11
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Manajemen
Menurut Robbins & Coulter (2007:38) menafsirkan bahwa manajemen adalah “proses mengkoordinasikan dan memantau kegiatan aktivitas bekerja yang lain sehingga aktivitas yang di lakukan efektif dan juga efisien.”
Fayol (1997:21) menarik kesimpulan bahwa, “manajemen mengandung gagasan lima fungsi utama yaitu: merancang, mengorganisasi, memerintah, mengkoordinasi, dan mengendalikan. Sedangkan fungsi manajemen ialah elemen – elemen dasar yang selalu ada dan melekat di dalam proses manajemen dan dijadikan acuan oleh manager dalam melakukan kegiatannya untuk mencapai tujuan.”
Dari definisi manajemen menurut beberapa para ahli diatas. Maka dapat disimpulkan bahwa manajemen adalah suatu proses pencapaian sasaran - sasaran organisasi dengan cara yang efektif dan efisien melalui perencanaan pengorganisasian, kepemimpinan dan pengendalian sumberdaya organisasi.
Robbins dan Coulter (2009:8) menyatakan ada 4 fungsi dalam manajemen yang saling terkait yang dapat membantu pencapaian tujuan perusahaan, antara lain :
1. Planning
Perencanaan mencakup proses mendefinisikan tujuan organisasi, menetapkan strategi keseluruhan untuk mencapai tujuan tersebut, dan mengembangkan rencana aktivitas kerja organisasi. Tujuan dari dilakukannya perencanaan adalah menentukan tujuan perusahaan, mengurangi ketidakpastian, meminimalkan waste dan redundancy, dan menetapkan standar pengendalian.
2. Organizing
Pengkoordinasian adalah proses menetapkan tugas yang harus dilakukan oleh setiap anggota perusahaan, bentuk pekerjaan, dan tipe organisasi. Tujuannya adalah agar pekerjaan lebih teratur serta sistematis seperti menentukan apa yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan.
3. Leading
Memimpin adalah bagaimana membuat atau mendapatkan para karyawan melakukan apa yg diinginkan dan harus mereka lakukan. Caranya dapat dengan memotivasi bawahan, membantu menyelesaikan masalah yang dihadapi karyawan, dan membuat jalur komunikasi antar atasan dan bawahan.
4. Controlling
Merupakan fungsi terakhir dalam manajemen yaitu mengawasi segala sesuatunya untuk memastikan segala sesuatunya berjalan sesuai dengan tujuan yang sudah ditetapkan seperti dengan memonitor aktivitas - aktivitas yang terjadi.
2.2 Pengertian Manajemen Operasional
Ada beberapa pengertian dari manajemen operasional menurut para ahli, antara lain:
Menurut Heizer dan Render (2009:4), manajemen operasional adalah serangkaian aktivitas yang menghasilkan nilai dalam bentuk barang dan jasa dengan mengubah input menjadi output.
Menurut Herjanto (2007:2), manajemen operasional adalah suatu kegiatan yang berhubungan dengan pembuatan barang, jasa dan kombinasinya, melalui proses transformasi dari sumber daya produksi menjadi keluaran yang diinginkan.
Menurut Evans dan Collier (2007:5), manajemen operasional adalah ilmu dan seni untuk memastikan bahwa barang dan jasa diciptakan dan berhasil dikirim ke pelanggan. Jadi, manajemen operasional adalah ilmu yang mempelajari serangkaian proses pengubahan input menjadi output yang bernilai untuk memenuhi kebutuhan konsumen.
Heizer & Render (2009:36) mengartikan manajemen operasional sebagai aktivitas yang membuat nilai dengan menciptakan barang atau jasa melalui perubahan input menjadi output. Berikut di bawah ini adalah Aliran dalam Operasi Manajemen (lihat pada gambar 2.1) :
Gambar 2. 1 Aliran dalam Manajemen Operasi Sumber: Plunkett, Allen, dan Attner (2013:580)
2.3 Metode Peramalan (Forecasting)
Metode peramalan akan membantu dalam mengadakan pendekatan analisa terhadap tingkah laku atau pola dari data yang lalu, sehingga dapat memberikan cara pemikiran, pengerjaan dan pemecahan yang sistematis dan pragmatis, serta memberikan tingkat keyakinan yang lebih besar atas ketepatan hasil ramalan yang dibuat. Ada beberapa pengertian peramalan (forecasting) menurut para ahli, antara lain:
Menurut Heizer dan Render (2009:162), peramalan adalah seni atau ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan dan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan suatu bentuk model matematis.
Menurut Santoso (2009: 8), peramalan adalah kegiatan yang bersifat teratur, berupaya memprediksi masa depan dengan menggunakan tidak hanya metode ilmiah, namun juga mempertimbangkan hal-hal yang bersifat kualitatif. Menurut Biegel: “Peramalan adalah kegiatan memperkirakan tingkat
permintaan produk yang diharapkan untuk suatu produk atau beberapa produk dalam periode waktu tertentu di masa yang akan datang (Biegel, 1999).”
Peramalan umumnya dilakukan berdasarkan data masa lalu yang kemudian dianalisis dengan metode tertentu. Penting dalam melakukan peramalan untuk memiliki data kondisi masa lalu yang tepat dan jelas agar dapat melakukan peramalan dengan baik. Hasil ramalan tidak dapat selalu dipastikan kebenarannya 100%, hasil ramalan juga memiliki tingkat kesalahan, untuk itu peramal harus mempertimbangkan hasil peramalan dengan tingkat kesalahan paling kecil.
