PRODUCTION PLANNING SEDAN MERCEDES BENS C-CLASS TYPE USING LINEAR PROGRAMMING PT .
MERCEDES BENZ INDONESIA Ika Purnawati, Ir. Asep Mohamad Noor, MT.
Undergraduate Program, 2009 Gunadarma University http://www.gunadarma.ac.id
key words: production planning, linear programming, mercedes benz ABSTRACT :
Total demand for the type of Mercedes Benz C-Class would create a company that does not have to be careful in making production plan to prevent the piling number of finished products in the warehouse of finished goods that can make the company must pay a larger inventory than expected. Where is the planning that aims to reduce the losses made in the form of material that is very big. The purpose of the study of production planning at PT. Mercedes-Benz Indonesia is to forecast and plan production of the Mercedes Benz sedan type C-Class in 2009 to meet customer demand in accordance with the available capacity in order to minimize production costs. The study was conducted on a Mercedes Benz sedan type C-Class. While the software used LINDO to solve the problem in the simplex method. The forecasting method chosen is a double exponential smoothing method, one parameter of the Brownian MAD value of 10, amounting to eight and tracking RSFE signal varies from -1.02 to 1.47. Aggregate production planning carried out for 12 months with a total production of 798 units of cars with a total production cost of Rp. 95,819,400.00. Policies imposed by the company is working overtime work a maximum of 37.5% of normal per day and no sub-contract .
PERENCANAAN PRODUKSI MOBIL SEDAN MERCEDES BENZ TIPE C-CLASS MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINIER
DI PT. MERCEDES BENZ INDONESIA
Ika Purnawati Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri
Universitas Gunadarma Email : [email protected]
ABSTRAK
Jumlah permintaan mobil Mercedes Benz tipe C-Class yang tidak pasti membuat perusahaan harus berhati-hati dalam membuat rencana produksi untuk mencegah banyaknya penumpukkan produk jadi di gudang barang jadi yang dapat membuat perusahaan harus mengeluarkan biaya persediaan lebih besar daripada yang seharusnya. Dimana perencanaan yang dibuat bertujuan untuk mengurangi kerugian dalam bentuk materi yang sangat besar. Adapun tujuan dari penelitian perencanaan produksi di PT. Mercedes Benz Indonesia yaitu untuk meramalkan dan merencanakan produksi mobil sedan Mercedes Benz tipe C-Class tahun 2009 untuk memenuhi permintaan pelanggan sesuai dengan kapasitas yang tersedia sehingga dapat meminimumkan biaya produksi.
Penelitian dilakukan pada mobil sedan Mercedes Benz tipe C-Class. Dalam melakukan perhitungan yang dibutuhkan menggunakan metode Shumard dalam melakukan penyesuaian untuk penentuan waktu normal dan waktu baku, metode peramalan pemulusan eksponensial dan pemulusan eksponensial ganda satu parameter dari Brown serta metode pemrograman linier yaitu metode simplek. Sedangkan software yang digunakan yaitu LINDO untuk memecahkan masalah dalam metode simplek. Adapun metode peramalan yang terpilih yaitu metode pemulusan eksponensial ganda satu parameter dari brown dengan nilai MAD sebesar 10, RSFE sebesar 8 dan tracking signal bervariasi dari -1,02 sampai dengan +1,47.
Perencanaan produksi agregat dilakukan untuk 12 bulan dengan total produksi sebanyak 798 unit mobil dengan total biaya produksi sebesar Rp. 95.819.400,00.
Kebijakan yang diberlakukan oleh perusahaan adalah kerja lembur maksimal 37,5 % dari kerja normal per hari dan tidak ada sub kontrak.
Kata Kunci: Waktu Perakitan, Peramalan, Perencanaan Produksi Agregat
1. PENDAHULUAN
PT. Mercedes Benz Indonesia merupakan perusahaan manufaktur yang bergerak dalam bidang otomotif. Dimana hasil produksinya berupa mobil sedan (tipe C-Class, E-Class, dan S-Class) dan chasis bus OH dengan merk dagang Mercedes Benz. Harga jual untuk masing-masing mobil dapat dikategorikan mahal sebab mobil-mobil ini berasal dari Eropa. Oleh karena itu, perusahaan berusaha semaksimal
mungkin didalam merencanakan dan memproduksi sesuai dengan kapasitas produksi yang tersedia agar tidak mengalami kerugiaan baik dalam persediaan maupun biaya produksi yang berlebihan.
