Perencanaan Distribusi Bahan Baku Dengan Menggunakan Metode Distribution Resources Planning Pada Produksi Sosis di PT. Charoen Pokphand Indonesia – Food Division

(1)

DAFTAR PUSTAKA

Danuri, Muh. 2015.Design System Fuel Inventory Control In Gas Station With the Concept Of Min-Max Stock Level And Time Phased Order Point.Semarang

Gasperz. Vincent. 1998. Production Planning and Inventory Control. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.

Ginting, Rosnani. 2007. Sistem Produksi, Yogyakarta : Graha Ilmu.

Hada, Lukasz.2015. Comparative Analysis of Selected Concepts Of Managing Material Flows In Distribution Logistics. Poland

Martin, Andre. 1995. DRP : Distribution Resources Planning, Canada : John Wiley & Sons, Inc.

(2)

BAB III

LANDASAN TEORI

3.1. Distribusi

Menurut Fogarty (1991), kegiatan distribusi merupakan usaha perpindahan/pengiriman produk dari akhir lini produksi kepada konsumen. Kegiatan distribusi yang terdapat pada perusahaan meliputi transportasi pengangkutan, proteksi terhadap pengemasan, pengendalian persediaan, pemilihan lokasi gudang dan pelayanan terhadap pelanggan.

Sistem distribusi diklasifikasikan atas 2 jenis yaitu: 1. Sistem tarik (pull system)

Sistem tarik adalah sistem pengisian persediaan dimana setiap Distribution Center (DC) menentukan kebutuhannya dan memesan dari Central Supply Facility (CSF).

2. Sistem dorong (push system)

Sistem dorong adalah sistem pengendaliaan persediaan dimana CSF menentukan bagaimana mengalokasikan produk ke DC.

3.2. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Sistem Distribusi

(3)

1. Pengangkutan (Transportation)

Pada umumnya tempat kegiatan produksi berbeda dengan tempat tinggal konsumen, perbedaan tempat ini harus diatasi dengan kegiatan pengangkutan. Seiring dengan bertambahnya jumlah penduduk dan semakin majunya teknologi, kebutuhan manusia semakin banyak. Hal ini mengakibatkan barang yang disalurkan semakin luas, sehingga membutuhkan alat transportasi (pengangkutan).

2. Penjualan (Selling)

Di dalam pemasaran barang, selalu ada kegiatan menjual yang dilakukan oleh produsen. Pengalihan hak dari tangan produsen kepada konsumen dapat dilakukan dengan penjualan. Dengan adanya kegiatan ini maka konsumen dapat menggunakan barang tersebut.

3. Pembelian (Buying)

Setiap ada penjualan berarti ada pula kegiatan pembelian. Jika penjualan barang dilakukan oleh produsen, maka pembelian dilakukan oleh orang yang membutuhkan barang tersebut.

4. Penyimpanan (Storage)

Sebelum barang-barang disalurkan pada konsumen biasanya disimpan terlebih dahulu. Dalam menjamin kesinambungan, keselamatan dan keutuhan barang-barang, perlu adanya penyimpanan (pergudangan).

(4)

1. Penjadwalan distribusi

Penjadwalan distribusi merupakan hal yang paling penting dalam suatu sistem distribusi karena jika penjadwalan distribusi tidak disusun dan diatur sedemikian rupa, maka penyaluran produk / barang dari produsen ke konsumen pasti akan terhambat dan menyebabkan bottleneck.

2. Penjadwalan produksi

Jumlah produksi sangat erat kaitannya dengan distribusi, jika penjadwalan produksi terhambat maka otomatis penjadwalan distribusi juga terhambat dan mengakibatkan barang tidak tepat waktu sampai ke tangan konsumen.

3. Stok

Persediaan produk yang tidak berlebihan pada distributor digunakan sebagai cadangan agar tidak terjadi keterlambatan distribusi, sehingga sistem distribusi tetap dapat berjalan normal tanpa adanya hambatan.

4. Komunikasi

Tidak hanya distribusi tetapi segala hal juga dapat terhambat keseluruhan sistemnya tanpa adanya komunikasi yang baik. Komunikasi yang baik sangat dibutuhkan dari hulu ke hilir dan dari hilir ke hulu sehingga terjalin hubungan yang baik dan menghindari terjadinya miscommunication.

3.3. Peramalan

3.3.1. Konsep Dasar Peramalan

(5)

diketahui terlebih dahulu apa sebenarnya persoalan dalam pengambilan keputusan itu.

Peramalan adalah pemikiran terhadap suatu besaran, misalnya permintaan terhadap satu atau beberapa produk pada periode yang akan datang. Pada hakekatnya peramalan hanya merupakan suatu perkiraan (guess), tetapi dengan menggunakan teknik-teknik tertentu, maka peramalan menjadi lebih sekedar perkiraan. Peramalan dapat dikatakan perkiraan yang ilmiah (educated guess). Setiap pengambilan keputusan yang menyangkut keadaan dimasa yang akan datang, maka pasti ada peramalan yang melandasi pengambilan keputusan tersebut (Assauri, 1984).

Dalam kegiatan produksi, peramalan dilakukan untuk menentukan jumlah permintaan terhadap suatu produk dan merupakan langkah awal dari proses perencanaan dan pengendalian produksi. Dalam peramlan ditetapkan jenis produk apa yang diperlukan (what), jumlahnya (how many), dan kapan dibutuhkan (when). Tujuan peramalan dalam kegiatan produksi adalah untuk meredam ketidakpastian, sehingga diperoleh suatu perkiraan yang mendekati keadaan yang sebenarnya. Suatu perusahaan biasanya menggunakan prosedur tiga tahap untuk sampai pada peramalan penjualan, yaitu diawali dengan melakukan peramalan lingkungan, diikuti dengan peramalan penjualan industri, dan diakhiri dengan peramalan penjualan perusahaan.

(6)

perusahaan. Hasil akhirnya adalah proyeksi Produk Nasional Bruto, yang digunakan bersama indikator lingkungan laijaringan neuralya untuk meramalkan penjualan industri. Kemudian, perusahaan melakukan peramalan penjualan dengan asumsi tingkat pangsa tertentu akan tercapai.

3.3.2. Pendefenisian Tujuan Peramalan Tujuan peramalan dilihat dari segi waktu: 1. Jangka Pendek (Short Term)

Menentukan kuantitas dan waktu dari item dijadikan produksi. Biasanya bersifat harian ataupun mingguan dan ditentukan oleh Low Management. 2. Jangka Menengah (Median Term)

Menentukan kuantitas dan waktu dari kapasitas produksi. Biasanya bersifat bulanan ataupun kuartal dan ditentukan oleh Middle Management.

3. Jangka Panjang (Long Term)

Merencanakan kuantitas dan waktu dari fasilitas produksi. Biasanya bersifat tahunan, 5 tahun, 10 tahun, ataupun 20 tahun dan ditentukan oleh Top Management.

3.3.3. Kriteria Performance Peramalan

(7)

Ketepatan atau ketelitian tersebut dapat dinyatakan sebagai kesalahan dalam peramalan.

Besar kesalahan suatu peramalan dapat dihitung dengan beberapa cara, antara lain adalah:

1. Mean Square Error (MSE)





N F X MSE 2 t t N 1 t  



 dimana:

Xt : data aktual periode t

t

F _{: nilai ramalan periode t} N : banyaknya periode

2. Standard Error of Estimate (SEE)





f N F X SEE N 1 t 2 t t   



 dimana :

f = derajat kebebasan

Untuk data konstan, f = 1 Untuk data linier, f = 2 Untuk data eksponensial, f = 2 Untuk data kuadratis, f = 3 Untuk data siklis, f = 3

3. Percentage Error (PE)

x100% X F X PE t t t t    

(8)

4. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) N PE MAPE t N 1 t



 

5. The Mean Absolute Deviation (MAD)

Mean Absolute Deviation (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolutmasing-masing kesalahan).