Jadi dari definisi forecasting menurut para ahli di atas penulis dapat menyimpulkan bahwa peramalan adalah kegiatan untuk memprediksi kondisi di masa depan dengan menggunakan data kondisi di masa lalu. Peramalan dibutuhkan dalam kegiatan operasional untuk membantu manager dalam mengambil keputusan. Manager dapat memprediksi jumlah permintaan produknya di masa depan sehingga manager dapat membuat keputusan berapa jumlah produk yang harus diproduksi saat ini. Peramalan dapat menghindarkan perusahaan dari hal-hal tidak pasti yang dapat menggangu berjalannya kegiatan perusahaan.
2.3.1 Meramalkan Horizon Waktu
Menurut Heizer dan Render (2009:163), peramalan biasanya di klasifikasikan berdasarkan horizon waktu masa depan yang di lingkupinya. Horizon waktu terbagi menjadi beberapa kategori:
a. Peramalan jangka pendek
Peramalan ini meliputi jangka waktu hingga satu tahun, tetapi umumnya kurang dari 3 bulan. Peramalan ini digunakan untuk merencanakan pembelian, penjadwalan kerja, jumlah tenaga kerja, penugasan kerja, dan tingkat produksi.
b. Peramalan jangka menengah
Peramalan jangka menengah atau intermediate, umumnya mencakup hitunganbulanan hingga 3 tahun. Peramalan ini berguna untuk merencanakan penjualan, perencanaan dan anggaran produksi, anggaran kas, serta menganalisis bermacam-macam rencana operasi.
c. Peramalan jangka panjang
Umumnya untuk perencanaan masa 3 tahun atau lebih. Peramalan jangka panjang digunakan untuk merencanakan produk baru, pembelanjaan, modal,
lokasi atau pembangunan fasilitas, serta penelitian dan pengembangan (litbang).
2.3.2 Jenis – Jenis Peramalan
Menurut Heizer dan Render (2009:164), pada umumnya berbagai organisasi menggunakan tiga jenis peramalan yang utama dalam perencanaan operasi di masa depan:
a. Peramalan ekonomi (economic forecast) menjelaskan siklus bisnis dengan memprediksikan tingkat inflasi, ketersediaan uang, dana yang di butuhkan untuk membangun perumahan, dan indikator perencanaan lainnya.
b. Peramalan teknologi (technological forecast) memperhatikan tingkat kemajuan teknologi yang dapat meluncurkan produk baru yang menarik, yang membutuhkan pabrik dan peralatan baru.
c. Peramalan permintaan (demand forecast) adalah proyeksi permintaan untuk produk atau layanan suatu perusahaan. Peramalan ini disebut peramalan penjualan yang mengendalikan produksi, kapasitas, serta sistem penjadwalan dan menjadi input bagi perencanaan keuangan, pemasaran, dan sumber daya manusia.
2.3.3 Pendekatan dalam Peramalan
Terdapat dua pendekatan umum untuk peramalan menurut Heizer dan Render dalam bukunya manajemen operasi (2009:139), yaitu:
1. Peramalan kuantitatif (Quantitative Forecast)
Peramalan yang menggunakan model matematis yang beragam dengan data masa lalu dan variabel sebab akibat untuk meramalkan permintaan. Metode kuantitatif, terbagi menjadi 5 (lima) metode peramalan yang menggunakan data historis. Kelima metode ini dibagi ke dalam dua kategori, yaitu (lihat pada Gambar 2.2) :
a. Model Deret-Waktu
Model deret waktu membuat prediksi dengan asumsi bahwa masa depan merupakan fungsi dari masa lalu. Dengan kata lain, mereka melihat apa yang terjadi selama kurun waktu tertentu dan menggunakan data masa lalu tersebut untuk melakukan peramalan. Gerakan atau variasi data deret waktu terdiri dari empat komponen yaitu:
1) Gerakan tren jangka panjang (long term movement), yaitu suatu gerakan yang menunjukkan arah perkembangan secara umum
(kecenderungan menaik atau menurun) dan sangat berguna untuk membuat ramalan yang sangat diperlukan bagi perencanaan.
2) Gerakan siklus (cyclical movement), adalah gerakan atau variasi jangka panjang di sekitar garis tren (berlaku untuk data tahunan). Gerakan siklus bisa terulang setelah jangka waktu tertentu dan dalam jangka waktu yang tidak sama. Siklus bisnis adalah suatu contoh gerakan siklus yang menunjukkan jangka waktu terjadinya kemakmuran, kemunduran, depresi, dan pemulihan.
3) Gerakan musiman (seasonal movement), adalah gerakan yang mempunyai pola tetap dari waktu ke waktu, misalnya menaikkan harga pohon cemara menjelang Natal, meningkatnya harga bahan makanan dan pakaian menjelang hari raya Idul Fitri.
4) Gerakan atau variasi yang tidak teratur (irregular movement), adalah gerakan atau variasi yang sifatnya sporadis, misalnya naik-turunnya produksi akibat banjir yang datangnya tidak teratur.
b. Model Asosiatif
Model asosiatif (atau hubungan sebab-akibat) menggabungkan banyak variabel atau faktor yang mungkin mempengaruhi kuantitas yang sedang diramalkan.
