PENENTUAN JUMLAH PERSEDIAAN BARANG CEPAT RUSAK YANG OPTIMAL DI CARREFOUR

(1)

PENENTUAN JUMLAH PERSEDIAAN BARANG CEPAT RUSAK YANG OPTIMAL

DI CARREFOUR

Rina Indrayani Jurusan Teknik Industri Sekolah Tinggi Teknologi Bandung

Bertitik tolak dari Karakteristik produk buah segar adalah produk yang mudah rusak (perishable) dan hanya akan bertahan dalam suhu yang dingin. Gudang pendingin diperlukan untuk menjaga kualitas buah segar serta ruangan yang cukup untuk mengolah produk agar terlihat menarik.

Pelayanan konsumen juga sangat diperhatikan, seperti jika produk buah yang setelah dibeli ternyata kualitasnya rendah atau bahkan rusak, maka customer diperbolehkan mengganti dengan buah yang baru yang serupa dengan berat yang sama dengan menunjukkan struk pembelanjaan.

Khusus untuk produk buah segar struk tersebut berlaku hanya dua hari karena lebih dari itumaka keluhan pelanggan tidak akan dilayani. Berdasarkan plotting data permintaan buah Khung lie pear, jeruklokam dan Fuji RRT Apple diketahui pola data permintaan adalah musiman, sehingga metode peramalan yang cocok adalah Single (Simple) Exponential smoothing, Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing (metodeWinter’s). Dengan kriteria pemilihan metode peramalan yang tepat, diberikan oleh metode dengan nilai MAD (Mean Absolute Deviation). Untuk dapat meminimumkan total biaya persediaan buah, penulis menggunakan metode EOQ (Economic Order Quantity) dalam hal penentuan volume persediaan buah.

Kata Kunci : Peramalan, Persediaan I. PENDAHULUAN

Masalah persediaan akan timbul apabila ada sesuatu yang disimpan untuk memenuhi kebutuhan dimasa yang akan datang. Persediaan juga merupakan sumberdaya yang bernilai karena ia dapat memuaskan kebutuhan dimasa yang akan datang. Persediaan selalu berhubungan dengan dua fungsi yaitu perencanaan persediaan dan pengendalian persediaan.

Aspek perencanaan persediaan berhubungan dengan keputusan-keputusan seperti apa yang dihasilkan atau disimpan, berapa biaya yang paling ekonomis untuk pengangkutan, pergudangan, inspeksi, dan lain-lain. Sedang aspek pengendalian berhubungan dengan keputusan seperti kapan memesan atau menghasilkan, berapa banyak yang dipesan atau yang dihasilkan, dan tipe pengawasan yang bagaimana yang harus dilakukan untuk meminimumkan total biaya persediaan demi mendapatkan keuntungan yang maksimal.

Alasan utama yang menyebabkan perhatian terhadap masalah pengendalian persediaan demikian besar adalah karena pada kebanyakan perusahaan persediaan merupakan bagian atau porsi yang besar tercantum dalam neraca.Persediaan yang terlalu besar maupun terlalu kecil dapat menimbulkan masalah-masalah yang pelik. Kekurangan persediaan bahan baku akan mengakibatkan adanya hambatan-hambatan dalam proses produksi. Kekurangan persediaan barang jadi akan menimbulkan kekecewaan pada pelanggan dan akan mengakibatkan perusahaan kehilangan

(2)

pelanggan. Kelebihan persediaan bahan baku maupun persediaan barang jadi juga akan menimbulkan biaya ekstra disamping resiko. Sehingga dapat dikatakan bahwa persediaan bahan baku maupun barang jadi yang efektif dapat memberikan sumbangan yang berarti pada keuntungan perusahaan.

Kondisi diatas menjadi permasalahan tersendiri bagi sistem persediaan barang, terutama untuk barang mudah rusak seperti buah-buahan segar ini.

Konsumen selalu meminta persediaan buah-buahan yang segar dan berkualitas, salah satu usaha untuk menjaga persediaan buah-buahan ini tetap segar adalah pengaturan persediaan untuk menghindari rusaknya buah-buahan tersebut dan biaya penyimpanan yang membengkak.

Untuk mengatasi hal-hal diatas, maka salah satu metode yang bisa membantu adalah pengendalian persediaan dengan Economic Order Quantity (EOQ). Penentuan EOQ bertujuan untuk menentukan jumlah setiap kali pemesanan sehingga total biaya persediaan dapat diminimumkan

II. LANDASAN TEORI

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 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 (Sofyan Assuri, 1984).

