PERENCANAAN PENGENDALIAN PRODUKSI
DAN PERSEDIAAN INDUSTRI PASTA PT “XYZ”
Nunung Nurhasanah
1ABSTRACT
Pasta industry is a very interisting topic to be solved by production planning and inventory control approach. Because of the raw material is wheat cernel that would not found in Indonesia, so it is important to manage the inventory and production. Wheat cernel that use for pasta industry is ones who growth in sub tropics country. Indonesia is a tropic country, that is why to produce pasta, Indonesia has to import from United Stated of America or Australia.
Keywords: pasta, production planning, inventory control approach
ABSTRAK
Perencaan produksi dan kontrol inventarisasi industri pasta adalah topik yang sangat menarik untuk diteliti. Sulitnya bahan baku pasta, yaitu gandum (wheat cernel) yang tidak dapat ditemui di Indonesia merupakan sebuah tantangan yang sulit bagi produksi pasta. Gandum hanya dapat tumbuh di negara beriklim sub tropis. Sebagai sebuah negara beriklim topis Indonesia harus mengimpor bahan baku pasta dari Amerika atau Australia.
Kata kunci: pasta, rencana produksi, kontrol inventarisasi produksi
1
PENDAHULUAN
Di dalam dunia industri umumnya dan bidang Agroindustri khususnya, pelaksanaan perencanaan pengendalian produksi dan persediaan merupakan hal mendasar yang harus dilakukan sebelum produksi berjalan. Disebut mendasar karena pada bagian atau seksi atau divisi atau departemen ini harus dapat ditentukan berapa yang akan diproduksi, kapan akan berproduksi, berapa banyak harus menyimpan bahan baku, berapa tenaga kerja yang dibutuhkan, dan berapa bahan baku yang dibutuhkan, serta berbagai kondisi lain yang harus ditentukan yang berkaitan dengan perencanan dan pengendalian produksi. Sehingga hal ini dapat dianggap sebagai sesuatu yang terintegrasi yang mendukung untuk dilakukan pembahasan mengenai topik Prakiraan, persediaan bahan baku, perencanaan kapasitas produksi, dan analisis permintaan produk pasta.
Jenis industri yang dipilih adalah industri pasta. Industri pasta merupakan industri hilir dari biji gandum. Di mana bermula dari proses pengolahan biji gandum menjadi tepung semolina kemudian tepung semolina menjadi pasta. Jenis pasta yang dapat dihasilkan sangat bervariasi. Variasi terbesarnya adalah produk short dan long pasta. Sementara lebih mendasarnya, terdapat 10 jenis pasta yang diproduksi, yaitu spaghetti, fettucini, fussili, elbow macaroni, shell macaroni, margheritte, lasagna, rigatoni, zitoni, dan mostacciolino.
Permasalahan yang hendak diangkat di sini adalah mengenai persediaan bahan baku pasta, yaitu berupa tepung semolina. Bagaimana tingkat prakiraan permintaan tepung semolina untuk periode satu tahun ke depan? Berjalannya proses produksi tidak terlepas dari tenaga kerja yang dibutuhkan untuk menyelenggarakan proses hingga terbentuk produk pasta. Maka perlu dilakukan perencanaan agregat dengan beberapa strategi yang dapat dipilih berdasarkan tingkat efisiensi biaya yang harus dikeluarkan perusahaan. Di samping itu, melihat beragamnya tingkat permintaan akan variasi produk pasta, maka perlu kiranya untuk mengidentifikasinya dengan menggunakan analisis ABC.
Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui perencanan dan pengendalian persediaan berdasarkan tingkat pemesanan optimal bahan baku tepung semolina. an hal yang terkait dengan persedian bahan baku. Mengetahui alternatif perencanaan agregat yang harus dipilih berdasarkan efisiensi biaya strategi yang dijalankan. Mengetahui prioritas dalam persediaan produk pasta dengan menggunakan analisis ABC.