Kapasitas produksi yang mampu dihasilkan oleh perusahaan sebesar 60 unit dalam 1 bulan. Apabila dilihat dari hasil permintaan konsumen tiap bulan selama tahun 2008, jumlah kapasitas perusahaan tidak dapat memenuhi permintaan pelanggan sehingga harus dilakukan penambahan waktu kerja lembur. Oleh karena itu, dibutuhkan pengendalian kapasitas yang optimal sehingga perusahaan dapat memenuhi permintaan konsumen tepat waktu dengan biaya produksi yang minimum.
Tujuan dari penulisan tugas akhir adalah untuk meramalkan dan merencanakan produksi mobil sedan Mercedes Benz tipe C-Class tahun 2009 untuk memenuhi permintaan pelanggan sesuai dengan kapasitas yang tersedia sehingga dapat meminimumkan biaya produksi.
2. TINJAUAN PUSTAKA Perencanaan Produksi
Perencanaan produksi sebagai suatu perencanaan taktis adalah bertujuan memberikan keputusan yang optimum berdasarkan sumber daya yang dimiliki perusahaan dalam memenuhi permintaan akan produk yang dihasilkan. yang dimaksud sumber daya yang dimiliki yaitu kapasitas mesin, tenaga kerja, teknologi yang dimiliki dan lainnya.
Peramalan
Peramalan adalah proses untuk memperkiraan berapa kebutuhan dimasa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa [3]. Tujuan dari peramalan adalah untuk menentukan jumlah permintaan produk pada masa yang akan datang [9].
Metode Peramalan yang Digunakan
Terdapat dua metode peramalan yang digunakan dalam perhitungan peramalan pada penelitian ini, yaitu:
a. Metode pemulusan eksponensial tunggal
F
t= F
t1+
(A
t1- F
t1)
b. Metode pemulusan eksponensial ganda S’t= α Xt+ (1 – α) S’t-1
at= S’t+ (S’t- S’’t) = 2 S’t- S’’t bt= (S S ) α 1 α t '' t ' Ft+m= at+ btm
Ukuran Akurasi Hasil Peramalan
Ukuran akurasi hasil peramalan merupakan ukuran kesalahan peramalan mengenai ukuran tentang tingkat perbedaan antara hasil peramalan dengan permintaan yang sebenarnya terjadi [3]. Ukuran akurasi hasil peramalan yang digunakan dalam penulisan ini yaitu MAD rata deviasi mutlak), MAPE (rata-rata persentase kesalahan absolut) dan tanda penjejakan.
Verifikasi Peramalan
Verifikasi peramalan dapat mencerminkan data masa lalu dan sistem sebab akibat yang mendasari permintaan itu [3]. Bentuk yang paling sederhana adalah peta untuk memverifikasi peramalan yaitu moving range.
MR =
' 1
1 1 ' t t t Y Y Y Y 1 _
n MRMR
BKA = 2,66 x MR dan BKB = -2,66 x MR Waktu BakuUntuk melakukan perhitungan waktu baku, perlu menghitung besarnya waktu normal dan waktu siklus serta memperhatikan besarnya kelonggaran [6].
Wn = Ws x p Wb = Wn ( l + 1 )
Perencanaan Produksi Agregat
Perencanaan agregat adalah proses perencanaan kuantitas dan pengaturan waktu keluaran selama periode tertentu melalui penyesuaian variabel-variabel t dikendalikan [8]. Tujuan perencanaan agregat adalah menggunakan sumber daya manusia dan peralatan secara produktif. Penggunaan kata agregat menunjukan bahwa perencanaan dilakukan ditingkat kasar dan dimaksudkan untuk memenuhi kebutuhan total seluruh produk dengan menggunakan seluruh sumber daya manusia dan peralatan yang ada pada fasilitas produksi tersebut [3].