Peramalan lingkungan dilakukan untuk meramalkan inflasi, pengangguran, tingkat suku bunga, kencendrungan konsumsi, dan menabung, iklim investasi, belanja pemerintah, ekspor, dan berbagai ukuran lingkungan yang penting bagi perusahaan.Hasil akhirnya adalah proyeksi Produk Nasional Bruto, yang digunakan bersama indikator lingkungan lainya untuk meramalkan penjualan industri. Kemudian perusahaan melakukan peramalan penjualan dengan asumsi tingkat pangsa tertentu akan tercapai.Persediaan (inventory), dalam konteks produksi, dapat diartikan sebagai sumber daya menganggur (idle resource). Sumber daya menganggur ini belum digunakan karena menunggu proses lebih lanjut. Yang dimaksud dengan proses lebih lanjut disini dapat berupa kegiatan produksi seperti dijumpai pada sistem manufaktur, kegiatan pemasaran seperti dijumpai pada sistem distribusi ataupun kegiatan konsumsi seperti pada sistem rumah tangga.

Metode pengendalian persediaan yang dapat di identifikasikan sebagai berikut : 1. Metode pengendalian secara statistik (Statistical Inventory Control) 2. Metode perencanaan kebutuhan material (MRP).

3. Metode Persedian Just In Time (JIT)

Tujuan dari manajemen persediaan adalah memiliki persediaan dalam jumlah yang tepat, pada waktu yang tepat dan dengan biaya yang rendah. Karena itu, kebanyakan model-model persediaan menjadikan biaya sebagai parameter dalam mengambil keputusan.

(3)

III. METODOLOGI PENELITIAN

Tahapan penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut:

Gambar 1. Metodologi Penelitian Perumusan Masalah

Tujuan Penelitian

Studi Pustaka

Pengumpulan Data

Meramalkan Permintaan

Merencanakan persediaan

- Menentukan jumlah persediaan yang optimum dengan metode EOQ

- menentukan titik pemesanan kembali - Menentukan jumlah cadanganpengamanan

Analisa dan pembahasan

Kesimpulan

(4)

IV.HASIL DAN PEMBAHASAN Perhitungan Peramalan Permintaan

Untuk menentukan metode peramalan yang sesuai, perlu dilakukan plotting data masa lalu, plotting data permintaan selama 12 bulan disajikan pada tabel berikut:

Tabel 1 Jenis Produk di Departemen Fruit and Vegetabel

No Jenis Produk

1 Anggur Red Globe 2 Cavendis Banana 3 Semangka Merah

4 Melon

5 Khung Lie Pear 6 Jeruk Lokam 7 Fuji RRT Apple

Perhitungan Peramalan Permintaan untuk jenis buah : 1. Khung Lie Pear

Gambar 2. Plot Data Khung Lie Pear

dapat diketahui bahwa pola data permintaan adalah musiman, maka metode peramalan yang cocok adalah menggunakan Single (Simple) Exponential smoothing, Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing (metode Winter’s). Pemilihan metode peramalan yang tepat, diberikan oleh metode dengan nilai MAD (Mean Absolute Deviation) terkecil (Gaspersz, 2009).

PLOT DATA KHUNG LIE PEAR

(5)

Single (Simple) Exponential smoothing

Gambar 3 Single (Simple) Exponential smoothingKhung Lie Pear Double Exponential Smoothing

Gambar 4. Double Exponential smoothingKhung Lie Pear

(6)

Triple Exponential Smoothing (metode Winter’s)

Gambar 5. Triple Exponential smoothingKhung Lie Pear

Dari perhitungan ternyata metode yang cocok untuk meramalkan permintaan buah Khung Lie Pear adalah metode Double Exponential smoothing, dengan MAD terkecil yaitu 112.3718 dengan volume permintaan sebesar 608.827 Dari permintaan tahun berikutnya

2. Jeruk Lokam

Gambar 6. Plot Data Jeruk Lokan

PLOT DATA JERUK LOKAM

(7)

Berdasarkan plotting data diatas, maka dapat diketahui bahwa pola data permintaan adalah musiman, maka metode peramalan yang cocok adalah menggunakan Single (Simple) Exponential smoothing, Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing (metode Winter’s).

Pemilihan metode peramalan yang tepat, diberikan oleh metode dengan nilai MAD (Mean Absolute Deviation) terkecil (Gaspersz, 2009).

single (Simple) Exponential smoothing

Gambar 7. Single (Simple) Exponential smoothing Jeruk Lokan

(8)

Double Exponential Smoothing

Gambar 8. Double Exponential smoothing Jeruk Lokan Triple Exponential Smoothing (metode Winter’s).