Gambar 2.2 Peramalan Kuantitatif Sumber: Heizer dan Render (2009:139)
Teknik peramalan kualitatif (qualitative forecast) yang lebih menitikberatkan pada pendapat (judgment) dengan menggabungkan faktor seperti intuisi, emosi, pengalaman pribadi, serta sistem nilai pengambil keputusan untuk meramal, sehingga data historis yang ada menjadi tidak begitu penting. Ada empat teknik peramalan kualitatif yang berbeda yakni:
1. Juri dari opini eksekutif (jury of executive opinion)
Dalam metode ini, pendapat sekumpulan kecil manajer atau pakar tingkat tinggi umumnya digabungkan dengan model statistik, dikumpulkan untuk mendapatkan prediksi permintaan kelompok.
2. Metode Delphi (Delphi method)
Ada tiga jenis partisipan dalam metode Delphi: pengambil keputusan, karyawan, dan responden. Pengambil keputusan biasanya terdiri atas 5 hingga 10 orang pakar yang akan melakukan peramalan. Karyawan membantu pengambilan keputusan dengan menyiapkan, menyebarkan, mengumpulkan, serta meringkas sejumlah kuisioner dan hasil survei. Responden adalah sekelompok orang yang biasanya ditempatkan di tempat yang berbeda dimana penilaian dilakukan. Kelompok ini memberikan input pada pengambil keputusan sebelum peramalan dibuat. 3. Komposit tenaga penjualan (sales force composite)
Dalam pendekatan ini, setiap tenaga penjualan memperkirakan berapa penjualan yang dapat ia capai dalam wilayahnya. Kemudian, peramalan ini dikaji untuk memastikan apakah peramalan cukup realistis. Kemudian, peramalan tersebut digabungkan pada tingkat wilayah dan nasional untuk mendapatkan peramalan secara keseluruhan.
4. Survei pasar konsumen (consumer market survey)
Metode ini meminta input dari konsumen mengenai rencana pembelian mereka di masa depan. Hal ini tidak hanya membantu dalam menyiapkan peramalan, tetapi juga memperbaiki desain produk dan perencanaan produk baru. Namun, metode ini dapat menjadi tidak benar karena masukan dari konsumen yang terlalu optimis.
Menurut Chase, Jacobs, dan Aquilano (2004:468), teknik dan model umum peramalan dibagi menjadi 4 bagian, yaitu:
Tabel 2.1 Teknik dan Model Umum Peramalan
Teknik Sifat Model
1. Qualitatif Subjektif; judgmental. Berdasarkan estimasi dan opini. • Grass roots • Market Research • Panel consensus • Historical analogy • Delphi method 2. Time series analysis
Berdasarkan ide bahwa pendekatan masa lalu dapat
digunakan untuk
memprediksi masa depan.
• Simple moving average
• Weighted moving
average
• Exponential smoothing • Regression analysis • Box Jenkins technique • Shiskin time series • Trend projections
3. Causal Mencoba untuk mengerti
sistem yang mendasari dan melingkupi item yang diramal.
• Regression analysis
• Econometric models
• Input/ output models • Leading indicators 4. Simulation models Model yang dinamis, sering
kali menggunakan
komputer, yang mengijinkan peramalan untuk membuat
asumsi tentang variabel internal dan lingkungan eksternal dalam model. Sumber: Chase, Jacobs, & Aquilano (2004: 468)
2.3.4 Metode Peramalan Kuantitaif
1. Pendekatan Naive (Naive Approach).
Menurut Subagyo, metode Naïve adalah metode peramalan yang sangat sederhana, ia hanya menggunakan data nilai aktual tahun lalu sebagai ramalan / perkiraan untuk tahun ini, dan begitu seterusnya. Peramalan tahun berikutnya hanya berupa (t+1) akan sama dengan data tahun ini. Cara ini yang paling sederhana untuk meramal karena berasumsi bahwa permintaan di periode mendatang akan sama dengan permintaan pada periode terakhir. Rumus dari Metode Naïve adalah:
Ft = Yt-1
2. Rata-rata bergerak (Moving Average).
Peramalan rata-rata bergerak menggunakan sejumlah data aktual masa lalu untuk menghasilkan peramalan. Rata-rata bergerak berguna jika kita dapat mengasumsikan bahwa permintaan pasar akan stabil sepanjang masa yang kita ramalkan. Secara matematis, rata-rata bergerak sederhana (merupakan prediksi permintaan periode mendatang) dinyatakan sebagai berikut:
Ft =
dimana n adalah jumlah periode dalam rata-rata bergerak.
3. Rata-rata bergerak tertimbang (Weighted Moving Average).
Saat terdapat tren atau pola yang terdeteksi, bobot dapat digunakan untuk menempatkan penekanan yang lebih pada nilai terkini. Praktik ini membuat teknik peramalan lebih tanggap terhadap perubahan karena periode yang lebih dekat mendapatkan bobot yang lebih berat. Pemilihan bobot merupakan hal yang tidak pasti karena tidak ada rumus untuk menetapkan mereka. Oleh karena itu, pemutusan bobot yang digunakan membutuhkan pengalaman. Rata-rata bergerak dengan pembobotan atau rata-rata bergerak tertimbang dapat digambarkan secara matematis sebagai berikut:
4. Penghalusan eksponensial (Exponential Smoothing).
Penghalusan eksponensial merupakan metode peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan yang canggih tetapi masih mudah digunakan. Metode ini menggunakan pencatatan data masa lalu yang sangat sedikit. Rumus penghalusan eksponensial dasar dapat ditunjukkan sebagai berikut:
Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1)
Dimana:
Ft = peramalan baru
Ft-1 = peramalan sebelumnya
α = konstanta penghalusan (pembobotan) (0 ≤ α ≤ 1) At-1 = permintaan aktual periode lalu
Konstanta penghalusan untuk penerapan di bidang bisnis biasanya berkisar dari 0,05 hingga 0,5. Pendekatan penghalusan eksponensial mudah digunakan dan telah berhasil diterapkan pada hampir setiap jenis bisnis. Walaupun demikian, nilai yang tepat untuk konstanta penghalusan dapat membuat diferensiasi antara peramalan yang akurat dan yang tidak akurat. Nilai α yang tinggi dipilih pada saat rata-rata cenderung berubah. Nilai α yang rendah digunakan saat rata-rata cukup stabil. Tujuan pemilihan suatu nilai untuk konstanta penghalusan adalah mendapatkan peramalan yang akurat.