Penelitian diawali dengan identifikasi prakiraan dan persediaan yang digunakan perusahaan. Pendekatan yang digunakan untuk prakiraan adalah metode kuantitatif. Pendekatan yang digunakan untuk perencanaan kapasitas produksi adalah perencanaan strategi berdasarkan metode Heuristik. Pendekatan yang digunakan untuk menentukan prioritas persediaan adalah analisis ABC.
PEMBAHASAN
Perencanaan Pengendalian Produksi dan Persediaan (Production
Planning and Inventory Cotrol)
Perencanaan dapat diartikan sebagai kegiatan memilih dan menentukan tujuan dan kebijakan perusahaan, program, dan prosedur kerja yang akan dilakukan. Sistem pengendalian adalah suatu kegiatan pemeriksaan atas kegiatan yang telah dan sedang dilakukan, agar kegiatan tersebut dapat sesuai dengan apa yang diharapkan atau yang direncanakan. Perencanaan dan pengendalian produksi mempunyai peranan yang sentral dalam peningkatan produktifitas karena melalui perencanaan dan pengendalian produksi yang baik, akan dicapai penghematan dalam biaya bahan, pemanfaatan sumberdaya baik fasilitas produksi maupun mesin, tenaga kerja atau waktu yang optimal yaitu tidak boros atau tidak idle. (Bedworth, 1987)
Tujuannya adalah untuk memanfaatkan secara efektif sumber daya yang terbatas dalam memproduksi barang atau jasa sehingga dapat memuaskan permintaan pembeli atau pengguna, dan menghasilkan keuntungan bagi investor. Kendala dalam perencanaan dan pengendalian produksi adalah ketersediaan sumber daya, jadwal atau waktu pengiriman produk dan kebijakan manajemen. Fungsi perencanaan dan pengendalian produksi adalah agar dapat menentukan prakiraan permintaan atau penjualan untuk periode yang akan datang, perencanaan produksi, penjadwalan produksi dan pengendalian persediaan.
Prakiraan (Forecasting)
Prakiraan adalah suatu peraalan tingkat permintaan yang diharapkan untuk suatu produk atau beberapa produk waktu tertentu dimasa yang akan datang, dengan demikian prakiraan sama dengan suatu taksiran yang ilmiah, meskipun akan terdapat sedikit kesalahan yang disebabkan adanya keterbatasan kemampuan manusia. Pola prakiraan dipengaruhi oleh karakteristik produk dan pola permintaannya. Di mana hingga saat ini diketahui adanya pola data stasioner, musiman, trend dan siklis. (Bedworth, 1987).
Manajemen Persediaan (Inventory Management)
Setiap sumber yang disimpan dan akan digunakan untuk memenuhi kebutuhan pada saat ini atau di masa yang akan datang disebut dengan pengendalian persdiaan. Persediaan dapat berupa bahan baku, work in process, produk jadi, peralatan, dan lain-lain. Dasar kebijakan dalam pengendalian persediaan adalah kapan atau pada tingkat persediaan berapa harus dilakuakn pemesanan atau pengadaan persediaan. Berapa banyak yang harus dipesan, diadakan atau diproduksi. (Bedworth, 1987)
Perencanaan Produksi Agregat (Agregate Production Planning)
Perencanaan produksi agregat berangkat dari permasalahan adanya ketidakseimbangan antara permintaan dan kemampuan produksi pada setiap periode perencanaan. Hal ini karena secara umum tingkat permintaan suatu produk selalu tidak sama antar periode satu ke periode lain. Adakalanya tingkat permintaan di atas kapasitas produksi, dan ada kalanya di bawah kapasitas produksi. Tujuan perencanaan produksi agregat adalah untuk mengembangkan suatu rencana oproduksi pada tingkat agregat yang layak untuk mencapai suatu keseimbangan antara permintaan dan kapasitas produksi dengan biaya yang minimum. (Bedworth, 1987).