Gambar 9. Triple Exponential smoothing Jeruk Lokan

(9)

Dari perhitungan ternyata metode yang cocok untuk meramalkan permintaan buah Jeruk Lokam adalah metode Double Exponential smoothing, dengan MAD terkecil yaitu 127.2933dengan volume permintaan sebesar 563.452

3. Fuji RRT Apple

Gambar 10. Plot Data Fuji RRT Apple Single (Simple) Exponential smoothing

Gambar 11.Single (Simple) Exponential smoothing Fuji RRT Apple

PLOT DATA FUJI RRT APPLE

(10)

Double Exponential Smoothing

Gambar 12 Double Exponential smoothing Fuji RRT Apple Triple Exponential Smoothing (metode Winter’s).

Gambar 13Tripple Exponential smoothing Fuji RRT Apple

(11)

Dari perhitungan ternyata metode yang cocok untuk meramalkan permintaan buah Fuji RRT Apple adalah metode Double Exponential smoothing, dengan MAD terkecil yaitu 153.1689 dengan volume permintaan sebesar 510.5407

Dari hasil pengolahan data untuk biaya pesan, biaya simpan, dan peramalan jumlah permintaan buah untuk ketiga jenis tersebut dapat di rangkum sebagai berikut:

Tabel 2 biaya pesan, biaya simpan, harga buah dan peramalan No Jenis Buah Biaya

Pesan

Biaya Simpan

Jumlah Permintaan 1 Khung Lie Pear 100.000 75.000 608.8270 2 Jeruk Lokam 100.000 75.000 563.4528 3 Fuji RRT Apple 100.000 75.000 510.5407

Perhitungan Pengendalian Persediaan 1. Khung Lie Pear

Perhitungan Tingkat Persediaan Ekonomis (Q) dengan Metode EOQ untuk buah Khung Lie Pear adalah sebagai berikut:

𝑄 = √2𝐷𝑘 ℎ

𝑄 = √2. (608.8270). (100.000) 75.000

𝑄 = √1.623,5386 = 40.293 ≈ 40 𝐾𝑔

Berdasarkan hasil perhitungan tingkat persediaan ekonomis (Q) = 40Kg, maka dapat dihitung unsur-unsur pembentuk grafik EOQ yang lain, yakni :

1. Waktu Antar pesan (t)

= Q/D

= 40/608,8270 = 0,0657 tahun

= 0,0657 X 365 hari

= 23,98 hari ≈ 24 hari 2. Frekwensi pemesanan (f)

= D/Q

= 608.8270/40 = 15 kali pertahun 3. Re Order Ponit (R)

Karena Lead Time (L)< Waktu Antar pesan (t) ≈ 5< 24 R = L x D

= 5 x (608.8270/365) = 8,34 Kg

Terlihat bahwa tingkat persediaan ekonomis (Q) untuk Khung Lie Pear adalah sebesar 40Kg, dengan titik pemesanan kembali/Reorder Point (R) adalah sebesar 8,34Kg. Adapun waktu

(12)

yang tersedia untuk periode pengadaan (t) Khung Lie Pear yang ekonomis yakni selama 24 hari, sedangkan waktu tunggu atau Lead Time (L) selama 5 hari.

2 Jeruk Lokam

Perhitungan Tingkat Persediaan Ekonomis (Q) dengan Metode EOQ untuk buah Jeruk Lokam adalah sebagai berikut:

𝑄 = √2. (563.4528). (100.000) 75.000

𝑄 = √1.502,5408 = 38.76 ≈ 39 𝐾𝑔

= Q/D

= 39/563.4528 = 0,0692 tahun

= 0,0692 X 365 hari

= D/Q

24 hari 5 Hr

24 hari 5 24 hari 5 Hr

Hr

Waktu(hari) Tingkat

Persediaan Q

Q = 40

R = 8,34

Gambar 14 Grafik EOQ Khung Lie Pear

(13)

Karena Lead Time (L)< Waktu Antar pesan (t) ≈ 5 < 25 R = L x D

= 5 x (563.4528/365) = 7,72 Kg

Terlihat bahwa tingkat persediaan ekonomis (Q) untuk Jeruk Lokam adalah sebesar 39Kg, dengan titik pemesanan kembali/Reorder Point (R) adalah sebesar 7,72Kg. Adapun waktu yang tersedia untuk periode pengadaan (t) Jeruk Lokam yang ekonomis yakni selama 25 hari, sedangkan waktu tunggu atau Lead Time (L) selama 5 hari.