6. The Mean Percentage Error (MPE)

Mean Percentage Error dihitung dengan mencari kesalahan di tiap periode dibagi dengan nilai nyata untuk periode itu.

MPE=

Peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu: 1. Peramalan kualitatif

Yaitu peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung dengan orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat pendapat, intuitif, pengetahuan, dan pengalaman.

(9)

2. Peramalan kuantitatif

Yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat tiga kondisi sebagai berikut:

a. Adanya informasi tentang keadaan yang lain.

b. Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data.

c. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang akan datang.

Pada Gambar 3.1. menunjukan taksonomi peramalan yakni :

(10)

3.4. Model Economic Order Quantity

Order quantity adalah jumlah produk yang ditentukan untuk dikirim. Dalam model EOQ (Economic Order Quantity) digunakan asumsi-asumsi berikut untuk menyederhanakan sistem persediaan yang ada:

1. Permintaan (kebutuhan) diketahui dengan pasti dan konstan sepanjang waktu.

2. Pemesanan kembali dilakukan ketika persediaan mencapai titik nol, dan akan langsung diterima seketika, sesuai ukuran pemesanan yang dilakukan, sehingga tidak akan terjadi kekurangan persediaan.

Model EOQ ini mencari ukuran pemesanan yang ekonomis dengan meminimalkan total biaya. Ada dua macam biaya yang dipertimbangkan yaitu: 1. Biaya penyimpanan

Biaya penyimpanan per tahun merupakan perkalian antara rata-rata persediaan per tahun dengan biaya simpan per unit per tahun. Jika rata-rata

persediaan per tahun = 2 Q

, dimana Q adalah ukuran pemesanan, dan biaya

simpan per unit per tahun adalah h, maka

Total biaya penyimpanan per tahun = 2 Q h

2. Biaya pemesanan dan pembelian

(11)

Total biaya per tahun = DC

Sedangkan total biaya pemesanan per tahun =

Q D A

Sehingga:

Total biaya per tahun (TC) = biaya pembelian per tahun + biaya pemesanan per tahun + biaya penyimpanan per tahun

TC = DC+

Q D

A +

2 Q h

Dengan perhitungan kalkulus melalui pengambilan turunan pertama dari persamaan total biaya akan diperoleh rumusan ukuran pemesanan yang optimum (Q*), yaitu :

TC = DC+

Q D

A +

2 Q

h Q* =

Dimana:

D = tingkat permintaan, unit per tahun A = biaya per pemesanan

h = biaya penyimpanan per unit per tahun Q* = ukuran pesanan ekonomis

(12)

Jumlah pesanan ekonomis (Economic Order Quantity) 365

D

. Jadi, rumus

untuk titik pemesanan ulang, R, adalah:

R = 365

D L

Asumsi-asumsi yang digunakan dalam model EOQ klasik adalah: 1. Rata-rata kebutuhan diketahui dan konstan.

2. Lamanya leadtime diketahui dan konstan.

3. Pesanan tiba sekaligus dan pada satu waktu sesuai ukuran pesanan. 4. Tidak terjadi kekurangan persediaan.

5. Strukur biaya tetap.

6. Terdapat tempat penyimpanan, kapasitas, dan biaya yang cukup untuk mendatangkan sejumlah kuantitas pemesanan yang diinginkan.

3.5. Safety Stock

(13)

Salah satu cara untuk menyelesaikan masalah ketidakpastian permintaan dan penawaran adalah mengkombinasikan data yang menunjukkan rata-rata permintaan. Hal ini akan menghasilkan ukuran variasi yang lebih besar, namun dapat diterapkan sebagai perhitungan dalam keadaan normal untuk menentukan stok pengaman guna mencapai tingkat pelayanan yang diinginkan yaitu :

Safety Stock = s x Z

3.6. Metode DRP

Menurut Martin(1995) metode DRP (Distribution Resources Planning) merupakan suatu metode yang tepat dalam merencanakan jadwal distribusi. Distribution Resources Planning adalah sebuah proses manajemen yang menentukan keperluan inventory stocking locations (ISLs) yang merupakan toko, pusat distribusi, pusat distribusi regional, pusat distribusi manufaktur atau gudang yang menyimpan produk yang akan dijual. Sumber kebutuhan supplier dapat menjadi third party supplier, titik distribusi regional atau sebuah perusahaan sehingga dapat diperkirakan bahwa kebutuhan supplier dapat sesuai dengan permintaan.

Distribution Resources Planning memiliki 3 fase utama. Pertama, DRP mempunyai input sebagai berikut :

1. Peramalan stok berdasarkan inventory stocking locations (ISLs)

(14)

5. Logistik, manufaktur, dan lead time pembelian 6. Jalur transportasi

7. Prinsip safety stock berdasarkan inventory stocking locations (ISLs)

8. Kuantitas normal minimum untuk produk yang dibeli, diproduksi dan didistribusikan.

Kedua, ketika semua input telah diterima, DRP memperhitungkan model time-phased dari kebutuhan persediaan untuk mendukung strategi logistik. Ini meliputi :

1. Dimana produk yang dibutuhkan, berapa harganya dan dimana dan kapan diperlukan

2. Kapasitas transportasi yang dibutuhkan

3. Kapasitas tempat penyimpanan, sumber daya manusia serta peralatan yang dibutuhkan

4. Investasi tempat persediaan yang dibutuhkan

5. Level produksi yang dibutuhkan dan produk yang dibeli oleh supplier kebutuhan

(15)

Inti dari proses manajemen ini sangat mudah, juga sangat kuat dan masuk akal. Dalam hal ini, kemampuan ini tidak dapat ditemukan dari kalkulasi matematika, namun pada kemampuan sistem secara keseluruhan untuk mengetahui kegiatan pada waktu yang akan datang, memprediksi kemungkinan yang terjadi, aktivitas yang kritis yang sedang berlangsung dan rekomendasi aksi.

Berikut adalah contoh bagaimana logika tersebut dijalankan. Asumsikan bahwa ada sebuah toko retailer, dan tentukan kapan persediaan produk akan habis. Data yang diberikan menyatakan bawah jumlah penjualan adalah 200 unit per minggu. Toko tersebut mempunyai 500 unit persediaan dan 600 yang sedang dikirimkan yang akan memakan waktu selama seminggu. Dan jika sebuah pertanyaan dilontarkan “Berapa lama persediaan produkmu akan bertahan?”,

maka jawaban yang mungkin adalah “Sekitar 5 setengah minggu.” Secara luarnya,

(16)

Bill of Distribution

Order Entry Forecasting Inventory Control

Open PO’s/ MO’s

DRP

Transportation Planning & Scheduling

Resources Requirements Planning & Scheduling

Realistic ?

Sales & Operating Planning

Pruchase &/ Or Inventory Planning

Make Buy

Key Input Interfaces DRP Plans ? Schedules & Key Output Interfaces

No

Yes

Gambar 3.2. Proses Manajemen Distribution Resources Planning

3.6.1. Input Distribution Requirement Planning (DRP)

(17)

1. Bill of Distribution

Bill of Distribution adalah informasi tentang hubungan antara supplier dan yang disuplainya yang dibentuk dari level per level. Informasi ini menunjukkan arah informasi material produk dari level yang lebih tinggi ke level yang lebih rendah.

2. Lead Time Distribusi

Lead time distribusi adalah waktu yang dibutuhkan dari pelepasan order sampai order diterima di DC. Lead time distribusi disusun dari dari beberapa komponen yaitu pelepasan order, pemuatan barang, pengangkutan barang, pembongkaran muatan di DC.