Analisis ABC (ABC Analysis)
Jenis item persediaan yang terdapat pada suatu industri beragam, dan tergantung keadaan jenis dan lingkup industrinya. Item persediaan yang dikendalikan dapat hanya beberapa jenis atau berstatus jenis persediaan. Untuk industri yang mengolah banyak item persediaan (bentuk bahan baku/bahan pembantu atau jenis produk), maka tidak efisien kalau setiap jenis persediaan tersebut dikendalikan. Analisis ABC merupakan suatu alat yang sangat berguna untuk menentukan item persediaan mana yang penting untuk dikendalikan, berdasarkan kriteria tertentu yang dianggap penting bagi perusahaan. (Bedworth, 1987).
Oleh karena setiap unit item persediaan merupakan kapital, maka kriteria umum yang digunakan dalam satu tahun dicari dengan mengalikan jumlah persediaan yang digunakan dalam satu tahun dengan biaya per unit persediaan. Teknik yang digunakan dalam analsisi ABC pada dasarnya adalah membuat makin terhadap setiap item persediaan berdasarkan nilai persediaan dalam satu tahun atau kriteria lain, dan setiap item persediaan diurut dari nilai yang terbesar sampai yang terkecil. Klasifikasi ABC ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Klasifikasi Analisis ABC (Bedworth, 1987)
Klasifikasi Kriteria
Kelas A
Persediaan yang memiliki nilai volume rupiah yang tinggi. Kelompok tersebut mewakili 70-80% dari total volume rupiah tahunan, meskipun jumlahnya hanya sedikit, dapat hanya merupakan 20% dari seluruh jumlah (volume) persediaan Kelas B
Barang persediaan dengan nilai volume rupiah yang menengah. Kelompok ini mewakili sekitar 15-25% dari nilai persediaan tahunan, dan skeitar 30% dari jumlah nilai persediaan
Kelas C
Barang yang nilai volume rupiahnya rendah, yang hanya mewakili sekitar 5-15% dari volume rupiah tahunan, tetapi terdiri dari sekitar 50% dari jumlah persediaan
Diagram Alir Kerangka Pemikiran
Mulai Penelitian Pendahuluan Formulasi Permasalahan Ruang Lingkup Penelitian Pengumpulan Data Perencanaan Pengendalian Produksi & PersediaanPrakiraan Produk Pasta Prakiraan Tepung Semolina Prioritas Persediaan Economic Order Quantity Back Order Discount Quantity Perencanaan
Agregat Analisis ABC
Analisis Perencanaan Pengendalian Produksi & Persediaan
Kesimpulan Selesai Browsing Internet Literatur Buku
Uraian Flow Chart
Penelitian pendahuluan merupakan langkah awal dalam menyusun penelitian ini. Dengan pendahuluan, dapat diperoleh arah yang akan dilanjutkan untuk proses pengolahan dan analisis, hingga pada akhirnya dapat ditarik suatu simpulan. Langkah selanjutnya adalah melakukan ruang lingkup penelitian. Tujuannya yaitu agar tidak terjadi over lapping pada saat pembahasan. Sehingga isi dari penelitian tetap konsisten dengan pendefinisian awal penelitian ini. Langkah terbesar dalam penelitian ini adalah pelaksanaan pengolahan data. Pengolahan data meliputi tiga bagian pembahasan, yaitu metode prakiraan, perencanaan agregat, dan analisis ABC.
Prakiraan Permintaan Tepung Semolina.
Prakiraan permintaan dilakukan, karena untuk dapat melakukan pengendalian persediaan bahan baku, sebaiknya data permintaan diprakirakan terlebih dahulu berdasarkan data historisnya. Metode forecasting yang digunakan adalah Metode Kuantitatif. Mengingat data historis yang diperlukan dapat diperoleh dan tersedia untuk 24 periode, mulai Januari 2003 hingga Desember 2004. Metode prakiraan kuantitatif dipilih untuk mendapatkan hasil prakiraan 12 periode mendatang, yaitu Januari sampai dengan Desember 2005, adalah karena metode ini dinilai lebih obyektif dan dapat dipertaggungjawabkan hasil perhitungannya degan menggunakan metode ketepatan prakiraan.
