BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

(1)

Flow Diagram Pemecahan Masalah

Pada bab ini diuraikan langkah-langkah yang diambil dalam melakukan penelitian yang harus diterapkan terlebih dahulu dengan harapan dalam melakukan pemecahan masalah nantinya dapat dilakukan dengan terarah dan sistematis

Sebagai awal dari penelitian, penulis melakukan studi pendahuluan dengan mengenal serta meneliti sistem yang sekarang sedang berjalan. Hasil dari studi pendahuluan dilengkapi dengan melakukan studi pustaka guna mencari teori-teori yang terkait dengan penelitian yang sedang dilakukan. Kemudian penulis mencoba untuk mengidentifikasi beberapa masalah yang terjadi serta mengumpulkan data-data yang terkait dengan permasalahan itu untuk selanjutnya diolah berdasarkan teori yang didapatkan dari hasil studi pustaka dan ditunjang dengan menggunakan soft ware Win QSB. Data-data yang telah diolah tadi dianalisa lebih lanjut oleh penulis sehingga menjadi kesimpulan.

(2)

3.1. Pengumpulan dan Pengolahan Data

3.1.1. Pengmpulan Data

Pengumpulan data dilakukan dengan sebelumnya merumuskan berbagai data yang dibutuhkan berdasarkan teori yang telah dibahas pada bab 2. kemudian data diambil dengan cara pengamatan secara langsung dan wawancara dengan pihak-pihak yang terkait. Selama pengamatan dan wawancara dilakukan recorde secara tertulis terhadap data-data yang benar-benar dibutuhkan dalam analisa dan berbagai informasi yang digunakan dalam pembahasan.

Data yang dikumpulkan antara lain: 1. Data umum perusahaan 2. Proses produksi

3. Data permintaan 4. Data teknis

5. Data persediaan awal

3.1.2. Pengolahan Data

Berdasarkan data – data yang telah dikumpulkan dari perusahaan, maka penulis melakukan tahapan – tahapan perumusan model matematis untuk penerapan linear programming. Tahapan – tahapan perumusan adalah sebagai berikut:

(3)

Tahapan ini digunakan untuk merumuskan variabel H(j), sebagai kebutuhan

perumusan model matematis, yanng selanjutnya digunakan dalam penerapan linear programming. Keterangan variabel tersebut, adalah sebagai berikut:

H(j) = jam kerja shift – j perhari

j = 1,..., m

2. Perhitungan fraksi tenaga kerja yang hadir

Tahapan ini digunakan untuk merumuskan variabel f(t) sebagai kebutuhan

perumusan model matematis, yang selanjutnya digunakan dalam penerapan linear programming. Keterangan variabel tersebut, adalah sebagai berikut:

f(t) = fraksi tenaga kerja yang hadir pada periode – t

t = 1, 2, 3,..., T

3. Perhitungan jumlah minimum pekerja reguler

Tahapan ini digunakan untuk merumuskan variabel Wmin sebagai kebutuhan

perumusan model matematis, yang selanjutnya digunakan dalam penerapan linear programming. Keterangan variabel tersebut, adalah sebagai berikut: Wmin = jumlah minimum pekerja reguler per shift yang harus

digunakan 4. Perhitungan kapasitas produksi

Tahapan ini digunakan untuk merumuskan variabel PC(t) sebagai kebutuhan

(4)

t = 1, 2,.., T 5. Perhitungan manhours per unit

Tahapan ini digunakan untuk merumuskan variabel k(i) sebagai kebutuhan

perumusan model matematis, yang selanjutnya digunakan dalam penerapan linear programming. Keterangan variabel tersebut, adalah sebagai berikut: k(i) = manhours yg dibutuhkan untuk memproduksi 1 unit tipe

produk-i i = 1, 2, ..., N

6. Perhitungan manhours lembur yang tersedia

Tahapan ini digunakan untuk merumuskan variabel PPE(t) sebagai kebutuhan

PPE(t) = persentase dari manhours reguler pada periode-t yang tersedia

untuk dapat dipakai lembur t = 1, 2, .. T

7. Perhitungan peramalan permintaan

Tahapan ini digunakan untuk merumuskan variabel F(i,t) sebagai kebutuhan

F(i,t) = forecast demand untuk tipe produk – i pada periode – t

i = 1, 2, .. I t = 1, 2, .. T

(5)

