk merespon kejadian yang akan datang secara ilmiah.
Permalan memiliki peranan penting dalam proses perencanaan karena memperbolehkan manajer mengantisipasi masa depan sehingga perusahaan dapat merencakanan dengan tepat. Perencanaan yang efektif baik untuk jangka panjang atau pendek tergantung pada peramalan permintaan untuk produk perusahaan (Jay Heizer dan Barry Render, 2015:118).
Peramalan permintaan dilakukan untuk memperkirakan bagaimana permintaan konsumen akan barang atau jasa perusahaan. Sedangkan perencanaan produksi merupakan perencanaan mengenai tingkat produksi, tenaga kerja dan persediaan bahan baku. Sehingga dengan adanya peramalan permintaan dapat mambantu para manajer memaksimalkan produksi dan manajemen yang baik.
Hasil penelitian Aang Munawar (2002) dengan judul Penerapan Metode Peramalan Penjualan sebagai Dasar Penetapan Rencana Produksi (Studi Kasus di PT. Varia Industri Tirta) dengan hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil rekapitulasi nilai error AMDK (Air Minum Dalam Kemasan) dengan menggunakan metode peramalan dekomposisi diperoleh nilai error terendah apabila dibandingkan dengan metode peramalan pertumbuhan, regresi diri (autoregressive), trend linear dan regresi linear sederhana. Metode peramalan dekomposisi dipilih sebagai metode peramalan terbaik karena memiliki nilai error paling rendah yaitu MAPE (Mean Absolute Percentage Error).
Sedangkan penelitian Ni Putu Lisna Padmayanti (2015) dengan judul Analisis Peramalan Penjualan Produk Kecap Pada Perusahaan Kecap Manalagi Denpasar Bali dengan hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil rekapitulasi nilai error kecap manis dengan menggunakan metode peramalan trend linear diperoleh nilai error yang paling rendah apabila dibandingkan dengan metode peramalan time series lainnya. Metode peramalan trend linear dipilih sebagai metode peramalan
terbaik karena memiliki nilai error MAD (Mean Absolute Deviation), MSE (Mean Squared Error) dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) paling.
Adapun penelitian Roy Sumaryono (2014) dengan judul Penerapan Metode Trend Moment Dalam Forecast Penjualan Beton Ready Mix Di PT.X Mojokerto
dengan hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil ramalan penjualan beton ready mix pada bulan Januari 2015 dengan menggunakan metode Trend Moment
cenderung meningkat atau mengalami Tren Positif dari bulan Oktober 2014, dengan demikian perusahaan PT. X, Mojokerto mengalami peningkatan penjualan dibandingkan dengan penjualan beton ready mix pada bulan-bulan sebelumnya.
Selanjutnya hasil penelitian Ni Putu Yuli Sukmarani, Statiswaty, Rahmat Ramadhan (2016) dengan judul Penerapan Metode Exponential Smoothing Pada Peramalan Penjualan Dalam Penentuan Kuantitas Produksi Roti (Studi Kasus Perusahaan Roti Dhiba Kendari) dengan perbandingan hasil antara alpha 0,1 sampai 0,9, didapat nilai kesalahan MSE terkecil pada alpha 0,2 dan sistem ini menghasilkan sisa produksi roti yang lebih sedikit ketimbang sistem yang selama ini Dhiba laksanakan.
Sedangkan penelitian Made A. A. D. Kusuma Anggraeni (2015) dengan judul Analisis Peramalan Penjualan Produk Sepeda Motor Matik Tipe Scoopy Dengan Metode Kuadrat Terkecil Pada PT. Mertha Buana Motor Tahun 2015 menunjukkan tingkat akurasi yang lebih besar, karena jika dilihat dari hasil peramalan dengan penjualan yang sebenarnya memberikan nilai yang tidak jauh berbeda.
Adapun hasil penelitian Siti Wardah Iskandar (2016) dengan judul Analisis Peramalan Penjualan Produk Keripik Pisang Kemasan Bungkus (Studi Kasus : Home Industry Arwana Food Tembilahan) menunjukkan dari segi tingkat
kesalahan serta perangkingan trend analysis mempunyai tingkat kesalahan yang lebih kecil dibandingkan dengan metode lainnya, maka dapat disimpulkan bahwa metode terpilih adalah metode Trend Analysis.
Selanjutnya hasil penelitian Theresia Oshin Rosmari Pasaribu dan Rossi Septy Wahyuni (2014) dengan judul Penentuan Metode Peramalan Sebagai Dasar Penentuan Tingkat Kebutuhan Persediaan Pengaman Pada Produk Karet Remah SIR 20 mendapatkan hasil metode peramalan terbaik untuk memproyeksikan permintaan karet remah SIR 20 adalah metode kombinasi antara metode triple exponential smoothing (winter) dan dekomposisi sehingga model peramalan yang digunakan memiliki kinerja yang baik.
Sedangkan hasil penelitian Beny Mulyandi dan Yani Iriani (2010) dengan judul Analisis Peramalan Penjualan Bahan Bakar Minyak Jenis Premium di SPBU Pahlawan Asri Bandung mendapatkan hasil yaitu dari beberapa metode peramalan
yang digunakan seperti Single Moving Average, Double Moving Average dan Single Exponential Smoothing, didapat hasil terbaik adalah menggunakan metode Single Moving Average dengan rata-rata pergerakan 3.
Adapun hasil penelitian Alda Riharja, Wiwik Anggraeni dan Retno Aulia Vinarti (2011) dengan judul Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Pengguanaan Waktu Telepon di PT. Telkomsel Divre 3 Surabaya diketahui bahwa Dibandingkan dengan metode moving average, metode double exponential smoothing mempunyai hasil yang lebih baik memakai uji kesalahan peramalan RMSE dan MAPE.
Jadi tujuan dilakukan peramalan dan perencanaan produksi adalah untuk memprediksi jumlah produk yang akan di produksi agar tidak terjadi gap yang besar antara hasil produksi dengan capaian penjualan sehingga memperoleh keuntungan yang maksimal serta sumber daya-sumber daya yang digunakan dapat optimal dalam penggunaannya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka diperlukan suatu metode untuk menekan jumlah produksi agar tidak terjadi over production agar mencapai hasil yang optimal. Pada Zahdan Baby Clothes melakukan produksi baju dan celana bayi berdasarkan penjualan masa lalu, sehingga metode peramalan sangat cocok digunakan oleh Zahdan Baby Clothes yang selanjutnya dapat dijadikan dasar penetapan perencanaan produksi. Sehingga metode peramalan digunakan untuk menghitung seberapa banyak produk yang akan diproduksi dan dapat dijadikan dasar perencanaan produksi, dapat digambarkan melalui Flow chart berikut ini :
Gambar 2.1 Flow Chart Kerangka Pemikiran Tingkat Produksi
Yang Belum Optimal
Peramalan Penjualan dengan Menggunakan Metode Kuantitaif Pengaplikasian Strategi Perencanaan Produksi Tingkat Produksi Yang Optimal Profit Yang Maksimal