Sistem pengadaaan bahan baku yang meliputi perencanaan dan pelaksanaannya akan dianalisis secara kualitatif dalam bentuk uraian. Dalam merumuskan suatu model pengendalian persediaan bahan baku, data ditabulasikan dan diolah dengan menggunakan program Microsoft Excel. Data kuantitatif tersebut akan di analisis berdasarkan kualifikasi ABC untuk kemudian dipilih bahan baku yang berada di kelas A. Selanjutnya, bahan baku Kelas A tersebut akan dihitung nilai kebutuhan nya. Setelah mengetahui jumlah yang dibutuhkan
dan kapan akan dibutuhkan, sistem MRP akan ditetapkan untuk bahan baku tersebut. Dalam sistem MRP, jadwal pengiriman barang sudah ditetapkan, sehingga sistm JIT juga ikut diterapkan sebagai sistem untuk memindahkan barang dari pemasok ke pabrik.
Selain sistem MRP dan JIT, satu sistem dalam pengadaan persediaan bahan baku yaitu sistem VMI. Sistem VMI dihitung dengan memberikan jadwal pemenuhan kebutuhan bahan baku kelas A kepada pemasok. Dalam penelitian ini, akan dianalisis biaya yang akan timbul sebagai ekses dari penggunaan sistem VMI bagi perusahaan.
Setelah diketahui biaya-biaya dalam sistem MRP, JIT serta VMI, data kemudian dibandingkan secara kualitatif dengan kebijakan perusahaan untuk menentukan sistem persediaan yang bagaimana yang lebih efektif dan efisien untuk diterapkan. Kebijakan perusahaan dalam pengadaan persediaan bahan baku ada dua macam, yaitu sistem produksi tarik dan sistem produksi dorong.
4.3.1. Identifikasi Peramalan Permintaan Produk dan Error Forecasting
Data peramalan permintaan produk didapat dari PT XYZ. Error forecasting dihitung bukan hanya untuk mengetahui perbedaan antara jumlah produk yang diramalkan dengan realisasi produksinya tetapi juga jumlah bahan baku yang diramalkan akan digunakan dengan realisasi pengadaannya. Cara menghitung forecast error yaitu sebagai berikut:
1. average error, untuk mengetahui rata-rata error dapat diketahui dengan menggunakan rumus berikut:
Ē = Σet
n
dimana, Ē = Average error, Σet = jumlah error yang dihasilkan, dan n =
jumlah bulan yang dihitung
2. Hitung jumlah Mean Square Error (MSE) atau rata-rata forecast error yang dikuadratkan. Digunakan untuk mengubah erorr negative menjadi positif sehingga tidak akan mengurangi jumlah error.
3. MAD atau Mean Absolute Deviation digunakan untuk mengetahui perbedaan absolut antara peramalan permintaan dengan realisasi.
4. MAPE atau Mean Absolute Percentage Errors, yaitu cara menghitung error
absolut dalam persen.
4.3.2. Identifikasi Sistem Pengendalian Persediaan Bahan Baku
Identifikasi awal ini meliputi identifikasi proses produksi dalam perusahaan dan kebijakan-kebijakan dalam proses produksi. Di samping itu juga identifikasi manajemen persediaan bahan baku yang ada di perusahaan, meliputi jenis-jenis persediaan bahan baku yang dimiliki perusahaan, kebijakan-kebijakan dalam pengendalian persediaan bahan baku, cara perusahaan mengatur stok persediaan cara pembelian bahan baku ke pemasok, harga bahan baku, fasilitas penyimpanan bahan baku, dan cara pemeliharaan bahan baku yang tersedia.
Dalam tahap ini juga ditentukan jenis bahan baku yang diteliti berdasarkan bahan baku yang biasa digunakan perusahaan dan mempunyai harga relatif mahal. Kemudian ditentukan volum dan frekuensi pembelian tiap bahan baku per periode, dan waktu tunggu pengadaan bahan baku. Data-data tersebut diperoleh dari catatan historis perusahaan dan dengan wawancara langsung dengan pihak perusahaaan.
4.3.3. Penentuan Bahan Baku Pokok
Penentuan bahan baku dalam pembuatan biskuit dilakukan dengan memfokuskan pengendalian persediaan kepada bahan baku yang bernilai tinggi daripada yang bernilai rendah. PT XYZ menggunakan beberapa jenis bahan baku dalam proses produksinya. Penentuan bahan baku yang bernilai tinggi dilakukan dengan melakukan analisis ABC (pareto analysis). Seluruh bahan baku produksi biskuit OR di analisis, dan dihitung nilai dan kebutuhannya untuk kemudian di klasifikasikan kedalam kelas A, B atau C berdasarkan tabel klasifikasi nilai barang.
Langkah – langkah yang dilakukan untuk menentukan bahan baku pokok perusahaan adalah:
1. Menentukan tujuan melakukan analisis dan kriteria yang digunakan 2. Mengumpulkan data bahan baku yang akan dianalisis
3. Melakukan sortir berdasarkan nilai barang dalam satu periode dari yang paling besar ke yang paling kecil
5. Mengelompokkan bahan baku kedalam kelas A (bahan baku dengan nilai kumulatif sampai dengan 70%), B (bahan baku dengan nilai kumulatif sampai dengan 20%) dan C (bahan baku dengan nilai kumulatif sampai dengan 10%) sesuai dengan persentase nilai barang
6. Menganalisis kelas bahan baku dan menentukan sistem pengendalian persediaannya.
4.3.4. Penentuan Volum Pemakaian Bahan Baku
Volum pemakaian bahan baku merupakan faktor yang sangat penting dan akan banyak digunakan dalam analisa ini, sebab volum pemakaian bahan baku dapat menunjukkan besar permintaan akan bahan baku yang termasuk salah satu variabel penentu dalam kuantitas pesanan optimal. Volum pemakaian bahan baku didasarkan atas catatan perusahaan berupa peramalan penjualan. Dari Peramalan penjualan tersebut, dianalisis kebutuhan bahan baku dari produk yang volum penjualannya diperkirakan paling tinggi.
4.3.5. Analisis Nilai Bahan Baku
Nilai yang dimaksud dalam analisis nilai bahan baku ini hanya dibatasi pada nilai rupiah per periode bahan baku yang digunakan untuk memproduksi produk dengan volum penjualan paling tinggi. Hal ini digunakan saat melakukan analisis ABC. Nilai yang dihitung adalah nilai pemakaian dalam satu tahun.
4.3.6. Analisis Sistem Pengendalian Persediaan Bahan Baku Kelas A
Langkah selanjutnya dalam menemukan kondisi persediaan yang optimal yaitu melakukan analisis atas sistem pengendalian persediaan bahan baku kelas A di PT XYZ. Dalam analisis ini, akan terlihat bagaimana kondisi ideal pengendalian bahan baku kelas A dan bagaimana kebijakan perusahaan dalam pengendaliannya.
Dari perbandingan tersebut, dapat dilihat apakah sistem pengendaliannya sudah sesuai dengan kondisi ideal atau belum. Saat kondisinya belum ideal, berarti ada kesempatan bagi PT XYZ memperbaiki kebijakan pengendalian persediannya untuk mendapatkan kondisi persediaan yang optimal.