5. Penghalusan eksponensial dengan tren (Exponential Smoothing with Trend).
Penghalusan eksponensial yang sederhana gagal memberikan respons terhadap tren yang terjadi. Inilah alasan penghalusan eksponensial harus diubah saat ada tren. Untuk memperbaiki peramalan, maka digunakan model penghalusan eksponensial yang lebih rumit dan dapat menyesuaikan diri pada tren yang ada. Idenya adalah menghitung rata-rata data penghalusan eksponensial, kemudian menyesuaikan untuk kelambatan (lag) positif atau negatif pada tren. Dengan penghalusan eksponensial dengan penyesuaian tren, estimasi rata-rata, dan tren
dihaluskan. Prosedur ini membutuhkan dua konstanta penghalusan, α untuk rata-rata dan β untuk tren. Kemudian, dihitung rata-rata dan tren untuk setiap periode.
Ft = α (At-1) + (1 – α)(Ft-1 + Tt-1)
Tt = β (Ft – Ft-1) + (1 – β) Tt-1
Dimana:
Ft = peramalan dengan eksponensial yang dihaluskan dari data berseri pada periode t
Tt = tren dengan eksponensial yang dihaluskan pada periode t At = permintaan aktual pada periode t
α = konstanta penghalusan untuk rata-rata (0 ≤ α ≤ 1) β = konstanta penghalusan untuk tren (0 ≤ β ≤ 1)
Jadi, tiga langkah menghitung peramalan dengan yang disesuaikan dengan tren adalah sebagai berikut:
a) Menghitung Ft, peramalan eksponensial yang dihaluskan untuk periode t, menggunakan persamaan Ft.
b) Menghitung tren yang dihaluskan, Tt, menggunakan persamaan Tt.
c) Menghitung peramalan dengan tren, FITt, dengan rumus FITt = Ft + Tt.
6. Regresi Linier (Linear Regression).
Model matematika garis lurus untuk menggambarkan hubungan fungsional antara variabel - variabel yang bebas maupun variabel terikat. Persamaan garis linier dapat dinyatakan sebagai berikut:
Ŷ = a + bX
keterangan :
Ŷ = nilai trend (forecast) a = bilangan konstan
b = slope/koefisien kecondongan garis trend X = kode tahun
Dimana :
b = slope atau kemiringan garis linier ∑ = tanda penjumlahan
X = nilai variabel independen Y = nilai variabel dependen X = rata-rata dari nilai X Y = rata-rata dari nilai Y n = jumlah sampel
Setelah mencari koefisien b kita peroleh, selanjutnya kita dapat menghitung koefisien a :
2.3.5 Menghitung Kesalahan Peramalan
Menurut Heizer dan Render (2009:145) ada beberapa perhitungan yang biasa dipergunakan untuk menghitung kesalahan peramalan (forecast error) total. Perhitungan ini dapat dipergunakan untuk membandingkan model peramalan yang berbeda, juga untuk mengawasi peramalan, untuk memastikan peramalan berjalan dengan baik. Model-model peramalan yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. Indikator-indikator yang umum digunakan adalah rata-rata penyimpangan absolut (Mean Absolute Deviation), dan rata-rata kuadrat terkecil (Mean Square Error).
1. Mean Absolute Deviation (MAD)
Metode untuk mengevaluasi metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Mean Absolute Deviation (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan). MAD berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam unit yang sama sebagai deret asli. Nilai MAD dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut.
MAD =
2. Mean Squared Error (MSE)
Mean Squared Error (MSE) adalah metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah observasi. Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan - kesalahan itu dikuadratkan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan lebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. Mean Squared Error adalah rata-rata dari kesalahan forecast dikuadratkan, atau jika dituliskan dalam bentuk rumus adalah :
MSE =
Gaspersz (2005:80) menyatakan bahwa akurasi peramalan akan semakin tinggi jika apabila nilai-nilai MAD, MSE, dan MAPE semakin kecil. Hal ini dikuatkan juga oleh Rangkuti (2005:70) yang menyatakan keharusan untuk membandingkan perhitungan yang memiliki nilai MAD paling kecil, karena semakin kecil nilai MAD, berarti semakin kecil pula perbedaan antara hasil forecasting dan nilai aktual.
2.4 Memilih Metode yang Tepat
Berdasarkan pendapat-pendapat dari beberapa penerbit buku ditemukan beberapa cara untuk memilih metode forecasting yang tepat, antara lain:
Menurut pendapat Santoso (2009:13) dalam bukunya menyebutkan, suatu proses perubahan yang dapat diketahui dengan cepat akan memberikan hasil forecast yang mendekati kenyataan, akan tetapi sering kali proses perubahan ini sulit diketahui. Hasil peramalan yang mendekati kenyataan merupakan ramalan yang memiliki kesalahan (error) minimal. Hasil ramalan tersebut biasanya memiliki nilai MAD dan MSE terkecil dan merupakan ramalan yang akurat dan bermanfaat bagi penyusunan rencana selanjutnya.