Berikut metode prakiraan kuantitatif yang akan digunakan di sini. Metode double moving average empat bulanan
Metode double eksponential smoothing 2 parameter dari Holt Metode double eksponential smoothing 1 parameter dari Brown Metode triple eksponential smoothing 3 parameter dari Brown
Selain pengolahan prakiraan untuk bahan baku pasta, prakiraan untuk produk pasta juga dicari. Karena hasil perhitungannya berguna untuk menghitung perencanaan Agregat.
Pengedalian Persedian Tepung Semolina.
Pengendalian persediaan di sini adalah persediaan bahan baku pasta, yaitu Tepung semolina. Dengan pengolahan data, diusahakan memperoleh hasil perhitungan.
Jumlah ukuran ekonomis pesanan tepung semolina sebagai bahan baku Waktu pemesanan kembali
Perencanaan Agregat dengan Beberapa Strategi.
Strategi perencanaan agregat yang dipilih dalam penelitian ini adalah Strategi
Pasif. Karena diusahakan dapat mengatasinya terjadinya fluktuasi permintaan pasta.
Alternatif perencanan agregat dilakukan dengan berbagai cara pendekatan berikut. Strategi lembur
Strategi hari kerja reguler tetap Strategi jumlah tenaga kerja tetap Straetgi variasi jumlah tenaga kerja
Berdasarkan kelima strategi tersebut di atas, akan dipilih biaya termurah yang harus dikeluarkan oleh perusahaan dalam rangka perencanaan agregat.
Analsis ABC.
Analisis ABC dilakukan untuk mengetahui prioritas persediaan produk pasta yang memiliki 10 jenis pasta. Kemudian mengelompokkan kesepuluh produk ke dalam kategori ABC, dan menentukan persentase nilai dan jumlahnya.
Pengumpulan Data
Diagram Alir Proses Produksi Pasta
SEMOLINA PENIMBANGAN K-Tron Weigher AIR PENGADUKAN Mixer PENCETAKAN Double Screw Extruction Press PENGERINGAN
Long Good Pasta : 7 zone Short Good Pasta : 3 zone
PENDINGINAN
Long Good Pasta : 2 zone Short Good Pasta : 1 zone
PEMOTONGAN (Long Good Pasta) PENYARINGAN (Short Good Pasta)
Long Good Pasta : Cutter Short Good Pasta : Shifter
PENGEMASAN
SHORT GOOD PASTA
LONG GOOD PASTA
Gambar 2 Diagram Alir Proses Produksi Pasta
Data Prakiraan Bahan Baku
Bahan baku yang dimaksud di sini adalah tepung semolina. Tepung ini diperoleh dalam satuan ton. Data historis yang dikumpulkan adalah mulai Januari 2003 hingga Desember 2004. Data permintaan ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Data Permintaan Bahan Baku
Tahun Bulan Periode
Permintaan Tepung Semolina (ton) 2003 Januari 1 1.158,75 Februari 2 1.262,21 Maret 3 1.258,44 April 4 1.234,94 Mei 5 1.235,21 Juni 6 1.158,17 Juli 7 1.314,03 Agustus 8 1.267,66 September 9 1.132,00 Oktober 10 1.269,55 November 11 1.304,82 Desember 12 1.579,44 2004 Januari 13 1.279,98 Februari 14 1.234,94 Maret 15 1.233,41 April 16 1.115,25 Mei 17 1.064,47 Juni 18 1.274,46 Juli 19 1.077,97 Agustus 20 1.074,73 September 21 1.245,32 Oktober 22 1.264,32 November 23 1.355,57 Desember 24 1.591,41
Data Produk Pasta
Data permintaan produk pasta dibutuhkan pada saat akan melakukan perencanaan agregat. Karena untuk dapat melakukannya harus mendapatkan data permintaan produk jadi. Data historisnya diawali bulan Januari 2003 hingga Desember 2004 ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Permintaan Produk Pasta
Tahun Bulan Periode
Permintaan Produk Pasta (unit) 2003 Januari 1 17.580,87 Februari 2 16.671,30 Maret 3 25.306,09 April 4 16.428,70 Mei 5 17.145,22 Juni 6 18.598,70 Juli 7 15.087,83 Agustus 8 19.706,09 September 9 18.777,39 Oktober 10 18.133,91 November 11 20.427,83 Desember 12 30.140,87 2004 Januari 13 15.805,22 Februari 14 15.462,61 Maret 15 20.388,70 April 16 17.809,57 Mei 17 17.242,61 Juni 18 18.412,17 Juli 19 20.417,26 Agustus 20 15.191,30 September 21 17.646,09 Oktober 22 17.691,30 November 23 16.673,04 Desember 24 22.053,48
Data Persediaan Bahan Baku
Permintaan bahan baku tepung semolina diperoleh dari perhitungan prakiraan dengan metode kuantitatif. Karena tidak tersedianya data ongkos simpan, maka data ini diasumsikan sebesar 25% dari harga jual satu ton tepung semolina. Data ongkos pesan diasumsikan sebesar 10% dari harga satu ton tepung semolina.
