UCL LCL Tracking Signal
Tabel 2.6 Safety Stock Untuk Kebutuhan Material Resin R662 Data Aktual (kg) Forecast (kg) Deviasi (kg) Kuadrat deviasi (kg2) 1 21.090 23.082 -1.992 3.968.064 2 10.830 24.117 -13.287 176.544.369 3 18.810 25.152 -6.342 40.220.964 4 25.650 26.187 -537 288.369 5 17.290 27222 -9.932 98.644.624 6 23.090 28.257 -5.167 26.697.889 Total 116.760 154.017 -37.257 346.364.279 Rata-rata kuadrat deviasi 57.727.379,83
Lead time 1
Standar deviasi selama lead time 7.597,85
Service level 95%
Safety factor 1,65
Safety stock 12.537
Setelah safety stock dan semua biaya yang diperlukan dalam perencanaan kebutuhan bahan baku selesai ditentukan, yaitu biaya holding cost dan set up cost maka langkah selanjutnya adalah menghitung persediaan dari material resin R678 dan R662 dengan metode lot sizing. Dalam penelitian ini, metode lot sizing yang digunakan adalah Economic Order Quantity (EOQ), Period Order Quantity (POQ), Lot for Lot (LFL), Least Unit Cost (LUC), dan Least Total cost (LTC).
3. Hasil dan Pembahasan
Data-data yang didapatkan dalam penelitian ini adalah data penggunaan bahan baku resin. Terdapat dua tipe bahan baku resin yang dibahas dalam penelitian ini, yaitu bahan baku resin R678 dan R662. Penelitian ini hanya membahas tentang kebutuhan bahan baku resin, karena resin memang bahan baku utama dalam proses pembuatan cat. Selain resin, terdapat juga bahan baku lain dalam proses pembuatan cat, seperti solvent, additive, hardener, dan pigment.
Dari data yang diperoleh, selanjutnya data pemakaian bahan baku tersebut dibuatkan pola penyebaran data pemakaian tersebut. Dari grafik pola penyebaran pada gambar 2.1, dapat dilihat bahwa pemakaian resin R678 pada bulan 1 terus meningkat hingga bulan ke-3 lalu setelah itu penggunaan resin R678 justru menurun hingga bulan ke-6. Sedangkan untuk grafik pola penyebaran resin R662 terdapat pada gambar 4.10. Pada grafik tersebut, dapat dilihat bahwa penggunaan resin R662 selalu berubah setiap bulannya sehingga datanya fluktuatif.
Data lainnya yang didapat dari perusahaan ialah data holding cost dan set up cost. Holding cost merupakan biaya yang dikeluarkan untuk menyimpan bahan baku di gudang. Holding cost untuk resin R678 dan R662 adalah Rp. 26/kg, sehingga holding cost tersebut selalu berubah tergantung stok yang disimpan. Sedangkan untuk biaya set up cost adalah Rp. 62.500 dalam sekali pemesanan. Set up cost tersebut merupakan biaya untuk administrasi, sepert telepon dan faktur pembelian.
Data yang didapat dari perusahaan ialah data pemakaian bahan baku resin R678 dan R662 selama 6 bulan, yaitu pada bulan Januari hingga Juni 2015. Data pemakaian tersebut selanjutnya akan dilakukan peramalan untuk periode selanjutnya, yaitu peramalan pemakaian bahan baku bulan Juli hingga Desember 2015.
Dalam penelitian ini, dibutuhkan peramalan dengan periode 6 bulan, namun data yang dimiliki hanya data 6 bulan terakhir. Data yang dimiliki tersebut sebenarnya tidak ideal untuk digunakan dalam peramalan, oleh karena itu praktikan memilih 4 metode terbaik dengan nilai kesalahan MAD, MSE, dan MAPE terkecil dari seluruh teknik peramalan yang terdapat di program WinQsb. Seluruh metode yang digunakan dalam peramalan, yaitu metode moving average, single exponential smoothing, double exponential smoothing dan linear regression.
Untuk memilih metode terbaik yang akan digunakan, perlu dilakukan perhitungan hasil kesalahan peramalan dengan membandingkan nilai Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolut Percentage (MAPE).