Metode Pemrograman Linear Simplek
Perogramman linear dapat digunakan sebagai alat perencanaan agregat. Asumsi utama model pemogramman linear pada perencanaan agregat adalah biaya variabel-variabel ini bersifat linear dan variabel-variabel tersebut dapat berbentuk bilangan riil [3].
Terdapat lima dasar karakteristik masalah dari pemrograman linier, yaitu [9]: masalah pemrograman linier berkaitan dengan upaya memaksimumkan (pada umumnya keuntungan) atau meminimumkan (pada umumnya biaya), terdapat kendala-kendala atau keterbatasan, memiliki sifat linearitas, memiliki sifat homogenitas dan memiliki sifat divisibility.
Adapun model dari fungsi tujuan pemrogramman linear adalah [7] :
C =
k t t P r 1 +
k t t A h 1 +
k t t R f 1 +
k t t O v 1 +
k t t I c 1 Kendalanya : Pt ≤ Mt t = 1,2,3,...k Ot ≤ Yt t = 1,2,3,...k It = It1+ Pt + Ot + Dt t = 1,2,3,...k At ≥ Pt - Pt1 t = 1,2,3,...k Rt ≥ Pt1 - Pt t = 1,2,3,...k Dan : At Rt It Pt Ot ≥ 0 Dimana :r, v = Biaya unit produksi waktu kerja regular dan waktu kerja lembur Pt, Ot = Unit produksi waktu kerja regular dan waktu kerja lembur
h, f = Biaya pertambahan dan pengurangan per unit At, Rt = Pertambahan dan penurunan unit
c = Biaya persediaan per unit per periode Dt = Peramalan penjualan
3. METODOLOGI PENELITIAN
Langkah-langkah atau urutan dalam memecahkan masalah dalam penelitian ini dapat dilihat pada diagram alir dari metodologi penelitian dibawah ini.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN Waktu Perakitan
Dibawah ini merupakan penjelasan mengenai waktu perakitan untuk merakit mobil beserta jumlah tenaga kerja yang dibutuhkan pada saat perakitan.
Tabel 1 Waktu Perakitan Mobil Sedan Mercedes Benz Tipe C-Class dan Tenaga Kerja
No. Kegiatan Waktu
Perakitan
Tenaga kerja
1 Pemasangan alat-alat elektrik mobil 16.37 1
2 Pemasangan interior 18.32 2
3 Pemasangan aksesoris 12.15 1
4 Pemasangan lampu depan dan belakang 6.75 1
5 Pemasangan kaca depan, belakang dan pintu 9.86 1
6 Pemasangan kursi 11.35 2
7 Pemasangan axle roda depan dan belakang 9.19 2
8 Pemasangan mesin mobil 10.21 1
9 Pemasangan ban 8.79 2
10 Pengujian 20 4
Total 122.99 17
Sumber: PT. Mercedes Benz Indonesia
Waktu Baku
Untuk menghitung waktu normal menggunakan faktor penyesuaian (p) berdasarkan cara Shumard. Dalam menghitung waktu baku terdapat (l) atau kelonggaran yang diberikan kepada operator untuk menyelesaikan pekerjaannya. Kelonggaran untuk perhitungan waktu baku sebesar 10%. Berikut ini adalah tabel perhitungan waktu baku:
Tabel 2 Perhitungan Waktu Baku
No. Waktu Keterangan Total
1 Waktu siklus Waktu perakitan 122,99 menit
2 Waktu Normal
Ws x p
Waktu siklus 122,99 menit
P = 75 / 60 1,25
Total 153,74 menit
3 Waktu Baku
Wn (1 + l)
Waktu normal 153,74 menit
l = 10% (1+0,1) 1,1
Biaya Produksi
Biaya produksi ini hanya mengenai biaya kerja normal, biaya lembur dan biaya persediaan. Berikut adalah data-data mengenai biaya produksi yang diperoleh:
Tabel 3 Biaya Produksi
No. Biaya Keterangan Biaya
1 Biaya Kerja Normal
Upah tenaga kerja Rp. 30.000
Waktu penyelesaian 2,82 jam / unit
Total Rp. 84.600 per unit
2 Biaya Lembur
Biaya kerja normal per unit Rp. 84.600 per unit
2 2