Diasumsikan tidak ada tenggang waktu pemesanan karena tepung semolina diproduksi sendiri oleh perusahaan ini, tetapi berbeda lokasi pabrik. Sehingga dapat diasumsikan bahwa jika hari ini pesan, maka hari ini juga akan datang pesanan tepung semolina. Jumlah waktu kerja diasumsikan mengambil waktu kerja pada periode januari sampai Desember 2004. Jumlah waktu kerja ini akan digunakan untuk seluruh perhitungan pengolahan data.
Tabel 4 Waktu Kerja Reguler
Periode 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Jumlah Hari Kerja 22 19 19 20 19 21 23 21 21 23 15 21
Tingkat suku bunga saat ini diasumsikan senilai 20%. Diasumsikan sebesar 0.5% dari harga jual. Harga bahan baku untuk mendapatkan potongan harga adalah sebagai berikut.
Tabel 5 Potongan Harga
No. Ukuran Pemesanan (ton) Harga (ton) 1. < 100 Rp 3.500.000,00. 2. 100 < Q < 125 Rp 3.300.000,00. 3. 125 < Q < 175 Rp 3.100.000,00. 4. ≥ 175 Rp 2.900.000,00.
Data Perencanaan Agregat
Permintaan produk pasta diperoleh berdasarkan prakiraan permintaan produk pasta untuk periode Januari 2003 hingga Desember 2004. Hari kerja lembur diasumsikan sebagai berikut.
Tabel 6 Waktu Kerja Lembur
Periode 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Jumlah Hari Lembur 4 4 5 4 5 4 4 5 4 4 4 4
Tabel 7 Waktu Penyelesaian Satu Unit Produk Pasta No. Urutan Pekerjaan Waktu
(menit) 1 Ditimbang 1 2 Dicetak 5 3 Diaduk 10 4 Dikeringkan Zona I – IV 40 5 Dikeringkan Zona V – VI 65 6 Dikeringkan Zona VII – IX 110
7 Pengemasan 5
Tabel 8 Komponen Biaya Perencanaan Agregat No. Komponen Biaya Biaya (Rp )
1 Produksi regular 2.400 2 Produksi lembur 3.000 3 Kelebihan persediaan 1.000 4 Kekurangan persediaan 1.500 5 Tenaga kerja regular 26.862 6 Penambahan tenaga kerja 25.000 7 Pengurangan tenaga kerja 50.000
Data Analisis ABC
Dalam rangka melakukan pengolahan data untuk analisis ABC, data yang dibutuhkan adalah prakiraan permintaan dari kesepuluh produk pasta yang diproduksi saat ini dan harga produk pasta per unit yang diluncurkan ke pasar.