Pada peramalan resin R678, yang terdapat pada tabel 2.2 dapat dilihat bahwa metode peramalan moving average (2 bulan) memiliki nilai kesalahan terkecil, namun hasil peramalan dengan metode tersebut bernilai minus pada bulan 11 (-620kg) dan 12 (-4650kg) sehingga metode teresebut tidak dapat dipilih. Sehingga terpilih metode linear regression merupakan metode dengan nilai kesalahan terkecil. Metode linear regression memiliki nilai MAD 4.158,48 nilai MSE 2,53 x107 dan nilai MAPE 17,17%. Sedangkan untuk metode peramalan dengan nilai kesalahan terbesar dimiliki oleh metode double exponential smoothing dengan α= 0,99, nilai kesalahan pada metode ini tidak berbeda jauh dengan metode linear regression. Metode double exponential smoothing memiliki nilai MAD 4.284,73 MSE 4,20x107 dan MAPE 15,70%. Nilai MAD dan MSE dari metode linear regression lebih kecil dibandingkan dengan metode lainnya, namun pada parameter MAPE linear regression lebih besar dibandingkan dengan metode double exponential smoothing. Hal itu tidak menjadi masalah karena terdapat 2 parameter di metode linear regression yang memiliki hasil lebih kecil sehingga mayoritas parameter yang ada menunjukkan bahwa metode linear regression merupakan metode terbaik.
Selanjutnya untuk metode peramalan yang digunakan pada penggunaan resin R662, dapat dilihat bahwa metode peramalan linear regression kembali menjadi metode yang memiliki nilai kesalahan terkecil. Metode linear regression memiliki nilai MAD 3.644,19 MSE 1,92 x107 dan MAPE 22,36%. Sedangkan untuk nilai kesalahan terbesar, terdapat pada metode single exponential smoothing, dan double exponential smoothing dengan nilai kesalahan MAD 4580 MSE 2,99x107 dan MAPE 31,05%. Metode single exponential smoothing, dan double exponential smoothing memiliki nilai kesalahan yang sama dikarenakan nilai alpha (α) yang digunakan bernilai 0. Nilai alpha tersebut merupakan nilai yang terbaik diantara nilai 0 sampai dengan 1.
Selanjutnya setelah metode peramalan untuk kedua tipe resin R678 dan R662 telah terpilih, kedua metode peramalan tersebut harus di cek validasinya dengan menggunakan metode tracking signal. Hasil peramalan yang baik memiliki tracking signal yang tidak boleh melebihi upper control limit (UCL) dan lower control limit (LCL) yaitu ±4. Dalam gambar 4.11 dapat dilihat hasil tracking signal untuk hasil peramalan resin R678 dengan metode linear regression, sedangkan dalam gambar 4.12 terdapat hasil tracking signal untuk resin R662 dengan metode linear regression. Dari kedua gambar tersebut, terlihat bahwa kedua metode peramalan yang digunakan memiliki hasil tracking signal yang cukup baik sehingga layak digunakan untuk perhitungan selanjutnya.
Setelah metode peramalan yang digunakan selesai ditentukan dan data peramalan untuk pemakaian bahan baku resin R678 dan R662 telah didapat, selanjutnya dilakukan perhitungan untuk menentukan Material Requirement Planning (MRP). Untuk menentukan Material requirement Planning (MRP) dilakukan 5 metode perhitungan lot sizing. Kelima metode lot sizing tersebut ialah Economic Order Quantity (EOQ), Period Order Quantity (POQ), Lot for Lot (LFL), Least Unit Cost (LUC), dan Least Total Sost (LTC). Dari seluruh metode tersebut, hasil akhir yang didapat ialah Total Cost yang merupakan penjumlahan dari Total Holding Cost dan Total Set Up Cost. Tujuan dari perhitungan ini adalah untuk menemukan Total Cost terkecil dari setiap metode.
Tabel 5.1 Perbandingan Hasil Lot Sizing Resin R678
Metode EOQ POQ LFL LUC LTC
Holding Cost (Rp.) 26 26 26 26 26
Total Holding Cost (Rp.) 2.854.358 1.541.280 1.380.444 1.822.964 1.822.964
Frequency of ordering (Rp.) 6 6 6 6 6
Setup Cost (Rp.) 62.500 62.500 62.500 62.500 62.500 Total Setup Cost (Rp.) 375.000 375.000 375.000 375.000 375.000 Total cost (Rp.) 3.229.358 1.916.280 1.755.444 2.197.964 2.197.964
Setelah semua metode perhitungan lot sizing selesai dihitung, untuk resin R678 ditemukan bahwa dengan menggunakan metode perhitungan Lot for Lot (LFL) ditemukan total cost terkecil, yaitu Rp. 1.755.444. metode ini dapat menjadi metode yang paling efektif karena dengan menggunakan metode ini, pabrik hanya perlu melakukan order sesuai dengan batas minimum safety stock saja, oleh karena itu total holding cost dalam metode ini lebih kecil dibandingkan dengan metode lain sehingga menyebabkan metode ini lah yang menjadi metode yang paling efektif.