Total Rp. 169.200 per unit
3
Biaya Persediaan Produk Jadi
pencucian Rp. 40.000 per unit
Pemolesan mobil Rp. 210.000 per unit
Setrum aki Rp. 2.000 per unit
Total Rp. 252.000 per unit
Sumber: PT. Mercedes Benz Indonesia
Permintaan Aktual
Data mengenai permintaan aktual terhadap mobil sedan Mercedes Benz tipe C-Class pada tahun 2008 yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 4 Permintaan Aktual Mobil Sedan Mercedes Benz Tipe C-Class Tahun 2008
Bulan Indeks Waktu Permintaan Aktual
Januari 1 43 Februari 2 36 Maret 3 60 April 4 78 Mei 5 84 Juni 6 78 Juli 7 80 Agustus 8 80 September 9 73 Oktober 10 65 November 11 77 Desember 12 55 Total 809
Peramalan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial
Berdasarkan pola data permintaan aktual mobil selama tahun 2008 yang sangat bergejolak dari waktu ke waktu, maka peramalan yang adalah model peramalan pemulusan eksponensial dengan () sebesar 0,7; 0,8; dan 0,9.
Tabel 5 Peramalan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial
Bulan Indeks
Waktu
Permintaan Aktual
Peramalan Eksponensial Smoothing ES ( = 0,7) ES ( = 0,8) ES ( = 0,9) Januari 1 43 67 67 67 Februari 2 36 50 48 45 Maret 3 60 40 38 37 April 4 78 54 56 58 Mei 5 84 71 74 76 Juni 6 78 80 82 83 Juli 7 80 79 79 79 Agustus 8 80 80 80 80 September 9 73 80 80 80 Oktober 10 65 75 74 74 November 11 77 68 67 66 Desember 12 55 74 75 76 Januari 13 - 61 59 57 Total 809 879 879 878
Berdasarkan tabel diatas, maka ketiga konstanta pemulusan yang digunakan pada peramalan ini hampir mendekati hasil permintaan aktual, tetapi apabila dilihat lebih detail lagi bahwa nilai-nilai peramalan berdasarkan model pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,9 telah sesuai dengan pola data historis dari data aktual permintaan mobil sedan Mercedes Benz tipe C-Class selama tahun 2008. Berikut ini adalah tabel yang akan menjelaskan perincian tersebut.
Tabel 6 Perbandingan Hasil Ramalan Permintaan Mobil Sedan Mercedes Benz Tipe C-Class Metode Pemulusan Eksponensial Berdasarkan Konstanta Pemulusan
No. Deskripsi Metode Pemulusan Eksponensial
=0,7 =0,8 =0,9 1 Nilai Ramalan 61 59 57 2 Nilai MAD 11,92 11,75 11,50 3 Nilai RSFE -9 -11 -12 4 Tracking Signal Bervariasi dari -2 sampai dengan +1,47 Bervariasi dari -2 sampai dengan +1,26 Bervariasi dari -2 sampai dengan +1,24
Peramalan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda
Berikut ini adalah tabel perhitungan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dari Brown yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 7 Peramalan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dari Brown
Periode PermintaanAktual EksponensialPemulusan Eksponensial GandaPemulusan Nilai a Nilai b RamalanNilai
1 43 67 67 67 0 67 2 36 45 48 43 -20 23 3 60 37 38 36 -10 26 4 78 58 56 60 17 77 5 84 76 74 78 18 96 6 78 83 82 84 8 92 7 80 79 79 78 -3 75 8 80 80 80 80 1 81 9 73 80 80 80 0 80 10 65 74 74 73 -6 67 11 77 66 67 65 -8 57 12 55 76 75 49 8 57 13 - 57 59 55 -16 39 Total 809 878 879 848 -9 837 Verifikasi Peramalan
Berikut ini adalah tabel mengenai perbandingan hasil peramalan permintaan mobil sedan Mercedes Benz tipe C-Class berdasarkan dua metode peramalan.