Sedangkan Subagyo (2000:6) berpendapat dalam bukunya agar suatu ramalan menjadi akurat, data yang akan di ramalkan harus relevan dan metode peramalan yang digunakan harus tepat. Mean Absolute Deviation (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan. MAD berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam unit yang sama sebagai deret asli. Banyak sekali metode peramalan yang ada, satu metode peramalan
yang cocok digunakan untuk meramalkan suatu hal belum tentu cocok untuk meramalkan hal lainnya. Oleh karena itu, perlu memilih metode peramalan yang cocok berdasarkan karakteristik atau ciri pola gerakan yang dimiliki oleh data yang dimiliki, sehingga hasilnya bisa meminimumkan kesalahan forecast.
J. Supranto (2001:7) memiliki pendapat, untuk meramalkan suatu data yang memiliki pola trend (naik atau turun) akan lebih tepat bila menggunakan metode dekomposisi atau disebut dengan Linear Regression, sedangkan untuk meramalkan data yang memiliki pola fluktuatif akan lebih tepat bila menggunakan metode smoothing.
Sehingga dapat disimpulkan untuk memilih metode forecast yang tepat perlu diperhatikan keakuratan hasil forecast disetiap masing-masing metode melalui nilai MAD yang terkecil, dan biasanya suatu data yang memiliki pola trend naik atau turun, akan lebih tepat bila menggunakan metode Linear Regression sebagai metode forecasting.
2.5 Pengertian Tata Letak
Layout / Tata Letak merupakan usaha untuk menyusun, menata, atau memadukan elemen - elemen atau unsur - unsur komunikasi grafis (teks, gambar, tabel, dll) menjadikan komunikasi visual yang komunikatif, estetik dan menarik. Di sini diperlukan pertimbangan ketika sedang mendesain suatu infomasi yang seefektif mungkin. Tujuan utama tata letak (layout) adalah menampilkan elemen gambar dan teks agar menjadi komunikatif dalam sebuah cara yang dapat memudahkan pembaca menerima informasi yang disajikan.
Tata letak merupakan suatu keputusan penting yang menentukan efisiensi sebuah operasi secara jangka panjang. Tata letak memiliki banyak dampak strategis karena tata letak menentukan daya saing perusahaan dalam hal kapasitas, proses, fleksibilitas, biaya, kualitas lingkungan kerja, kontak dengan pelanggan, dan citra perusahaan. Tata letak yang efektif dapat membantu organisasi mencapai sebuah strategi yang menunjang diferensiasi, biaya rendah, atau respon yang cepat. Tujuan strategi tata letak adalah membangun tata letak yang ekonomis dengan biaya efektif yang memenuhi kebutuhan persaingan perusahaan.
Menurut Heizer dan Render (2006, p450) desain tata letak harus mempertimbangkan bagaimana dapat mencapai hal - hal berikut:
1. Utilisasi ruang, peralatan, dan orang yang lebih tinggi 2. Aliran informasi, barang, atau orang yang lebih baik
3. Moral keryawan yang lebih baik juga kondisi lingkungan kerja yang lebih aman
4. Interaksi dengan pelanggan/klien yang lebih baik
5. Fleksibilitas (bagaimana kondisi tata letak yang ada sekarang, tata letak tersebut perlu diubah).
2.6 Jenis – Jenis Tata Letak
Keputusan mengenai tata letak meliputi penempatan mesin pada tempat terbaik (dalam pengaturan produksi), kantor dan meja - meja (pada pengaturan kantor) atau pusat pelayanan (dalam pengaturan rumah sakit atau department store). Sebuah tata letak yang efektif memfasilitasi terjadinya aliran bahan, manusia, dan informasi didalam suatu wilayah dan antarwilayah. Untuk mencapai tujuan ini, menurut Heizer dan Render (2006, p451) beragam pendekatan telah dikembangkan. Di antara pendekatan - pendekatan tersebut, ada tujuh jenis pendekatan tata letak yaitu:
1. Tata letak kantor : menempatkan para pekerja, peralatan mereka, dan ruangan/kantor yang melancarkan aliran informasi
2. Tata letak toko eceran : menempatkan rak-rak dan merespons perilaku pelanggan
3. Tata letak gudang : memusatkan pada kelebihan serta kekurangan antara ruangan dan sistem penanganan bahan
4. Tata letak dengan posisi tetap : memenuhi persyaratan tata letak untuk proyek yang besar dan memakan tempat seperti proses pembuatan kapal laut dan gedung
5. Tata letak yang berorientasi proses : berhubungan dengan produksi dengan volume rendah dan bervariasi tinggi (juga disebut “job shop” atau produksi sesaat)
6. Tata letak sel kerja : menata mesin-mesin dan peralatan lain untuk fokus pada produksi sebuah produk atau sekelompok produk yang berkaitan.
7. Tata letak yang berorientasi pada produk : mencari utilisasi karyawan dan mesin yang paling baik dalam produksi yang kontinu atau berulang.