3. Order Entry

Order entry merupakan proses penerimaan dan penerjemahan apa yang diinginkan konsumen kepada bagian distribusi. Hal ini dapat merupakan sebuah proses yang sederhana seperti pembuatan dokumen penerimaan untuk finished good, sampai kepada aktivitas usaha rumit yang meliputi usaha engineering untuk produk make to order.

4. Forecasting

(18)

peramalan menjadi lebih dari sekedar perkiraan. Peramalan dapat disebut sebagai perkiraan yang ilmiah (educated guess). Dalam kegiatan produksi, peramalan dilakukan untuk menentukan jumlah permintaan terhadap suatu produk dan juga merupakan langkah awal dari proses perencanaan dan pengendalian produksi. 5. Inventory Record

Inventory record adalah catatan keadaan persediaan pada masing-masing DC.

(19)

BAB IV

METODOLOGI PENELITIAN

4.1. Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian dilakukan pada PT. Charoen Pokphand Indonesia – Food Division Medan yang merupakan perusahaan manufaktur yang memproduksi makanan olahan daging ayam (sosis) dengan berbagai jenis brand makanan diantaranya Golden Fiesta, Fiesta, Champ dan Okey. Perusahaan ini berlokasi di Jalan Pulau Solor No.2 Desa Saentis, Kawasan Industri Medan Tahap II, Kecamatan Percut Sei Tuan, Kabupaten Deli Serdang Provinsi Sumatera Utara. Waktu penelitian dilakukan di bulan Maret 2016.

4.2. Jenis Penelitian

Jenis penelitian yang dilakukan di PT. Charoen Pokphand Indonesia – Food Division Medan adalah penelitian action research dimana penelitian ini merupakan suatu penelitian yang dilakukan untuk mendapatkan temuan-temuan praktis atau untuk pengambilan keputusan operasional (Sukaria,2013).

4.3. Objek Penelitian

(20)

4.4. Variabel Penelitian

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Variabel Independen, yaitu variabel yang mempengaruhi dan menjadi sebab

perubahan atau timbulnya variabel akibat. Berikut adalah variabel independen

berupa:

a. Proyeksi permintaan bahan baku, yang dipengaruhi oleh permintaan terhadap produk.

b. Lead time merupakan waktu yang dibutuhkan untuk mendistribusikan bahan baku dari setiap Supplier ke perusahaan.

c. Project on hand, yang merupakan jumlah stok bahan baku yang tersedia.

d. Order Quantity, merupakan jumlah produk yang harus dikirim untuk sekali pemesanan yang didapat dari perhitungan EOQ (Econoomic Order Quantity).

e. Safety Stock, yang didefenisikan sebagai jumlah bahan baku yang harus tersedia dari setiap supplier.

2. Variabel Dependen, yaitu variabel yang dipengaruhi atau menjadi variabel akibat

dari variabel independen. Variabel dependen dari penelitian ini adalah :

Perencanaan distribusi bahan baku yang terintegrasi dengan menggunakan metode

(21)

4.5. Kerangka Konseptual

Dalam melakukan suatu penelitian diperlukan suatu perancangan konseptual agar langkah-langkah penelitian yang dilakukan sistematis serta tidak memberikan hasil yang rancu. Kerangka konseptual yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 4.1.

Proyeksi Permintaan

Project On Hand

Lead Time

Order Quantity

Jadwal Distribusi Bahan Baku

Safety Stock

Gambar 4.1. Kerangka Konseptual Penelitian

4.6. Rancangan Penelitian

(22)

menghilangkan permasalahan yang ada dari penggunaan rancangan distribusi sebelumnya. Prosedur penelitian tersebut dapat dilihat pada gambar 4.2.

Mulai

Studi Pendahuluan 1. Kondisi dan masalah pabrik 2. Proses produksi

3. Informasi Pendukung

Studi Literatur 1. Teori dan literatur distribusi 2. Jurnal internet

3.Metode pemecahan masalah

Pengumpulan data Data Primer :

1.Data aktivitas distribusi Data Sekunder :

1.Data jumlah permintaan bahan baku 2. biaya pemesanan

3. lead time

4. Status persediaan awal 5. Biaya penyimpanan persediaan

Pengolahan Data 1..Peramalan Permintaan 2. Menghitung Order Quantity

3. Perhitungsn Frekuensi Pemesanan 4. Perhitungan persediaan pengaman (Safety Stock)

5. Menghitung Jumlah permintaan/minggu 6. Perancangan aliran distribusi bahan baku dengan metode DRP

Analisis pemecahan masalah

Kesimpulan dan Saran

Selesai

(23)

4.7. Pengumpulan Data

Pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan metode observatif, artinya data yang dikumpulkan tidak membutuhkan survey terhadap responden tetapi melalui pengamatan langsung terhadap objek yang akan diteliti. Data yang dikumpulkan ada dua jenis yaitu:

1. Data primer, dikumpulkan dengan cara pengamatan langsung berupa data kondisi

perusahaan.

2. Data sekunder berupa data yang diperoleh dari PT. Charoen Pokphand Indonesia

–Food Division Medan.

4.8. Pengolahan Data

Pengolahan data dilakukan setelah keseluruhan data yang dibutuhkan baik primer maupun sekunder telah terkumpul. Pengolahan data yang dilakukan dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Distribution Resources Planning sebagai berikut:

1. Tahapan pertama yang dilakukan adalah merancang aliran distribusi baku tepung.

2. Melakukan peramalan terhadap jumlah permintaan produk menggunakan dua

metode peramalan dan metode perhitungan standard error peramalan dengan

metode SEE (Standard Error Estimation).

3. Selanjutnya dilakukan penentuan order quantity untuk meminimasi biaya

persediaan dengan menggunakan model EOQ (Economic Order Quantity).

4. Melakukan perhitungan frekuensi pemesanan untuk mengetahui jumlah

(24)

5. Melakukan perhitungan safety stock dengan cara memperhitungkan standar

deviasi permintaan terhadap persediaan bahan baku.

6. Penentuan perencanaan distribusi persediaan bahan baku tepung dengan

menggunakan metode Distribution Resources Planning yang ditampilkan dalam

DRP Worksheet.

Mulai

Pembuatan aliran distribusi bahan baku

Peramalan jumlah permintaan bahan baku

Menghitung order quantity

Menghitung Frekuensi Pemesanan

Menghitung Safety Stock

Menentukan aktivitas distribusi bahan baku dengan DRP worksheet

selesai

(25)

4.9. Analisis Pemecahan Masalah

Langkah berikutnya adalah analisis pemecahan masalah berdasarkan pengolahan data yang diperoleh. Analisis dilakukan dengan menggunakan data kebutuhan bahan baku dan pengendalian persediaan model probabilistik dengan sistem jumlah pemesanan tetap.

4.10. Kesimpulan dan Saran

(26)

BAB V

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

5.1. Pengumpulan Data

Perencanaan agregat distibusi bahan baku tepung PT. Charoen Pokphand Indonesia – Food Division dapat dilihat pada Gambar 5.1.