Tabel 8 Perbandingan Hasil Peramalan Permintaan Mobil Sedan Mercedes Benz Tipe C-Class Metode Pemulusan Eksponensial dengan Pemulusan Eksponensial Ganda dari Brown
No. Deskripsi Metode Peramalan Pemulusan Eksponensial (= 0,9) Pemulusan Eksponensial Ganda (= 0,9) 1 Nilai Ramalan 57 39 2 Nilai MAD 11,50 10 3 Nilai RSFE -12 8
4 Tracking Signal Bervariasi dari -2 sampai dengan +1,24
Bervariasi dari -1,02 sampai dengan +1,47
5 Keputusan Menolak Menerima
Dari tabel diatas dapat dilihat, metode pemulusan eksponensial ganda satu parameter dari Brown dapat diterima berdasarkan perbandingan antara metode peramalan pemulusan eksponensial dengan metode pemulusan eksponensial ganda
satu parameter dari Brown berdasarkan kriteria nilai peramalan yang diperoleh, nilai rata-rata deviasi mutlak atau rata kesalahan mutlak selama periode tertentu, nilai RSFE, serta nilai tracking signal. Hasil peramalan tersebut dapat verifikasi untuk dapat mencerminkan data masa lalu seperti tabel dibawah ini.
Tabel 9 Perhitungan Peta Kisaran Bergerak (Moving Range)
Bulan Periode Peramalan (Y1) Permintaan Aktual
(Y) Y 1 -Y MR Januari 1 67 43 24 -Februari 2 23 36 -13 37 Maret 3 26 60 -34 21 April 4 77 78 -1 33 Mei 5 96 84 12 13 Juni 6 92 78 14 2 Juli 7 75 80 -5 20 Agustus 8 81 80 1 6 September 9 80 73 7 6 Oktober 10 67 65 2 5 November 11 57 77 -20 22 Desember 12 57 55 2 22 Total 798 809 -8 187
Berikut ini adalah perhitungan moving range dan perhitungan batas kontrol atas dan batas kontrol bawah yang digunakan untuk peta kontrol pengendalian
peramalan: BKA = 2,66
17 = 45,22BKB = - 2,66
17 = - 45,22Peta Kendali Moving Range
-50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Periode Y -Y Y - Y
Gambar 2 Grafik Peta Kisaran Bergerak (Moving Range)
BKA = 45,22
Perencanaan Produksi Agregat Menggunakan Metode Simplek
Berikut ini adalah data mengenai jumlah permintaan konsumen dalam satu tahun beserta kapasitas produksi perusahaan untuk waktu kerja normal dan kerja lembur yang digunakan untuk melakukan perhitungan dengan menggunakan metode simplek.