2.7 Tata Letak Kantor
Tata Letak Kantor (office layout) merupakan pengelompokan pekerja, peralatan mereka dan ruangan atau kantor untuk menyajikan kenyamanan, keamanan dan perpindahan informasi. Perbedaan utama pada tata letak kantor adalah pada aliran informasi. Tata letak kantor terus mengalami perubahan akibat perubahan teknologi yang berlangsung di masyarakat juga ikut mengubah fungsi kantor.
Walaupun pergerakan informasi sekarang meningkat menjadi elektronik, analisis tata letak kantor masih memerlukan pendekatan yang berdasarkan tugas. Oleh karena itu, para manajer, menguji pola komunikasi baik secara elektronik maupun tradisional, kebutuhan pemisahan dan kondisi - kondisi lain yang mempengaruhi efektivitas karyawan. Alat yang berguna untuk analisis tersebut adalah Activity Relationship Chart.
Panduan wilayah kantor secara umum membagi rata-rata wilayah sekitar 100 kaki persegi untuk setiap orang (termasuk koridor). Eksekutif utama diberikan wilayah sekitar 400 kaki persegi, dan wilayah ruang pertemuan didasarkan pada 25 kaki persegi per orang.
Di sisi lain, terdapat beberapa pertimbangan tata letak yang bersifat umum. Pertimbangan ini berkaitan dengan kondisi kerja, kerja sama tim, otoritas dan status. Haruskan semua atau hanya sebagian wilayah kerja yang diberi AC? Haruskah semua karyawan menggunakan pintu masuk, toilet, ruang penyimpanan, dan kafetaria yang sama? Sebagaimana yang telah disebutkan sebelumnya, keputusan tata letak merupakan perpaduan antara seni dan ilmu. Hanya sebagian yang berupa ilmu, yang berkaitan dengan aliran bahan dan informasi, yang dapat dianalisis dengan cara yang sama sebagaimana aliran barang dalam tata letak proses.
2.7.1 Activity Relationship Chart
Menurut Wignjosoebroto (2003, p199-206) Aliran bahan bisa diukur secara kualitatif menggunakan tolak ukur derajat kedekatan hubungan antar satu fasilitas (departemen) dengan lainnya. Nilai - nilai yang menunjukkan derajat hubungan dicatat sekaligus dengan alasan - alasan yang mendasarinya dalam sebuah peta hubungan aktivitas (Activity Relationship Chart) yang telah dikembangkan oleh Richard Muhler dalam bukunya “Systematic Layout Planning (Botom Cahners Books, 1973).” Suatu peta hubungan aktivitas dapat dikonstruksikan dengan prosedur sebagai berikut :
1. Identifikasi semua fasilitas kerja atau departemen - departemen yang akan diatur tata letaknya dan dituliskan daftar urutannya dalam peta.
2. Lakukan interview (wawancara) atau survei terhadap karyawan dari setiap departemen yang tertera dalam daftar peta dan juga dengan manajemen yang berwenang.
3. Definisikan kriteria hubungan antar departemen yang akan diatur letaknya berdasarkan derajat keterdekatan hubungan serta alasan masing – masing dalam peta. Selanjutnya tetapkan nilai hubungan tersebut untuk setiap hubungan aktivitas antar departemen yang ada dalam peta.
4. Diskusikan hasil penilaian hubungan aktivitas yang telah dipetakan tersebut dengan kenyataan dasar manajemen. Secara bebas beri kesempatan untuk evaluasi atau perubahan yang lebih sesuai. Checking, rechecking dan tindakan koreksi perlu dilakukan agar ada konsistensi atau kesamaan persepsi dari mereka yang terlibat dalam hubungan kerja. Sebagai contoh bila departemen A dinyatakan memiliki nilai hubungan aktivitas “penting” dengan departemen B, maka hal inipun harus memiliki nilai hubungan aktivitas “penting” dengan departemen A. Di sini individu karyawan atau manajer departemen A harus memberikan penilaian hubungan aktivitas yang sama dengan inidividu karyawan/manajemen departemen B.
Peta Hubungan Aktivitas atau Activity Relationship Chart adalah suatu cara atau teknik yang sederhana di dalam merencanakan tata letak fasilitas atau departemen berdasarkan derajat hubungan aktivitas, yang sering dinyatakan dalam penilaian kualitatif dan cenderung berdasarkan pertimbangan - pertimbangan yang bersifat subjektif dari masing - masing fasilitas / departemen. Untuk memudahkan dalam pembuatan Activity Relationship Chart (ARC), maka terlebih dulu data yang di peroleh dimasukkan ke dalam suatu lembaran kerja (Worksheet) atau bentuk tabel. Berikut ini adalah alasan - alasan untuk pemilihan derajat hubungan ini dapat diambil berdasarkan sifat / karakteristik dari aktivitas masing - masing departemen tersebut, misalnya seperti :
• Kebisingan, debu, getaran, bau dan lain-lain
• Penggunaan mesin atau peralatan. Data informasi, material handling equipment secara bersama-sama
• Kemudahan aktivitas supervisi
• Kerjasama yang erat kaitannya dari operator masing-masing departemen yang ada.
Activity Relationship Chart (ARC) sangat berguna untuk perencanaan dan analisis hubungan aktivitas antar masing - masing departemen. ARC pada dasarnya sangat baik di pergunakan untuk menganalisis tata letak dengan memperhatikan faktor - faktor yang bersifat kualitatif. Untuk mengatur tata letak departemen / bagian dari suatu perkantoran, gudang, tempat pembuangan limbah dan lain - lain; maka metode ini tepat untuk dipergunakan.