PT. Charoen Pokphand Indonesia – Food Division Medan

Supplier Thailand Supplier Vietnam Supplier Malaysia Supplier Cikande

Gambar 5.1. Perencanaan Agregat Distribusi Bahan Baku Tepung PT. Charoen Pokphand Indonesia –Food Division

Tahapan-tahapan aktivitas distribusi bahan baku tepung adalah sebagai berikut :

1. Penerimaan permintaan dari setiap supplier diterima oleh bagian pemesanan dan penerimaan bahan.

(27)

3. Pihak gudang bahan baku menyalurkan bahan baku ke bagian produksi perusahaan sesuai dengan kebutuhan produksi.

5.1.1. Data Permintaan Bahan Baku Tepung Periode Januari 2013 – Desember 2015

Data kebutuhan bahan baku PT. Charoen Pokphand Indonesia – Food Division Medan adalah sebagai berikut:

Tabel 5.1. Data Permintaan Bahan Baku Tepung PT. Charoen Pokphand Indonesia Periode Januari 2013 – Desember 2015 (Kg/periode) Periode Jumlah

Permintaan

Periode Jumlah Permintaan

Periode Jumlah Permintaan Jan - 13 101700 Jan - 14 101600 Jan - 15 106200 Feb - 13 101300 Feb - 14 98100 Feb - 15 97200 Mar - 13 100900 Mar - 14 107300 Mar - 15 102800 Apr - 13 97800 Apr - 14 97600 Apr - 15 105100 Mei - 13 101700 Mei - 14 109800 Mei - 15 111800

Jun -13 96100 Jun -14 104300 Jun - 15 96400

Jul - 13 95600 Jul - 14 103400 Jul - 15 104300 Agust -13 104400 Agust -14 99600 Agust - 15 105300 Sept - 13 99000 Sept - 14 101600 Sept - 15 97500

(28)

Adapuun data jumlah permintaan kebutuhan bahan baku tepung periode Januari 2013 - Desember 2015 pada masing-masing supplier yang dapat dilihat pada Tabel 5.2.

Tabel 5.2. Data Permintaan Bahan Baku Tepung Periode Januari 2013 – Desember 2015 (Kg/periode)

Periode Thailand Vietnam Malaysia Cikande

Jan - 13 33200 27300 16900 24300

Feb - 13 35000 29000 16000 21300

Mar - 13 32700 26900 18300 23000

Apr - 13 29900 26600 19400 21900

Mei - 13 33500 27300 18600 22300

Jun -13 28000 28100 16000 24000

Jul - 13 29000 27900 16400 22300

Agust -13 35700 27400 19800 21500

Sept - 13 27800 29000 18600 23600

Okt - 13 30400 28100 23000 22900

Nov - 13 29900 30100 22100 21000

Des - 13 32900 29100 18500 25100

Jan - 14 31000 29600 18600 22400

Feb - 14 29000 28900 19500 20700

(29)

Tabel 5.2. Data Permintaan Bahan Baku Tepung Periode Januari 2013 – Desember 2015 (Kg/periode) (Lanjutan)

Apr - 14 29000 30000 16300 22300

Mei - 14 34000 31000 18900 25900

Jun -14 33000 28000 19400 23900

Jul - 14 33300 29300 16300 24500

Agust -14 29000 28900 18600 23100

Sept - 14 30900 29900 19200 21600

Okt - 14 32700 27800 20100 22800

Nov - 14 32000 29800 18900 21300

Des - 14 31900 30200 20300 23300

Jan - 15 33000 30000 20800 22400

Feb - 15 27400 31900 16900 21000

Mar - 15 30300 29300 18700 24500

Apr - 15 30900 30000 20100 24100

Mei - 15 34000 29800 23000 25000

Jun -15 28700 27800 16800 23100

Jul - 15 33300 29400 20300 21300

Agust -15 30800 30200 19800 24500

Sept - 15 29500 28900 16400 22700

(30)

[image:30.595.107.554.447.532.2]

Tabel 5.2. Data Permintaan Bahan Baku Tepung Periode Januari 2013 – Desember 2015 (Kg/periode) (Lanjutan)

Nov - 15 36100 32500 19500 22800

Des - 15 33600 31000 18600 21400

Sumber : PT. Charoen Pokphand Indonesia – Food Division

5.1.2. Lead Time Distribusi

Lead time distribusi merupakan waktu yang dibutuhkan dalam pelepasan order sampai order diterima di stock room pada perusahaan. Lead time dari setiap supllier bahan baku tepung dapat dilihat pada Tabel 5.2.

Tabel 5.3. Data Lead Time Distribusi Lead Time

Supplier Thailand Vietnam Malaysia Cikande

Lead Time (hari) 25 25 18 7

5.1.3. Status Persediaan Awal

(31)

Tabel 5.4. Data Status Persediaan Awal

No. Supplier Jumlah Persediaan (kg)

1. Thailand 16.800

2. Vietnam 15.200

3. Malaysia 9.900

4. Cikande 12.100

5.1.4. Biaya Pemesanan

Biaya pemesanan merupakan biaya yang dikeluarkan perusahaan untuk menunjang kegiatan penerimaan bahan baku berupa biaya bongkar muat. Biaya pemesanan dari masing-masing supplier dapat dilihat pada Tabel 5.4.

Tabel 5.5. Data Biaya Pemesanan

Supplier Thailand Vietnam Malaysia Cikande

Biaya Bongkar Muat (Rp/Order)

420.000 400.000 220.000 220.000

5.1.5. Biaya Penyimpanan Persediaan

(32)

persediaan (capital cost), biaya yang digunakan untuk pemeliharaan barang, pemindahan produk, catatan-catatan dan sebagainya (storage cost). Besarnya biaya penyimpanan persediaan telah ditetapkan perusahaan adalah sebesar Rp. 200/kg untuk 1 tahun.

5.1.6. Frekuensi Pemesanan Selama 12 Bulan Sebelumnya.

Frekuensi pemesanan merupakan kegiatan pemesanan bahan baku tepung yang dilakukan oleh pihak perusahaan kepada supplier Frekuensi pemesananan pada setiap supplier selama 12 bulan sebelumnya dapat dilihat pada Tabel 5.5.

Tabel 5.6. Frekuensi Pemesanan Selama 12 Bulan Sebelumnya

No Supplier Frekuensi Pemesanan

1 Thailand 12

2 Vietnam 12

3 Malaysia 12

4 Cikande 12

5.2. Pengolahan Data

5.2.1. Peramalan Permintaan pada Setiap Supplier 5.2.1.1. Peramalan Permintaan pada Supplier Thailand

(33)

1. Menetapkan tujuan peramalan

Tujuan peramalan adalah untuk meramalkan data jumlah permintaan bahan baku tepung pada supplier Thailand pada 12 bulan yang akan datang.

[image:33.595.146.495.240.457.2]

2. Membuat scatter diagram

Gambar 5.2. Scatter Diagram Jumlah Permintaan Bahan Baku Tepung Pada Supplier Thailand

3. Memilih metode yang mendekati pola yang dianggap sesuai Metode peramalan yang digunakan adalah sebagai berikut : a. Metode Kuadratis

b. Metode Siklis

4. Menghitung parameter-parameter fungsi peramalan

(34)

a. Metode Kuadratis

[image:34.595.112.501.249.725.2]

Fungsi peramalan : Y = a+bt+ct2

Tabel 5.7. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan Pada

Supplier Thailand dengan Metode Kuadratis

X Y X2 _X3 _X4 _X.Y _X2_.Y

1 33200 1 1 1 33200 33200

2 35000 4 8 16 70000 140000

3 32700 9 27 81 98100 294300

4 29900 16 64 256 119600 478400

5 33500 25 125 625 167500 837500

6 28000 36 216 1296 168000 1008000

7 29000 49 343 2401 203000 1421000

8 35700 64 512 4096 285600 2284800

9 27800 81 729 6561 250200 2251800

10 30400 100 1000 10000 304000 3040000

11 29900 121 1331 14641 328900 3617900

12 32900 144 1728 20736 394800 4737600

13 31000 169 2197 28561 403000 5239000

14 29000 196 2744 38416 406000 5684000

15 35700 225 3375 50625 535500 8032500

(35)

[image:35.595.111.496.164.702.2]

Tabel 5.7. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan Pada

Supplier Thailand dengan Metode Kuadratis (Lanjutan)