8. Perhitungan toleransi untuk ruas kanan persamaan permintaan, produksi dan permintaan

Tahapan ini digunakan untuk merumuskan nilai ruas kanan dari persamaan permintaan, produksi dan persediaan sebagai kebutuhan perumusan model matematis, yang selanjutnya digunakan dalam penerapan linear programming. 9. Perhitungan variabel pengambilan keputusan dengan pendekatan model linear

programming

Inilah tahapan yang menuju ke perumusan model matematis, yang selanjutnya akan diterapkan linear programming, sehingga akan menghasilkan solusi optional untuk permasalahan produksi pada PT. X. Adapun perumusan matematis tersebut, adalah sebagai berikut:

Fungsi tujuan: Min:

Z =

i = 1, 2, ..., N; t = 1, 2, ..., T dan j = 1, 2, ..., m Keterangan:

p(i,t) = biaya produksi per unit untuk tipe produk-i pada periode-t

P(i,t) = jumlah unit tipe produk-i pada periode-t

C(i,t) = biaya penyimpanan per unit untuk tipe produk-i pada periode-t

I(i,t) = persediaan akhir tipe produk-i pada periode-t

H(jt) = jam kerja shift-j perhari

∑

= = = = = = = + + + T t T t m j T t N i T t N i t I t E t R t D j W j H t i I t i C t i P t i p 1 1 1 1 1 1 1 ) ( ). ( ) ( ). ( )] ( ). ( [ ) , ( ). , ( ) , ( ). , (

(6)

D(t) = jumlah hari kerja pada periode-t

W(j) = jumlah tenaga reguler tetap untuk shift-i

E(t) = manhours lembur yang dipakai pada periode-t

R(t) = cost/manhour reguler pada periode-t

L(t) = cost/manhour lembur pada periode-t

Fungsi kendala:

• Kendala 1 merupakan kendala permintaan, produksi dan persediaan maksimum, yang terdiri dari NT pertidak samaan.

i = 1, 2, ..., N dan t = 1, 2, ..., T Keterangan:

P (i,t) = jumlah unit tipe produk-i pada periode-t

F(i,t) = forecast demand untuk tipe produk-i pada periode-t

I(i,t-1) = persediaan akhir untuk tipe produk-i pada periode-(t-1)

AU = prosentase toleransi maksimum forecast eror

• Kendala 2 merupakan kendala permintaan, produksi dan persediaan minimum, yang terdiri dari NT pertidak samaan.

L t i t i t i t i I F I A P₍_,₎ − ₍_,₎ ≥[ ₍_,₎ − ₍_,₋₁₎]. U t i t i t i t i I F I A P₍_,₎ − ₍_,₎ ≤[ ₍_,₎ − ₍_,₋₁₎].

(7)

P(i,t) = jumlah unit tipe produk-i pada periode-t

F(i,t) = forecast demand untuk tipe produk-i pada periode-t

I(i,t-1) = persediaan akhir untuk tipe produk-i pada periode-t

AL = prosentase toleransi maksimum forecast eror

• Kendala 3 merupakan tingkat persediaan (level stock), yang terdiri dari NT pertidak samaan.

LS (i,t) = level stock untuk tipe produk-i pada periode-t

• Kendala 4 merupakan tingkat persediaan maksimum, yang terdiri dari NT pertidak samaan. ) , ( ) , (it SM it I ≤ ) , ( ) , (it LSit I ≥

(8)

SM(i,t) = stock maksimum untuk tipe produk-i pada periode-t

• Kendala 5 merupakan kapasitas stock, yang terdiri dari NT pertidak samaan.

I(i,t) = persediaan tipe produk-i pada periode-t

CK = kapasitas kereta untuk tipe produk-i pada periode-t

• Kendala 6 merupakan persamaan produksi dan tenaga kerja, yang terdiri dari NT pertidak samaan.

i = 1, 2, ..., N; t = 1, 2, ..., T dan j = 1, 2, ..., m CK I T t t i N i ≥

∑

= = 1 ) , ( 1 0 . . . . (,) () () ( ) ( ) () 1 ) ( − − =

∑

= t j j t t t i N i i P f D H W E k

(9)