Tabel 10 Data Kapasitas Produksi Tersedia
Bulan Periode Permintaan Kapasitas Kerja Normal Kapasitas Kerja Lembur
Januari 1 67 62 23 Februari 2 23 57 21 Maret 3 26 60 22 April 4 77 57 21 Mei 5 96 62 23 Juni 6 92 57 21 Juli 7 75 62 23 Agustus 8 81 62 23 September 9 80 57 21 Oktober 10 67 57 21 November 11 57 62 23 Desember 12 57 51 19 Total 798 706 261
Fungsi tujuan: Minimasi biaya produksi
C = 84600 (R1+R2+R3+R4+...+R12) + 169200 (O1+O2+O3+O4+..+O12) + 252000 (I1+I2+I3+I4+..+I12) Dengan kendala: R1+ O1-I1 = 67 R3 ≤60 O5 ≤23 R2+O2+I1-I2 = 23 R4 ≤57 O6 ≤21 R3+O3+I2-I3 = 26 R5 ≤62 O7 ≤23 R4 +O4 +I3-I4 = 77 R6 ≤57 O8 ≤23 R5+O5+I4 -I5 = 96 R7 ≤62 O9 ≤21 R6+O6+I5-I6 = 92 R8 ≤62 O10 ≤21 R7+O7+I6-I7 = 75 R9 ≤57 O11 ≤23 R8+O8+I7-I8 = 81 R10 ≤57 O12 ≤19 R9+O9+I8-I9 = 80 R11 ≤62 R, O, I ≥ 0 R10+O10+I9-I10 = 67 R12 ≤51 R11+O11+I10-I11 = 57 O1 ≤23
R12+O12+I11-I12 = 57 O2 ≤21
R1 ≤62 O3 ≤22
R2 ≤57 O4 ≤21
Pemecahan Metode Simplek Menggunakan Software LINDO
Software LINDO (Linear, Interactive, and Discrete Optimizer) merupakan software digunakan untuk memecahkan masalah pemrograman linier. Setelah dijelaskan mengenai fungsi tujuan, maka selanjutnya mengolah data tersebut menggunakan software LINDO dan hasilnya dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 11 Hasil Perhitungan Software LINDO
Bulan Periode Permintaan Unit Produksi Kerja Normal
Unit Produksi
Kerja Lembur Persediaan
Januari 1 67 62 5 0 Februari 2 23 23 0 0 Maret 3 26 50 0 24 April 4 77 57 21 25 Mei 5 96 62 23 14 Juni 6 92 57 21 0 Juli 7 75 62 13 0 Agustus 8 81 62 21 2 September 9 80 57 21 0 Oktober 10 67 57 10 0 November 11 57 57 0 0 Desember 12 57 51 6 0 Total 798 657 141 65
Perencanaan agregat untuk mobil sedan Mercedes Benz tipe C-Class tahun 2009 menggunakan hasil perhitungan metode pemrograman linier simplek dengan pemecahan masalah menggunakan software LINDO yang menghasilkan total ongkos produksi minimum yaitu Rp. 95.819.400,00. Berdasarkan hal tersebut, diperoleh perencanaan agrregat mobil sedan Mercedes Benz tipe C-Class tahun 2009 untuk periode Januari sampai Desember 2009 yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 12 Perencanaan Agregat Mobil Sedan Mercedes Benz Tipe C-Class Tahun 2009
Bulan Periode Perencanaan Produksi (Unit)
Januari 1 67 Februari 2 23 Maret 3 26 April 4 77 Mei 5 96 Juni 6 92 Juli 7 75 Agustus 8 81 September 9 80 Oktober 10 67 November 11 57 Desember 12 57 Total 798
5. ANALISA
Proses perakitan mobil sedan Mercedes Benz tipe C-Class menjadi mobil utuh mengalami 10 kegiatan perakitan dengan total waktu perakitan sebesar 122,99 menit. Setelah melakukan perhitungan, maka diperoleh waktu normal sebesar 153,74 menit dan waktu baku sebesar 169,11 menit. Berdasarkan waktu perakitan diatas dalam satu hari kerja perusahaan dapat menghasilkan 3 sampai 4 unit mobil setiap harinya untuk mobil sedan Mercedes Benz tipe C-Class. Ketentuan hari kerja pada tahun 2008 sebanyak 249 hari kerja
Pada tahun 2008 total permintaan untuk mobil sedan tipe C-Class sebesar 809 unit, dimana data permintaan ini akan menjadi input untuk meramalkan permintaan mobil sedan tipe C-Class pada tahun 2009. Berdasarkan perhitungan peramalan metode pemulusan eksponensial dan pemulusan ekspoensial ganda, maka masing-masing metode ini memperoleh nilai MAD (rata-rata deviasi mutlak) sebesar 11,50 dan 10, nilai RSFE sebesar -12 dan 8 dan nilai tracking signal untuk metode pemulusan eksponensial (ES) bervariasi dari -2 sampai dengan +1,24, sedangkan nilai
tracking signal metode pemulusan eksponensial ganda satu parameter dari Brown
Bervariasi dari -1,02 sampai dengan +1,47 sehingga menghasilkan keputusan menerima metode pemulusan eksponensial ganda satu parameter dari Brown dan menolak metode pemulusan eksponensial (ES).