X Y X2 _X3 _X4 _X.Y _X2_.Y

17 34000 289 4913 83521 578000 9826000

18 33000 324 5832 104976 594000 10692000

19 33300 361 6859 130321 632700 12021300

20 29000 400 8000 160000 580000 11600000

21 30900 441 9261 194481 648900 13626900

22 32700 484 10648 234256 719400 15826800

23 32000 529 12167 279841 736000 16928000

24 31900 576 13824 331776 765600 18374400

25 33000 625 15625 390625 825000 20625000

26 27400 676 17576 456976 712400 18522400

27 30300 729 19683 531441 818100 22088700

28 30900 784 21952 614656 865200 24225600

29 34000 841 24389 707281 986000 28594000

30 28700 900 27000 810000 861000 25830000

(36)

X Y X2 _X3 _X4 _X.Y _X2_.Y

35 36100 1225 42875 1500625 1263500 44222500 36 33600 1296 46656 1679616 1209600 43545600 666 1140100 16206 443556 12948594 21140200 516887200

Sumber : Pengolahan Data = -5174820

= -139860 = -2035149448 = -1740600 = -131478600 b = = -193,57

c =

= 5,57

a = = 32.743,06

Fungsi peramalannya adalah :

Y’ = 32.743,06 – 193,57x+ 5,57x2

b. Metode Siklis

Fungsi peramalan : Y’ = a + b sin 

     n X  2

+ c cos 

(37)

Periode dalam metode siklis adalah

Dimana, n = Periode t = Jumlah Bulan N = Jumlah Siklus

[image:37.595.43.578.388.724.2]

Karena terdapat 9 siklus maka nilai n adalah =4

Tabel 5.8. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan Pada

Supplier Thailand dengan Metode Siklis

X Y Sin(2πx/n) Cos(2πx/n) Y.sin(2πx/n) Y.cos(2πx/n) sin2(2πx/n)_cos2(2πx/n)

sin(2πx/n)

cos(2πx/n)

1 33200 1 0 33.200 0 1 0 0

2 35000 0 -1 0 -35.000 0 1 0

3 32700 -1 0 -32.700 0 1 0 0

4 29900 0 1 0 29.900 0 1 0

5 33500 1 0 33.500 0 1 0 0

6 28000 0 -1 0 -28.000 0 1 0

7 29000 -1 0 -29.000 0 1 0 0

8 35700 0 1 0 35.700 0 1 0

9 27800 1 0 27.800 0 1 0 0

(38)

[image:38.595.41.583.178.733.2]

Supplier Thailand dengan Metode Siklis (Lanjutan)

X Y Sin(2πx/n) Cos(2πx/n) Y.sin(2πx/n) Y.cos(2πx/n) sin2(2πx/n)_cos2(2πx/n) sin(2πx/n)

cos(2πx/n)

11 29900 -1 0 -29.900 0 1 0 0

12 32900 0 1 0 32.900 0 1 0

13 31000 1 0 31.000 0 1 0 0

14 29000 0 -1 0 -29.000 0 1 0

15 35700 -1 0 -35.700 0 1 0 0

16 29000 0 1 0 29.000 0 1 0

17 34000 1 0 34.000 0 1 0 0

18 33000 0 -1 0 -33.000 0 1 0

19 33300 -1 0 -33.300 0 1 0 0

20 29000 0 1 0 29.000 0 1 0

21 30900 1 0 30.900 0 1 0 0

22 32700 0 -1 0 -32.700 0 1 0

23 32000 -1 0 -32.000 0 1 0 0

24 31900 0 1 0 31.900 0 1 0

25 33000 1 0 33.000 0 1 0 0

26 27400 0 -1 0 -27.400 0 1 0

27 30300 -1 0 -30.300 0 1 0 0

(39)

Supplier Thailand dengan Metode Siklis (Lanjutan)

X Y Sin(2πx/n) Cos(2πx/n) Y.sin(2πx/n) Y.cos(2πx/n) sin2(2πx/n) cos2(2πx/n) sin(2πx/n)

cos(2πx/n)

29 34000 1 0 34.000 0 1 0 0

30 28700 0 -1 0 -28.700 0 1 0

31 33300 -1 0 -33.300 0 1 0 0

32 30800 0 1 0 30.800 0 1 0

33 29500 1 0 29.500 0 1 0 0

34 33000 0 -1 0 -33.000 0 1 0

35 36100 -1 0 -36.100 0 1 0 0

36 33600 0 1 0 33.600 0 1 0

666 1140100 0 0 -5400 6500 18 18 0

Sumber : Pengolahan Data



Y

= na + b





     n X  2

sin + c





     n X  2 cos

1.140.100 = 36(a) +b (0) +c (0) a = 31.669,44



                           n X n X c n X b n X a n X

Ysin2 sin2 sin22 sin2 cos2

(40)



                           n X c n X n X b n X a n X

Ycos2 cos2 sin 2 cos2 cos2 2

6500 = a(0) + b(0) + c(18) c = 361,11

Fungsi Peramalannya adalah :

Y = 31.669,44 – 229,98 sin 

     n X  2

+ 361,11 cos 

     n X  2

5. Mengitung setiap kesalahan setiap metode

Perhitungan kesalahan menggunakan metode SEE (Standard Error of Estimation) dengan menggunakan rumus sebagai berikut :

Dimana :

Y = Data aktual Y’ = Data peramalan n = Banyak data f = Derajat kebebasan

a. Metode Kuadratis ( f =3 )

Adapun perhitungan SEE untuk metode Kuadratis adalah :

(41)

[image:41.595.110.520.172.727.2]

Tabel 5.9. Perhitungan SEE pada Peramalan Jumlah Permintaan Pada

Supplier Thailand dengan Metode Kuadratis

X Y Y' Y-Y' (Y-Y')2

1 33200 32555,0600 644,9400 415948

2 35000 32378,2000 2621,8000 6873835

3 32700 32212,4800 487,5200 237676

4 29900 32057,9000 -2157,9000 4656532

5 33500 31914,4600 1585,5400 2513937

6 28000 31782,1600 -3782,1600 14304734

7 29000 31661,0000 -2661,0000 7080921

8 35700 31550,9800 4149,0200 17214367

9 27800 31452,1000 -3652,1000 13337834

10 30400 31364,3600 -964,3600 929990

11 29900 31287,7600 -1387,7600 1925878

12 32900 31222,3000 1677,7000 2814677

13 31000 31167,98 -167,9800 28217

14 29000 31124,8 -2124,8000 4514775

15 35700 31092,76 4607,2400 21226660

16 29000 31071,86 -2071,8600 4292604

17 34000 31062,1 2937,9000 8631256

18 33000 31063,48 1936,5200 3750110

(42)

[image:42.595.110.520.166.701.2]

Tabel 5.9. Perhitungan SEE pada Peramalan Jumlah Permintaan Pada

X Y Y' Y-Y' (Y-Y')2

20 29000 31099,66 -2099,6600 4408572

21 30900 31134,46 -234,4600 54971

22 32700 31180,4 1519,6000 2309184

23 32000 31237,48 762,5200 581437

24 31900 31305,7 594,3000 353192

25 33000 31385,06 1614,9400 2608031

26 27400 31475,56 -4075,5600 16610189

27 30300 31577,2 -1277,2000 1631240

28 30900 31689,98 -789,9800 624068

29 34000 31813,9 2186,1000 4779033

30 28700 31948,96 -3248,9600 10555741

31 33300 32095,16 1204,8400 1451639

32 30800 32252,5 -1452,5000 2109756

33 29500 32420,98 -2920,9800 8532124

34 33000 32600,6 399,4000 159520

35 36100 32791,36 3308,6400 10947099

36 33600 32993,26 606,7400 368133

666 1140100 1140099,9600 0,0400 187780061 Sumber : Pengolahan Data





f n

Y Y SEE

 





(43)

SEE =

= 2385,43

b. Metode Siklis ( f = 3 )

[image:43.595.145.478.328.745.2]

Adapun perhitungan SEE untuk metode Siklis adalah :