Nilai KEDEKATAN A Sangat Perlu E Cukup Penting I Penting O Biasa Saja U Tidak Penting X Tidak Perlu
Gambar 2.3 Activity Relationship Chart
Sumber Gambar : Tata Letak Kantor Sepeda Motor PT MUSTIKA MOTOR 2
2.7.2 Tujuan Perancangan Tata Letak Kantor Menurut Meyers (2000, p244) :
a. Meminimalkan biaya proyek. Teknik tata letak harus bertanggung jawab dalam memberikan rekomendasi fasilitas untuk mengefektifkan biaya.
b. Produktivitas tenaga kerja sangat penting. Kita tidak ingin mereka menghasilkan pekerjaan yang asal-asalan, menggunakan peralatan yang lambat, yang membuat perusahaan merasa rugi. Kita ingin menggunakan karyawan seefektif mungkin.
c. Tata letak kantor haruslah fleksibel. Perusahaan harus mempunyai kemampuan untuk memperluas atau memperkecilnya.
d. Membersihkan dan menjaga bagian kantor sangat memakan biaya. Tipe tata letak dan perlengkapan yang kita beli akan mempengaruhi biaya.
e. Meminimalkan keributan. Bahan dari tembok, lantai dan atap sangat mempengaruhi tingkat keributan.
f. Jarak Aliran bahan. Semakin jauh semakin memakan biaya. Aliran bahan yang baik akan meminimalkan jarak tersebut.
g. Membuat atmosfir kerja yang menyenangkan, untuk meningkatkan produktivitas.
h. Meminimalkan hambatan visual. Panel dan furniture dapat digunakan sedikitnya untuk kantor semi private.
i. Membuat area penerima tamu / ruang tunggu yang menyenangkan. Perusahaan dinilai pertama kali dari area penerima tamu / ruang tunggunya. Apakah teratur, efisien dan rapi atau sebaliknya.
j. Biaya energi dapat dipengaruhi oleh tata letak dan harus di minimalkan dimanapun jika dimungkinkan. Jendela, tembok penuh, pintu dan sejenisnya, akan mempengaruhi biaya energi.
k. Setiap karyawan mempunyai ruang kerja dan perlengkapan yang cukup. l. Menyediakan kenyamanan untuk setiap karyawannya. Ruang istirahat, loker,
ruang makan dan lounge harus dibuat senyaman mungkin untuk mencegah karyawan meninggalkan dari kantor.
m. Menyediakan rasa aman bagi karyawan. Ukuran gang, tangga, mesin dan kekacauan dapat menyebabkan masalah keselamatan.
2.7.3 Tipe – Tipe Ruang Kantor
Tata letak kantor berubah - ubah secara kompleks dari meja supervisor yang berada di tengah - tengah departemen produksi menuju ruang kantor seluruh karyawan. Banyak kantor perusahaan dilokasikan di pusat bisnis agar dapat memberikan kenyamanan bagi yang lainnya, tetapi divisi manufaktur dan kantor pendukung dilokasikan di area yang sepi / jauh agar tidak terlalu memakan biaya.
2.7.3.1 Kantor Supervisor
Menurut Meyers (2000, p245). Ruang supervisor adalah titik awal yang baik dalam melakukan diskusi kantor karena tempatnya kecil dan ketika memasuki ruangan, muncul perasaan yang berbeda. Supervisor harus
ditempatkan dimana dapat dijangkau dan di akses oleh seluruh karyawan. Ruang supervisor di haruskan memiliki jarak pandang yang luas sehingga dapat memaksimalkan komunikasi terhadap karyawannya. Supervisor juga harus dapat mengawasi karyawannya, untuk tipe kantor ini diperlukan privasi. Disiplin juga harus dijalankan secara khusus. Jika kantor khusus tidak tersedia, ruang konferensi harus disediakan dimana rapat dapat diadakan.
2.7.3.2 Ruang Kantor Terbuka
Menurut Meyers (2000, p245-248). Ruang kantor terbuka adalah suatu ruangan besar dimana terdapat banyak orang. Kantor terbuka sangat populer dikarenakan alasan berikut :
a. Memudahkan komunikasi. Untuk berbicara dengan seseorang, tinggal menengokan kepala dan bicara. Untuk tahu seseorang ada di kubikelnya atau tidak, tinggal lihat.
b. Perlengkapan yang umum dapat digunakan oleh semua orang.
c. Sedikit ruang sangat diperlukan, dibandingkan dengan kantor private. d. Kepanasan, kedinginan, dan biaya ventilasi dapat di minimalkan
karena satu ruangan besar memudahkan dalam bekerja daripada dengan area yang sama dibagi menjadi beberapa kantor private. Tembok adalah musuh terbesar dalam sirkulasi udara yang baik. Kantor terbuka meminimalkan tembok.
e. Penglihatan karyawan di kantor terbuka lebih mudah. Pintu dan tembok membuat jarak penglihatan terhambat.
f. Perubahan tata letak lebih cepat dan tidak banyak memakan biaya. g. Arsip dan kepustakaan mudah diakses.
h. Kebersihan, vacuuming dan penyapuan lantai dapat dikurangi.
Pemilihan ruang kantor terbuka dan kantor private bergantung pada keuntungan dan kerugian setiap posisi. Setiap perusahaan harus memiliki kedua-duanya, tetapi orang yang diberikan kantor privat haruslah direncanakan sebaik mungkin.