Tabel 9 Data Jenis, Harga, dan Permintaan Produk Pasta
No. Kode
Produk Jenis Produk
Harga/Unit (Rp ) Permintaan (unit) 1 S-100 Elbow macaroni 8.500 117.934,51 2 L-100 Fettucini 8.500 25.299,00 3 S-200 Fussili 8.500 18.447,40 4 L-200 Lasagna 8.500 21.515,10 5 L-300 Margharitte 8.500 3.817,66 6 S-300 Mostacciolino 8.500 3.574,64 7 S-400 Rigatoni 8.500 4.661,11 8 S-500 Shell Macaroni 8.500 5.917,48 9 L-400 Spaghetti 8.500 95.866,79 10 L-500 Zitoni 8.500 5.670,81 Total 302.704,50
Perencanaan Pengendalian Produksi dan Persediaan
Prakiraan Permintaan Bahan BakuTabel 10 Perencanaan Pengendalian Produksi dan Persediaan
Dalam prakiraan permintaan metode single moving average tidak digunakan, karena metode ini tidak dapat digunakan untuk memperkirakan hingga 12 periode mendatang. Begitu pula alas an yang ditetapkan mengapa tidak menggunakan metode single exponential smoothing.
Sementara metode triple exponential smoothing tiga parameter dari Winters tidak digunakan karena metode ini efektif digunakan untuk data historis yang bersifat musiman. Sedangkan data historis yang dimiliki tidak mencirikan pola musiman, sehingga ditetapkan untuk tidak menggunakan metode ini dalam memperkirakan permintaan tepung semolina.
Berdasarkan hasil pengujian ketepatan prakiraan keempat metode yang hasil rekapitulasinya dapat dilihat pada lampiran, maka dapat disimpulkan sebagai berikut bahwa Metode double exponential smoothing satu parameter dari Brown adalah yang terpilih. Metode exponential smoothing satu parameter dari Brown dipilih karena memiliki nilai error terkecil dibandingkan dengan ketiga metode yang lain. Sehingga prakiraan permintaan yang dihasilkan metode ini dianggap cukup representative untuk digunakan sebagai nilai permintaan selama planning horizone yang ditetapkan. Planning horizone yang ditetapkan di sini adalah untuk masa satu tahun. Oleh karena itu, prakiraan permintaan yang diharapkan adalah untuk 12 periode mendatang, yaitu Januari hingga Desember 2004.
Persediaan Bahan Baku dengan EOQ
Model Economic Order Quantity (EOQ) dipilih sebagai perencanaan dan pengendalian persediaan pada kasus persediaan bahan baku tepung semolina untuk produk pasta, karena permintaan akan bahan baku tepung semolina bersifat independent, tidak tergantung dengan bahan yang lain.
Dalam menggunakan model EOQ untuk perencanaan dan pengendalian persediaan digunakan beberapa asumsi antara lain sebagai berikut.
Tingkat permintaan akan bahan baku tepung semolina dapat diketahui dengan pasti, walaupun tidak konstan
Dan bila pada saat diterapkan perencanaan persediaan ini di pabrik, ternyata terjadi penyimpangan yang tidak sesuai dengan pereencanaan persediaan semula, maka perencanaan awal yang telah dibuat dapat direvisi kembali dan disesuaikan dengan kondisi yang diakan terapkan berikutnya
Waktu tenggang penerimaan pesanan dapat diketahui dan ditentukan dengan pasti. Mengingat produsen tepung semolina dan produk pasta masih dalam satu bendera perusahaan, tapi sudah berbeda dalam penanganan pabrik. Sehingga dapat dikatakan bahwa pabrik tepung semolina dan produk pasta tidak berada dalam satu sistem. Dalam perencanaan persediaan dianggap tidak boleh terjadi kekurangan persediaan
bahan baku tepung semolina
Pengolahan data untuk perencanaan dan pengendalian persediaan dengan menggunakan EOQ adalah sebagai berikut.
1. Hasil Prakiraan Metode Double Exponential Smoothing 1 Parameter Brown dengan = 0.2 adalah 17.887 ton.
2. Jumlah pesanan ekonomis (EOQ) :
119.62 ton 875000 ) )(17886.50 (2)(350000 H 2CR * Q EOQ
3. Jumlah pesanan dalam satu tahun (m)
149.53 150kali/tahun 119.62 17886.50 Q R m 4. Interval pemesanan (T)
0.00668 tahun 1.63hari 2hari 149.53 1 m 1 T 5. Ongkos total (TC) .154 62.707.420 TC(Q*) 2 19.62) (875000)(1 119.62 7886.50) (350000)(1 17886.50) (3500000)( TC(Q*) 2 HQ Q CR PR TC(Q*)
6. Titik pemesanan ulang (B). Titik pemesanan kembali tidak ada karena tidak ada tenggang waktu dalam menerima pesanan bahan baku.