Tabel 5.10. Perhitungan SEE pada Peramalan Jumlah Permintaan Pada

Supplier Thailand dengan Metode Siklis

X Y Y' Y-Y' (Y-Y')²

1 33200 31369,46 1830,5400 3350877 2 35000 31308,33 3691,6700 13628427

3 32700 31969,42 730,5800 533747

4 29900 32030,55 -2130,5500 4539243 5 33500 31369,46 2130,5400 4539201 6 28000 31308,33 -3308,3300 10945047 7 29000 31969,42 -2969,4200 8817455 8 35700 32030,55 3669,4500 13464863 9 27800 31369,46 -3569,4600 12741045 10 30400 31308,33 -908,3300 825063 11 29900 31969,42 -2069,4200 4282499

12 32900 32030,55 869,4500 755943

(44)

[image:44.595.143.479.172.725.2]

Supplier Thailand dengan Metode Siklis (Lanjutan)

X Y Y' Y-Y' (Y-Y')²

15 35700 31969,42 3730,5800 13917227 16 29000 32030,55 -3030,5500 9184233 17 34000 31369,46 2630,5400 6919741 18 33000 31308,33 1691,6700 2861747 19 33300 31969,42 1330,5800 1770443 20 29000 32030,55 -3030,5500 9184233 21 30900 31369,46 -469,4600 220393 22 32700 31308,33 1391,6700 1936745

23 32000 31969,42 30,5800 935

24 31900 32030,55 -130,5500 17043

(45)

Supplier Thailand dengan Metode Siklis (Lanjutan)

X Y Y' Y-Y' (Y-Y')²

34 33000 31308,33 1691,6700 2861747 35 36100 31969,42 4130,5800 17061691 36 33600 32030,55 1569,4500 2463173 666 1140100 1140099,84 0,1600 194789167 Sumber : Pengolahan Data

SEE =

SEE = 2429,54

6. Menghitung pola peramalan yang terbaik dengan perhitungan distribusi f H0 = SEE Kuadratis ≤ SEE Siklis

H1 = SEE Siklis > SEE Kuadratis α = 0,05

Uji Statistik

=

= 0,9640

F tabel = 0,05 (36-3, 36-3) = 1,7878

Oleh karena Fhitung (0,9640) < Ftabel (1,7878), maka H0 diterima. Jadi hasil pengujian menyatakan bahwa metode Kuadratis lebih baik daripada metode Siklis. Adapun fungsi Kuadratis adalah : Y’ = 32.743,06 – 193,57x+ 5,57x2





f n

Y Y SEE

 





(46)

7. Verifikasi peramalan

[image:46.595.114.495.251.755.2]

Tujuan verifikasi dilakukan adalah untuk mengetahui fungsi yang telah ditentukan dapat mewakili data yang akan diramalkan.

Tabel 5.11. Perhitungan Hasil Verifikasi Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand

X Y Y' Y-Y' MR

1 33200 32556 644 -

2 35000 32379 2.621 1.977

3 32700 32213 487 2.134

4 29900 32058 -2.158 2.645

5 33500 31915 1.585 3.743

6 28000 31783 -3.783 5.368

7 29000 31661 -2.661 1.122

8 35700 31551 4.149 6.810

9 27800 31453 -3.653 7.802

10 30400 31365 -965 2.688

11 29900 31288 -1.388 423

12 32900 31223 1.677 3.065

13 31000 31168 -168 1.845

14 29000 31125 -2.125 1.957

15 35700 31093 4.607 6.732

16 29000 31072 -2.072 6.679

(47)

[image:47.595.110.493.166.752.2]

Tabel 5.11. Perhitungan Hasil Verifikasi Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand (Lanjutan)

X Y Y' Y-Y' MR

18 33000 31064 1.936 1.001

19 33300 31076 2.224 288

20 29000 31100 -2.100 4.324

21 30900 31135 -235 1.865

22 32700 31181 1.519 1.754

23 32000 31238 762 757

24 31900 31306 594 168

25 33000 31386 1.614 1.020

26 27400 31476 -4.076 5.690

27 30300 31578 -1.278 2.798

28 30900 31690 -790 488

29 34000 31814 2.186 2.976

30 28700 31949 -3.249 5.435

31 33300 32096 1.204 4.453

32 30800 32253 -1.453 2.657

33 29500 32421 -2.921 1.468

34 33000 32601 399 3.320

35 36100 32792 3.308 2.909

36 33600 32994 606 2.702

(48)

6286 , 3030 1

36 106.072

1   







n MR MR

BKA = 2,66 x MR = 2,66 x 3030,6286 = 8061,4721 1/3 BKA = 1/3 x 8061,4721 = 2687,1574

2/3 BKA = 2/3 x 8061,4721 = 5374,3147

BKB = -2,66 x MR = -2,66 x 3030,6286 = -8061,4721 1/3 BKB = 1/3 x -8061,4721= -2687,1574

2/3 BKB = 2/3 x -8061,4721= -5374,3147

[image:48.595.135.536.334.563.2]

Gambar 5.3. Moving Range Chart Permintaan Pada Supplier Thailand

Gambar Moving Range Chart menunjukkan bahwa titik hasil peramalan telah berada dalam batas sehingga peramalan dengan metode Kuadratis cukup memenuhi persyaratan dengan fungsi peramalan :

(49)

[image:49.595.68.558.192.621.2]

Berikut adalah rekapitulasi fungsi peramalan permintaan setiap supplier pada Tabel 5.12 :

Tabel 5.12. Rekapitulasi Fungsi Peramalan Permintaan Setiap Supplier

Supplier

Metode yang Digunakan

Fungsi Peramalan SEE

Metode Terpilih

Thailand

Kuadratis Y’ = 32.743,06 – 193,57x+ 5,57x2 _2385,43

Kuadratis Siklis

Y = 31.669,44 – 229,98 sin

      n X  2

+ 361,11 cos

      n X  2 2429,54 Vietnam

Eksponential Y’ = 27766,02318e0,002592571x 1128,0972

Kuadratis Kuadratis Y’ = 27124,94 +176,25x -2,72x2 1109,0436

Malaysia

Siklis

Y’ = 18738,89 – 243,57 sin

      n X  2 _–

414,96 cos 

     n X  2 1879,8521 Kuadratis

Kuadratis Y’ = 17193,4 + 198,15x – 4,71x2 1837,1208

Cikande

Siklis

Y’ = 22936,11 – 239,16 sin

      n X  2 _–

71,92 cos 

     n X  2 1372,2307 Linier

Linier Y’= 22691,111 + 13,24324324x 1357,351 Sumber : Pengolahan Data

(50)

a. Supplier Thailand

Y’ = 32.743,06 – 193,57x+ 5,57x2 = 33.207 Kg

b. Supplier Vietnam

Y’ = 27124,94 +176,25x -2,72x2 = 29.923 Kg

c. Supplier Malaysia

Y’ = 17193,4 + 198,15x – 4,71x2 = 18.077 Kg

d. Supplier Cikande

Y’ = 22691,111 + 13,24324324x

= 32.182 Kg

Hasil peramalan data permintaan selama 12 bulan ke depan pada setiap supplier dapat dilihat pada Tabel 5.13.