2.7.3.3 Kantor Konvensional
Menurut Meyers (2000, p248). Kantor konvensional yang juga dikenal dengan kantor pembatas tetap adalah kebalikan dari kantor terbuka. Kantor konvensional memiliki furniture sendiri, empat tembok dan sebuah pintu. Jika lebih dari 1 orang yang bekerja di dalam kantor, hal ini dapat membingungkan bagi para ahli tata letak. Tetapi jika lebih dari 1 departemen, maka hal ini dapat dilakukan. Departemen tersebut meliputi : Akuntansi, Pembelian, SDM, Mesin, Proses data, Penjualan atau Produksi. Tata letak kantor konvensional lebih tua dibandingkan dengan kantor terbuka, tetapi kedua-duanya dapat dikembangkan. Kombinasi dari konsep kantor terbuka dan keuntungan kantor konvensional akan menghasilkan teknik yang sangat baik. Teknik ini kita sebut dengan konsep kantor modern.
2.7.3.4 Kantor Modern
Menurut Meyers (2000, p228-251). Konsep desain kantor modern memberikan area bekerja individual untuk memuaskan keinginan organisasi. Kantor modern akan memberikan ruang kantor privat jika dibutuhkan, tanpa menghasilkan efek negatif dari biaya peralatan, maintenance dan kemudahan akses. Kantor modern dapat disusun secara berulang untuk memenuhi kebutuhan organisasi. Kantor modern sangat fleksible. Jika perusahaan berubah, maka pembatas juga akan berubah. Tujuan dari teknik desain kantor modern adalah mengurangi kerugian kantor terbuka dan kantor konvensional, dan mempromosikan efektivitas biaya dalam jangka panjang.
2.8 Syarat – Syarat Tata Letak yang Baik Menurut Heizer dan Render (2006, p451-452)
1. Peralatan penanganan bahan. Manajer harus memutuskan peralatan yang akan digunakan, meliputi ban berjalan, cranes, (Automated Storage and Retrieval System / ASRS), juga kereta otomatis untuk mengirim dan menyimpan bahan
2. Kapasitas dan Persyaratan luas ruang. Desain tata letak dan penyediaan ruangan hanya dapat dilakukan saat persyaratan jumlah pekerja, mesin dan peralatan diketahui. Manajemen juga harus mempertimbangkan
kelonggaran yang diisyaratkan sebagai keamanan yang mengatasi masalah kebisingan, debu, asap, suhu dan ruang di sekitar peralatan dan mesin.
3. Lingkungan hidup dan estetika. Pemikiran mengenai tata letak sering membutuhkan keputusan mengenai jendela, tanaman dan tinggi partisi untuk memfasilitasi aliran udara, mengurangi kebisingan, menyediakan keleluasaan pribadi dan sebagainya.
4. Aliran informasi. Komunikasi sangat penting bagi setiap perusahaan dan harus dapat difasilitasi oleh tata letak. Permasalahan ini mungkin membutuhkan keputusan tentang jarak, juga keputusan akankah dibuat kantor pada ruangan terbuka menggunakan pembatas setengah badan atau kantor yang memberi keleluasaan pribadi.
5. Biaya perpindahan antar wilayah kerja yang berbeda. Terdapat banyak pertimbangan unik yang berkaitan dengan pemindahan bahan atau kepentingan beberapa wilayah tertentu untuk didekatkan satu sama lain.
2.9 Kerangka Pemikiran
Dalam kerangka pemikiran yang dapat dilihat pada gambar 2.4 analisa dibagi menjadi dua alur yaitu Analisis forecasting dan tata letak kantor. Pada analisis peramalan penjualan langkah pertama yang dilakukan adalah melakukan survei dan mengobservasi data penjualan sepeda motor YAMAHA pada PT. MUSTIKA MOTOR 2 selama periode Juni 2013 – November 2014. Setelah diperoleh data penjualan yang diinginkan, maka dilakukan proses penghitungan peramalan yang akan dilakukan dengan beberapa metode antara lain: Naïve Method, Moving Average, Weighted Moving Average, Exponential Smoothing , Exponential Smoothing with Trend, dan Linear Regression. dalam proses penghitungan dibantu dengan mengunakan software QM for windows. Setelah proses penghitungan selesai maka akan ditentukan metode yang memiliki hasil yang paling akurat yaitu nilai MAD dan MSE yang terkecil. Yang artinya tingkat kesalahan peramalannya lebih kecil dibandingkan dengan menggunakan metode lainnya.
Berdasarkan susunan tata letak kantor yang digunakan oleh PT. MUSTIKA MOTOR 2 dilihat masih belum teratur sehingga menghambat aliran informasi dan komunikasi yang ada di dalam internal perusahaan. Maka dari itu setelah di analisis dengan menggunakan Activity Relationship Chart, diperoleh hasil yang menunjukkan
departemen – departemen mana yang harus memiliki tingkat kedekatan karena saling berhubungan satu sama lain. Sehingga dapat meningkatkan produktivitas kinerja karyawan dan kualitas jasa pelayanan yang diharapkan.
Berikut ini adalah susunan dari kerangka pemikiran:
Gambar 2.4 Flowchart Kerangka Pemikiran START
Data Penjualan Sepeda Motor YAMAHA pada PT. MUSTIKA
MOTOR 2 periode Juni 2013 – November 2014 FORECASTING Naïve Method Linear Regression Exponential Smoothing Moving Average Exponential Smoothing with Trend Weighted Moving Average Penentuan Metode Forecasting yang digunakan
Kualitas Jasa Pelayanan yang di harapkan TATA
LETAK KANTOR
Activity Relationship Chart Formulasi Layout