3 Fuji RRT Apple

Perhitungan Tingkat Persediaan Ekonomis (Q) dengan Metode EOQ untuk buah Fuji RRT Apple adalah sebagai berikut:

𝑄 = √2. (510.5407). (100.000) 75.000

𝑄 = √1.361,4418 = 36.90 ≈ 37 𝐾𝑔

= Q/D

= 37/510.5407= 0,0725 tahun

= 0,0725 X 365 hari

= D/Q

25 hari 5 Hr

Hr

Waktu(hari) Tingkat

Persediaan Q

Q = 39

R = 7,72

Gambar 15 Grafik EOQ Jeruk Lokam

(14)

Karena Lead Time (L)< Waktu Antar pesan (t) ≈ 5 < 25 R = L x D

= 5 x (510.5407/365) = 6,99 Kg

Terlihat bahwa tingkat persediaan ekonomis (Q) untuk Fuji RRT Appleadalah sebesar 37Kg, dengan titik pemesanan kembali/Reorder Point (R) adalah sebesar 6,99Kg. Adapun waktu yang tersedia untuk periode pengadaan (t) Fuji RRT Apple yang ekonomis yakni selama 26 hari, sedangkan waktu tunggu atau Lead Time (L) selama 5 hari.

Berdasarkan hasil pengolahan data untuk tingkat persedaan ekonomis dan unsur-unsur lainnya untuk buah Khung Lie Pear, Jeruk Lokam dan Fuji RRT Apple dapat dirangkum hasil sebagai mana terlihat pada tabel IV.5 berikut :

Tabel IV.5 Perhitungan EOQ dan unsur lainnya Jenis Buah Besar

Pemesanan Ekonomis (Q)

Waktu Antar pesan

(t)

Frekwensi pemesanan

(f)

Re Order Ponit (R) Khung Lie Pear 40 Kg 24 Hari 15 kali/th 8,34 Kg Jeruk Lokam 39 Kg 25 Hari 14 kali/th 7,72 Kg Fuji RRT Apple 37 Kg 26 Hari 14 kali/th 6,99 Kg

V. KESIMPULAN

Berdasarkan analisis dari hasil pengumpulan dan pengolahan data, maka dapat diambil beberapa kesimpulan dan saran sebagai berikut :

26 hari 5 Hr

Hr

Waktu(hari) Tingkat

Persediaan Q

Q = 37

R = 6,99

Gambar 16 Grafik EOQ Fuji RRT Apple

(15)

1. Peramalan permintaan buah Khung Lie Pear dengan metode Double Exponential smoothing, dengan MAD terkecil yaitu 112.3438 dengan volume permintaan sebesar 608.827

2. Peramalan permintaan buah Jeruk Lokam dengan metode Double Exponential smoothing, dengan MAD terkecil yaitu 127.2933 dengan volume permintaan sebesar 563.4528 3. Peramalan permintaan buah Fuji RRT Appledengan metode Double Exponential

smoothing, dengan MAD terkecil yaitu 153.1689. dengan volume permintaan sebesar 510.5407

4. Tingkat persediaan ekonomis (Q) untuk Khung Lie Pear adalah sebesar 40 Kg, dengan titik pemesanan kembali/Reorder Point (R) sebesar 8,34 Kg. dengan periode pengadaan (t) selama 24 hari.

5. Tingkat persediaan ekonomis (Q) untuk Jeruk Lokam adalah sebesar 39 Kg, dengan titik pemesanan kembali/Reorder Point (R) adalah sebesar 7,72 Kg. dengan periode pengadaan (t) selama 25 hari.

6. Tingkat persediaan ekonomis (Q) untuk Fuji RRT Apple adalah sebesar 37 Kg, dengan titik pemesanan kembali/Reorder Point (R) adalah sebesar 6,99 Kg. dengan periode pengadaan (t) selama 26 hari.

DAFTAR PUSTAKA

1. Ahyari, Agus, 1995. Efisiensi persediaan Bahan. Yogyakarta : BPFE

2. Assuri,sofyan, 1984. Manajemen produksi dan operasi Lembaga Penerbit FE-UI

3. Gasperst, Vincent, 1998. Production Planning and Inventory Control, Berdasarkan Pendekatan Sistem Terintegrasi MRP II dan JIT Menuju Manufakturing 21, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta

4. Hariastuti, Ni Luh Putu, 2011. Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku untuk Mencapai Persediaan Optimal, Jurusan Teknik Industri, FTI ITATS, Surabaya

5. Kusuma, Hendra, 2001. Perencanaan dan Pengendalian Produksi, Andi Yogyakarta, Yogyakarta

6. Rosnani, Ginting, MT, 2008. Sistem Produksi, Graha Ilmu, Yogyakarta

7. Winarno, Wing Wahyu, 2008. Analisis Manajemen Kuantitatif dengan WinQSB Versi 2.0, UPP STIM YKPN Yogyakarta, Yogyakarta