Tabel 5.13. Rekapitulasi Hasil Peramalan Permintaan Pada Setiap Supplier

(Kg)

Jan-16 33207 29923 18077 23182

Feb-16 33431 29895 17922 23195

Mar-16 33666 29862 17758 23208

Apr-16 33913 29823 17584 23221

May-16 34170 29779 17401 23235

(51)

Tabel 5.12. Rekapitulasi Hasil Peramalan Permintaan Pada Setiap Supplier

(Kg) (Lanjutan)

Jul-16 34719 29675 17006 23261

Aug-16 35010 29615 16794 23274

Sep-16 35312 29549 16573 23288

Oct-16 35625 29477 16342 23301

Nov-16 35950 29401 16103 23314

Dec-16 36285 29319 15853 23327

5.2.2. Perhitungan Order Quantity pada Setiap Supplier

Perhitungan order quantity untuk setiap supplier adalah dengan menggunakan metode economic order quantity. perhitungan EOQ dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut :

Q optimal =

Keterangan : D = Jumlah Kebutuhan Barang selama satu periode (tahun) k = Ordering cost setiap kali pesan

h = Holding cost setiap 1 Kg per tahun

(52)

a. Supplier Thailand D = 415.727 Kg

k = Rp. 420.000/ pesan h = Rp. 200/ tahun

Q optimal =

= 41.786 kg

b. Supplier Vietnam D = 356.048 Kg

Q optimal =

= 37.739 Kg

c. Supplier Malaysia D = 204.621 Kg

Q optimal =

(53)

d. Supplier Cikande D = 279.054 Kg

k = Rp. 220.000/ pesan h = Rp. 200/tahun

Q optimal =

= 24.778 Kg

Tabel 5.13. Rekapitulasi Perhitungan Order Quantity

No Supplier Order Quantity (Kg/Pesan)

1 Thailand 41.786

2 Vietnam 37.739

3 Malaysia 21.218

4 Cikande 24.778

Sumber :Pengolahan Data

5.2.3. Perhitungan Frekuensi Pemesanan

Frekuensi pemesanan untuk setiap supplier dapat diperoleh dengan menggunakan rumus :

(54)

Frekuensi Pemesanan =

= 10 pemesanan b. Supplier Vietnam

= 10 pemesanan c. Supplier Malaysia

= 10 pemesanan d. Supplier Cikande

= 11 pemesanan

Tabel 5.14. Rekapitulasi Perhitungan Frekuensi Pemesanan

No Supplier Frekuensi Pemesanan

1 Thailand 10

2 Vietnam 10

3 Malaysia 10

4 Cikande 11

(55)

5.2.4. Perhitungan Safety Stock

Safety stock dalam sistem merupakan suatu acuan untuk melakukan pemesanan kembali guna memenuhi hasil peramalan. Dalam perencanaan sistem Distribution Resources Planning ini perkiraan safety stock dilakukan dengan cara sederhana dengan menganggap permintaan normal selama lead time distribusi dan tingkat pelayanan yang diinginkan perusahaan adalah 95 %. sebagaimana pada bagian landasan teori maka perhitungan safety stock yang dipakai adalah sebagai berikut :

Safety Stock = s x Z Dimana: s = Standar deviasi permintaan pada Supplier

Z = Nilai di bawah kurva normal yang ditentukan oleh tingkat pelayanan perusahaan terhadap konsumen yang sebesar 95% dan nilai Z diperoleh ialah sebesar 1,65. nilai ini diperoleh dari tabel distribusi normal.

Safety Stock = s x Z = 49 x 1,65 = 81 kg b. Supplier Vietnam

Safety Stock = s x Z = 201 x 1,65 = 332 Kg c. Supplier Malaysia

Safety Stock = s x Z = 91 x 1,65 = 151 Kg d. Supplier Cikande

(56)

[image:56.595.107.517.503.754.2]

Tabel 5.15. Rekapitulasi Perhitungan Safety Stock Pada Setiap Supplier

Supplier Safety Stock

Thailand 81 Kg

Vietnam 332 Kg

Malaysia 151 Kg

Cikande 169 Kg

5.2.5. Jumlah Permintaan Setiap Minggu

Jumlah permintaan setiap minggu pada setiap supplier diperoleh dengan pembagian antara jumlah permintaan ke setiap supplier setiap bulan dengan jumlah minggu yang ada pada setiap bulan tersebut. Jumlah permintaan ke setiap supplier dapat dilihat pada Tabel 5.16.

Tabel 5.16. Jumlah Permintaan Pada Supplier Setiap Minggu

Periode

Jumlah Minggu

Thailand Vietnam Malaysia Cikande

Jan-16 4 8302 7481 4520 5796

Feb-16 5 6687 5979 3585 4639

Mar-16 4 8417 7466 4440 5802

Apr-16 4 8479 7456 4396 5806

May-16 5 6834 5956 3481 4647

Jun-16 4 8610 7433 4302 5812

(57)

Tabel 5.16. Jumlah Permintaan Pada Supplier Setiap Minggu (Lanjutan)

Periode

Jumlah Minggu

Thailand Vietnam Malaysia Cikande

Aug-16 4 8753 7404 4199 5819

Sep-16 4 8828 7388 4144 5822

Oct-16 5 7125 5896 3269 4661

Nov-16 4 8988 7351 4026 5829

Dec-16 4 9072 7330 3964 5832

5.2.6. Distribution Resources Planning Worksheet

Perencanaan DRP disusun untuk setiap supplier dalam time bucket mingguan sebab lead time masing-masing DC tidak melewati 1 bulan atau hanya dalam mingguan.

Dalam distribution resources planning worsheet terdapat beberapa istilah yang perlu diketahui yaitu :

1. On hand balance adalah jumlah persediaan awal produk yang ada pada distribution centre.

2. Safety Stock adalah persediaan untuk melindungi atau menjaga kemungkinan terjadinya kekurangan produk.

(58)

4. Order quantity adalah jumlah produk yang dikirimkan untuk setiap kali pemesanan

5. Demands forecast adalah peramalan jumlah permintaan dari masing-masing distribution centre

6. In transit adalah jumlah produk yang sedang dalam proses pendistribusian 7. Projected on hand adalah persediaan yang ada dan siap digunakan.

8. Planned shipments – Receipt Date adalah jadwal perencanaan penerimaan produk yang dikirim.

9. Planned shipments – Ship Date adalah jadwal perencanaan pengiriman produk.

Distribution Resources Planning Worksheet untuk setiap Supplier dapat dilihat pada tabel 5.17 sampai tabel 5.21.

Langkah-langkah pengisian Distribution Resources Planning Sheet untuk Supplier Thailand adalah :

1. On hand balance = 16.800 Kg (diperoleh dari tabel 5.3) 2. Lead time = 25 hari (diperoleh dari tabel 5.2)

3. Order quantity = 41.786 Kg (diperoleh dari tabel 5.14) 4. Safety stock = 81 Kg (diperoleh dari tabel 5.16)

5. Projected on Hand (Past Due) = 16.800 Kg (diperoleh dari On hand Balance)

6. Demands forecast (1st Week) = 8302 Kg (diperoleh dari tabel 5.17) 7. In transit (1st _{Week) = 0 unit}

(59)

9. Planned shipments – Receipt Date = 41.786 Kg (diperoleh dari Order Quantity)

10. Projected on hand (1st Week) = Projected on Hand (Past Due) + Order quantity - Demands forecast (1st Week) = 16.800 + 41.786 – 8.302 = 50.284Kg.

11. Demands forecast (2nd Week) = 8.302 Kg (diperoleh dari tabel 5.17)

12. Projected on hand (2nd _{Week) =}_{Projected on hand}₍₁st _{Week) -}_Demands forecast (2nd Week) = 50.284 Kg – 8.302 Kg = 41.982 Kg.

13. Demand forecast (3rd Week) = 8.302 Kg (diperoleh dari tabel 5.17)

14. Projected on hand (3rd Week) = Projected on hand (2nd Week) - Demand forecast (3rd Week) = 41.982 Kg - 8.302 Kg = 33.680 Kg.

15. Dilakukan hal yang sama dengan proses yang sama untuk 52 minggu ke depan sehingga Distribution Resources Planning Worksheet terisi secara keseluruhan.

Adapun perhitungan Distribution Resources Planning Worksheet untuk Supplier Thailand dapat dilihat pada tabel 5.18.