Tabel 5.2 Perbandingan Hasil Lot Sizing Resin R662
Metode EOQ POQ LFL LUC LTC
Holding Cost (Rp.) 26 26 26 26 26
Total Holding Cost (Rp.) 3.466.008 2.152.800 Rp1.955.772 2.152.800 2.152.800
Frequency of ordering (Rp.) 6 6 6 6 6
Setup Cost (Rp.) 62.500 62.500 62.500 62.500 62.500 Total Setup Cost (Rp.) 375.000 375.000 375.000 375.000 375.000 Total cost (Rp.) 3.841.008 2.527.800 2.330.772 2.527.800 2.527.800
Sedangkan untuk hasil perhitungan lot sizing dari bahan baku resin R662, metode yang mendapatkan total cost paling rendah sama dengan resin R678, yaitu metode lot for lot (LFL). Dengan menggunakan metode lot for lot maka total cost yang harus dikeluarkan oleh perusahaan ialah sebesar Rp. 2.330.772.
Dari hasil penelitian didapatkan bahwa metode lot for lot (LFL) merupakan metode terbaik yang dapat digunakan untuk bahan baku resin R678 dan R662, hal itu dikarenakan nilai holding cost yang cukup tinggi yaitu sebesar Rp.26/kg namun nilai set up cost tergolong rendah yaitu sebesar Rp. 62.500. Set up cost dapat dikatakan rendah karena perusahaan hanya perlu melakukan pemesanan dan selanjutnya barang akan diantarkan oleh supplier, sehingga perusahaan tidak perlu mengeluarkan biaya bahan bakar untuk transportasi. Dalam kasus ini, hampir dapat dipastikan metode LFL akan menjadi metode yang terbaik karena metode ini hanya menyisakan safety stock saja, sehingga perusahaan dapat menghemat biaya penyimpanan (holding cost) yang cukup besar. Dengan menggunakan metode LFL maka perusahaan akan lebih sering melakukan pemesanan bahan baku, hal ini tidak menjadi masalah karena set up cost yang yang harus dikeluarkan tergolong rendah.
4. Kesimpulan dan Saran
Setelah melakukan penelitian dan perhitungan, terdapat beberapa kesimpulan yang dapat diambil, yaitu:
1. PT. Murni Cahaya Pratama (Cargloss) dapat menggunakan metode linear regression untuk melakukan peramalan permintaan bahan baku resin karena memiliki nilai MAD, MSE, dan MAPE terendah. Verifikasi hasil data peramalan
dengan metode tracking signal menunjukkan bahwa metode linear regression masih di dalam cakupan UCL dan LCL sehingga layak untuk digunakan.
2. Hasil perhitungan MRP dengan dengan menggunakan 5 metode lot sizing menunjukkan bahwa metode lot for lot (LFL) adalah metode terbaik dengan total cost terendah untuk kedua jenis bahan baku.
3. Total biaya yang perlu dikeluarkan selama 6 bulan adalah Rp. 1.755.444 untuk resin R678 dan Rp. 2.330.772 untuk resin R662.
Adapun saran yang didapat setelah penelitian selesai dilakukan dan kesimpulan telah didapat, yaitu:
1. Perusahaan sebaiknya menggunakan metode lot for lot (LFL) untuk penentuan lot sizing dalam penyusunan MRP selama 6 bulan ke depan karena memberikan total cost yang paling rendah. Metode tersebut dapat berubah-ubah tergantung data permintaan yang bervariasi.
2. Kepada pihak peneliti lanjutan disarankan untuk mendapatkan data yang lebih banyak agar hasil peramalan lebih akurat dan menggunakan lebih banyak metode lot sizing sehingga didapatkan hasil terbaik.
Daftar Pustaka
Assauri, S., 1993, Manajemen Produksi dan Operasi, Edisi Keempat, Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta.
Baroto, T., 2001, Perencanaan dan Pengendalian Produksi, Ghalia Indonesia, Jakarta.
Gaspersz, V., 1998, Production Planning and Inventory Control: Berdasarkan Pendekatan Sistem Terintegrasi MRP II dan JIT menuju Manufakturing 21, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Handoko, T. H., 2008, Manajemen Produksi dan Operasi, Edisi Tiga, Fakultas Ekonomi Universitas Gajah Mada, Yogyakarta.
Heyzer, J. dan Render, B., 2005, Operations Management: Manajemen Operasi, Buku 2, Edisi Ketujuh. Salemba Empat, Jakarta.
Junianto, R., 2012, Perencanaan Kebutuhan Material di PT. Teguh Murni Perdana, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Pelita Harapan, Karawaci.
Rasjidin, R., Ras, S. A., dan Futihat, 2007, Penentuan Kombinasi Metode Lot Sizing Berbagai Level Pada Struktur Produk SPion 7024 Untuk Meminimasi Biaya Persediaan di PT. Cipta Kreasi Prima Muda. Jurnal Inovisi.