Keterangan:

k(i) = manhours yang dibutuhkan untuk memproduksi 1 unit roda

P(i,t) = jumlah unit tipe produk-i yang harus di produksi pada periode-t

f(t) = fraksi tenaga kerja yang hadir pada periode-t

H(j) = jam kerja shift-j perhari

W(j) = jumlah tenaga reguler tetap untuk shift-j

• Kendala 7 merupakan persamaan manhours lembur, yang terdiri dari Tm pertidak samaan.

t = 1, 2, ..., T dan j = 1, 2, ..., m Keterangan:

PEA(t) = persentase dari manhours lembur yang tersedia yang boleh dipakai

PPE(t) = persentase dari manhours reguler pada periode-t yang tersedia untuk

dapat dipakai lembur

f(t) = fraksi tenaga kerja yang hadir pada periode-t

0 . . . . . ₍₎ ₍₎ ₍₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ) ( ) (t −PEAt PPEt Ft Dt H j Wj ≤ E

(10)

H(j) = jam kerja shift-j perhari

W(j) = jumlah tenaga reguler tetap untuk shift-j

• Kendala 8 merupakan kendala kapasitas produksi, yang terdiri dari NT pertidak samaan.

P(i,t) = jumlah unit tipe produk-i yang harus di produksi pada periode-t

PPC(t) =persentase dari kapasitas produksi yang boleh dipakai pada periode-t

PC(t) = kapasitas produksi pada periode-t

• Kendala 9 merupakan kendala ketersediaan jumlah tenaga kerja, yang terdiri dari m pertidak samaan.

j = 1, ...,m Keterangan:

W(j) = jumlah tenaga reguler tetap untuk shift - j

W = jumlah minimum pekerja reguler per shift yang harus digunakan

∑

= = ≤ T t t t t i N i PC PPC P 1 ) ( ) ( ) , ( 1 . W Wj ≤

(11)

• Kendala 10 merupakan kendala non-negatif dari semua variabel keputusan, yang terdiri dari NT pertidak samaan.

.

i = 1, 2, ..., N; t = 1, 2, ..., T dan j = 1, 2, ..., m Keterangan:

P (I,t) = jumlah unit tipe produk-i pada periode-t

I(I,t) = persediaan akhir tipe produk-i pada periode-t

W(j) = jumlah tenaga reguler tetap untuk shift - j

3.2. Analisis Perhitungan

Setiap hasil perhitungan akan dianalisis dalam bab ini. Analisis dilakukan dengan memperhatikan setiap parameter yang digunakan, cara perhitungan dan hasil dari perhitungan tersebut. Khusus untuk hasil perhitungan peramalan, penulis menggunakan analisis kesalahan peramalan dan peta Tracking Signal

0 , , , ₍₎ ₍_,₎ ) , (it Wj Et Pit ≥ I

(12)

3.3. Kesimpulan

Setelah penulis mencapai tujuan penelitian, maka penulis akan membuat suatu kesimpulan dari keseluruhan penelitian. Selain itu penulis juga akan memberikan saran bagi perusahaan.

(13)

M u la i S tu d i P e n d a h u lu a n Id e n tifik a s i M a s a la h P e n g u m p u la n d a n P e n g o la h a n D a ta P e n g u m p u la n D a ta D a ta U m u m P e ru s a h a a n P ro s e s P ro d u k s i D a ta P e rm in ta a n D a ta T e k n is D a ta P e rs e d ia a n A w a l P e n g o la h a n D a ta

P e rh itu n g a n J a m K e rja p e r-S h ift p e r-H a ri P e rh itu n g a n F ra k s i T e n a g a K e rja y a n g h a d ir P e rh itu n g a n J u m la h M in im u m P e k e rja R e g u le r P e rh itu n g a n K a p a s ita s P ro d u k s i P e rh itu n g a n M a n H o u r p e r-U n it P e rh itu n g a n M a n H o u r L e m b u r y a n g T e rs e d ia P e rh itu n g a n P e ra m a la n P e rm in ta a n P e rh itu n g a n T o le ra n s i U n tu k R u a s K a n a n P e rs a m a a n , P e rm in ta a n , P ro d u k s i d a n P e rs e d ia a n

P e rh itu n g a n V a ria b e l P e n g a m b ila n K e p u tu s a n d e n g a n P e n d e k a ta n M o d e l L in e a r P ro g ra m in g A n a lis is H a s il P e rh itu n g a n K e s im p u la n S e le s a i S tu d i P u s ta k a Gambar 3.1