Langkah-langkah pengisian Distribution Resources Planning Sheet untuk Supplier Vietnam adalah :

(60)

5. Projected on Hand (Past Due) = 15.200 kg (diperoleh dari On hand Balance) 6. Demands forecast (1st _{Week) = 7.481 Kg (diperoleh dari tabel 5.17)}

7. In transit (1st Week) = 0 unit

8. Planned shipments – Ship Date = 37.739 Kg (diperoleh dari Order Quantity) 9. Planned shipments – Receipt Date = 37.739 Kg (diperoleh dari Order

Quantity)

10. Projected on hand (1st _{Week) =}_{Projected on Hand}_{(Past Due) +}_Order quantity - Demands forecast (1st Week) = 15.200 Kg + 37.739 Kg – 7.481 Kg = 45.458 Kg

12. Projected on hand (2nd Week) = Projected on hand (1st Week) - Demands forecast (2nd_{Week) = 45.458 Kg}–_{7.481 Kg = 37.977 Kg.}

14. Projected on hand (3rd Week) = Projected on hand (2nd Week) - Demand forecast (3rd Week) = 37.977 Kg – 7.481 Kg = 30.496 Kg.

15. Dilakukan hal yang sama dengan proses yang sama untuk 52 minggu ke depan sehingga Distribution Resources Planning Worksheet terisi secara keseluruhan.

Adapun perhitungan Distribution Resources Planning Worksheet untuk Supplier Vietnam dapat dilihat pada tabel 5.19.

(61)

5. Projected on Hand (Past Due) = 9.900 Kg (diperoleh dari On hand Balance) 6. Demands forecast (1st Week) = 4.520 kg (diperoleh dari tabel 5.17)

7. In transit (1st _{Week) = 0 unit}

Quantity)

10. Projected on hand (1st Week) = Projected on Hand (Past Due) + Order quantity - Demands forecast (1st _{Week) = 9.900 Kg + 21.218 Kg}–_{4.520 Kg =} 26.598 Kg.

12. Projected on hand (2nd Week) = Projected on hand (1st Week) - Demands forecast (2nd Week) = 26.598 Kg – 4.520 Kg = 22.078 Kg.

13. Demand forecast (3rd_{Week) = 4.520 Kg (diperoleh dari tabel 5.17)}

14. Projected on hand (3rd Week) = Projected on hand (2nd Week) - Demand forecast (3rd Week) = 22.078 Kg – 4.520 Kg = 17.558 Kg.

(62)

Adapun perhitungan Distribution Resources Planning Worksheet untuk Supplier Malaysia dapat dilihat pada tabel 5.20.

Langkah-langkah pengisian Distribution Resources Planning Sheet untuk Supplier Cikande adalah :

5. Projected on Hand (Past Due) = 12.100 Kg (diperoleh dari On hand Balance) 6. Demands forecast (1st Week) = 5.796 Kg (diperoleh dari tabel 5.17)

7. In transit (1st Week) = 0 unit

Quantity)

10. Projected on hand (1st Week) = Projected on Hand (Past Due) + Order quantity - Demands forecast (1st Week) = 12.100 Kg + 24.778 Kg – 5.796 Kg = 31.082 Kg.

12. Projected on hand (2nd Week) = Projected on hand (1st Week) - Demands forecast (2nd Week) = 31.082 Kg – 5.796 Kg = 25.286 Kg.

(63)

15.Dilakukan hal yang sama dengan proses yang sama untuk 52 minggu ke depan sehingga Distribution Resources Planning Worksheet terisi secara keseluruhan.

(64)

Tabel 5.18. Distribution Resources Planning Worksheet untuk Supplier Thailand

Distribution Resources Planning Worksheet Thailand

On Hand Balance : 16.800 Kg Lead Time : 25 hari = 4 week

Safety Stock : 81 Kg Order Quantity : 41.786 Kg

Supplier : Thailand

Past Due Week

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Demand Forecast 8.302 8.302 8.302 8.302 6.687 6.687 6.687 6.687 6.687 8.417 8.417 8.417 8.417

In Transit

Projected on Hand 16.800 50.284 41.982 33.680 25.378 18.691 12.004 47.103 40.416 33.729 25.312 16.895 8.478 41.847

Planned Shipment-Receipt Date 41.786 41.786 41.786

Planed Shipments - Ship Date 41.786 41.786 41.786

Past Due Week

14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

Demand Forecast 8.479 8.479 8.479 8.479 6.834 6.834 6.834 6.834 6.834 8.610 8.610 8.610 8.610

In Transit

Planned Shipment-Receipt Date 41.786 41.786

27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39

Demand Forecast 6.944 6.944 6.944 6.944 6.944 8.753 8.753 8.753 8.753 8.828 8.828 8.828 8.828

In Transit

Planed Shipments - Ship Date 41.786 41.786

40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

Demand Forecast 7.125 7.125 7.125 7.125 7.125 8.988 8.988 8.988 8.988 9.072 9.072 9.072 9.072

[image:64.842.65.815.104.587.2]

(65)

Tabel 5.19. Distribution Resources Planning Worksheet untuk Supplier Vietnam

Distribution Resources Planning Worksheet Vietnam

On Hand Balance : 15.200 Kg Lead Time = 25 hari= 4 week Safety Stock : 332 Kg Order Quantity : 37.739 Kg

Supplier : Vietnam

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Demand Forecast 7.481 7.481 7.481 7.481 5.979 5.979 5.979 5.979 5.979 7.466 7.466 7.466 7.466

In Transit

Past Due Week

14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

Demand Forecast 7.456 7.456 7.456 7.456 5.956 5.956 5.956 5.956 5.956 7.433 7.433 7.433 7.433

In Transit

27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39

Demand Forecast 5.935 5.935 5.935 5.935 5.935 7.404 7.404 7.404 7.404 7.388 7.388 7.388 7.388

In Transit

40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

Demand Forecast 5.896 5.896 5.896 5.896 5.896 7.351 7.351 7.351 7.351 7.330 7.330 7.330 7.330

[image:65.842.53.808.102.588.2]

(66)

Tabel 5.20. Distribution Resources Planning Worksheet untuk Supplier Malaysia

Distribution Resources Planning Worksheet Malaysia

On Hand Balance : 9.900 Kg Lead Time : 18 hari= 3 week Safety Stock : 151 Kg Order Quantity : 21.218 Kg

Supplier: Malaysia

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Demand Forecast 4.520 4.520 4.520 4.520 3.585 3.585 3.585 3.585 3.585 4.440 4.440 4.440 4.440

In Transit

Past Due Week

14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

Demand Forecast 4.396 4.396 4.396 4.396 3.481 3.481 3.481 3.481 3.481 4.302 4.302 4.302 4.302

In Transit

27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39

Demand Forecast 3.402 3.402 3.402 3.402 3.402 4.199 4.199 4.199 4.199 4.144 4.144 4.144 4.144

In Transit

40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

Demand Forecast 3.269 3.269 3.269 3.269 3.269 4.026 4.026 4.026 4.026 3.964 3.964 3.964 3.964

(67)

Tabel 5.21. Distribution Resources Planning Worksheet untuk Supplier Cikande

Distribution Resources Planning Worksheet Cikande

On Hand Balance : 12.100 Kg Lead Time : 7 hari= 1 week Safety Stock : 169 Kg Order Quantity : 24.778 Kg

Supplier : Cikande

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Demand Forecast 5.796 5.796 5.796 5.796 4.639 4.639 4.639 4.639 4.639 5.802 5.802 5.783 5.783

In Transit

Past Due Week

14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

Demand Forecast 5.777 5.777 5.777 5.777 4.617 4.617 4.617 4.617 4.617 5.764 5.764 5.764 5.764

In Transit

Projected on Hand 16.628 10.851 29.732 23.95