Dari grafik yang terdapat pada bab sebelumnya terlihat bahwa tidak ada data yang keluar dari batas kontrol atas (BKA = 45,22) atau batas kontrol bawah (BKB = -45,22), sehingga dapat diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik dan hasil perhitungan peramalan mencerminkan data masa lalu sehingga dapat dipergunakan pada perhitungan perencanaan produksi agregat.
Pemecahan masalah metode simplek menggunakan perangkat lunak LINDO menghasilkan 24 iterasi dengan total ongkos minimum sebesar Rp. 95.819.400,00. Pada saat melakukan produksi, perusahaan melakukan pengikisan harga produksi sebanyak Rp. 3.447.000,00. Berdasarkan hasil pemecahan metode simplek diperoleh total unit produksi untuk kerja normal dalam satu tahun sebanyak 657 unit mobil, unit produksi kerja lembur sebanyak 141 unit mobil dan jumlah persediaan barang jadi sebanyak 65 unit mobil.
6. PENUTUP
Kesimpulan
Berdasarkan hasil penyelesaian pada bab sebelumnya diperoleh jumlah permintaan mobil sedan Mercedes Benz tipe C-Class pada tahun 2008 sebanyak 809 unit mobil dengan waktu perakitan sebesar 122.99 menit per unit mobil yang dikerjakan oleh 17 orang pekerja. Selanjutnya melakukan perhitungan, maka diperoleh waktu normal sebesar 153,74 menit dan waktu baku sebesar 169,11 menit. Data permintaan tersebut kemudian diramalkan sehingga menghasilkan peramalan mobil sedan tipe C-Class untuk tahun 2009 sebanyak 798 unit mobil.
Pemecahan masalah metode simplek menggunakan perangkat lunak LINDO menghasilkan 24 iterasi dengan total ongkos minimum sebesar Rp. 95.819.400,00.
Pada saat melakukan produksi, perusahaan melakukan pengikisan harga produksi sebanyak Rp. 3.447.000,00. Berdasarkan hasil pemecahan metode simplek diperoleh total unit produksi untuk kerja normal dalam satu tahun sebanyak 657 unit mobil, unit produksi kerja lembur sebanyak 141 unit mobil dan jumlah persediaan barang jadi sebanyak 65 unit mobil.
Saran
Pada saat melakukan peramalan harus melihat pola data yang ada sehingga mendapatkan hasil keakuratan data peramalan dapat diandalkan dan optimal. Selain itu, dalam melakukan perencanaan produksi sebaiknya memperhatikan hasil peramalan dan permintaan konsumen yang tidak stabil dari waktu ke waktu untuk menghindari kelebihan maupun kekurangan produksi yang dapat merugikan perusahaan.
7. DAFTAR PUSTAKA
[1] Buffa S Elwood, Manajemen Produksi Operasi Modern Edisi Ketujuh Jilid 1, Erlangga, Jakarta, 1991.
[2] David D. Bedworth dan James E.Bailey, Integrated Production control
system:Management, Analysis, Design, John Wiley and Sons, New York,
1982.
[3] Hendra Kusuma, Perencanaan dan Pengendalian Produksi, Edisi Pertama, ANDI, Yogyakarta, 2001.
[4] Sofjan Assauri, Manajemen Produksi dan Operasi Edisi Keempat, Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta, 1993.
[5] Spyros Makridiakis, Wheelwright dan McGee, Metode dan Aplikasi Peramalan Jilid Satu, Erlangga, Jakarta, 1992.
[6] Sutalaksana Anggawisastra I, Teknik Tata Cara Kerja, Jakarta, 1979.
[7] Taha, Hamdy A, Riset Operasi Edisi Kelima, Binarupa Aksara, Jakarta, 1996. [8] T.Hani Handoko, Dasar-dasar Manajemen Produksi dan Operasi Edisi Pertama,
BPFT, Yogyakarta, 1984.
[9] Vincent Gaspersz, Production Planning and Inventory Control, PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 2002.