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, maka permintaan untuk periode waktu perencanaan adalah sebesar 17.886,50 ton atau 17.887 ton tepung semolina. Dari sejumlah permintaan tersebut di atas, maka jumlah pesanan ekonomis tepung semolina yang dapat dilakukan perusahaan ini adalah sebesar 119,62 ton atau 120 ton tepung semolina. Sehingga dapat dikatakan bahwa dalam satu tahun perencanaan, perusahaan memesan 120 ton tepung semolina tiap 2 hari sekali atau 150 kali dalam satu tahun. Waktu pemesanan sangat singkat, karena permintaan akan produk jadi pasta yang bahan bakunya adalah tepung semolina memang tinggi. Sehingga tepung semolina dalam 120 ton dipesan tiap dua hari sekali.
Persediaan dengan Backorder
Bila pada suatu periode tertentu, terjadi kekurangan persediaan, maka kekurangan persediaan bahan baku tepung semolina akan dipenuhi di kemudian hari (backorder). Komponen biaya yang termasuk dalam kasus backorder di sini adalah biaya yang harus dikeluarkan karena tertundanya proses produksi. Sehingga akan menimbulkan kerugian. Dalam kondisi backorder di kasus ini, diasumsikan bahwa semua kekurangan persediaan bahan baku tepung semolina akan dipenuhi pada pengiriman pesanan berikutnya. Oleh
karena itu, seringkali jumlah item yang dibackorder dalam kondisi negatif artinya jumlah itulah yang harus dipenuhi dikemudian hari untuk memenuhi kekurangan yang terjadi. Data ongkos BO adalah Rp 17.500/ton/tahun.
1. Jumlah pesanan ekonomis (Q*)
ton 854.09 7.14 x 119.62 * Q 17500 17500 875000 875000 ) )(17886.50 (2)(350000 * Q K K H H 2CR * Q
2. Jumlah maksimum backorder (J*)
837.34 ton (17500) (875000) 54.09) (875000)(8 K H * HQ * J
3. Titik pemesanan kembali (B)
-837.34 -837.34 ton 244 (0) (17886.50) * J -N RL B
4. Waktu tunggu terlama (Longest Delay Time) 0.0468 tahun 11.42hari 12hari
17886.50 837.34 R * J LDT 5. Ongkos total (TC) TC(Q*,J*) = PR + KJ* = (3500000)(17886.50) + (17500)(837.34) = Rp 62.617.408.231,00.
Berdasarkan perhitungan di atas, dapat disimpulkan bahwa jumlah pemesanan ekonomis meningkat dari 119,62 ton menjadi 854,09 ton tepung semolina atau sekitar 734,47 ton. Tidak ada pesanan yang ditempatkan hingga 837,34 ton dipenuhi. Pada saat kebijakan backorder ditetapkan, terjadi penurunan ongkos total pemesanan sebesar Rp 62.707.420.154,00–Rp 62.617.408.231,00=Rp 90.011.920,00. Akan tetapi, waktu tunggu menerima pesanan tepung semolina menurun, dari 2 hari menjadi 12 hari atau mundur 10 hari.
Bila dipandang dari segi ongkos, kebijakan backorder memang menguntungkan, tapi terjadi kemunduran waktu penerimaan bahan baku yang akibatnya mungkin dapat menyebabkan terjadinya penundaan proses produksi pasta. Sehingga, keputuan yang diambil adalah tetap memesan sejumlah 119,62 ton dengan biaya Rp 62.707.420.154,00.
Potongan Harga (Discount Quantity)
Potongan harga biasa dipraktekkan oleh supplier, untuk menawarkan harga yang lebih rendah jika memesan bahan yang lebih banyak dari biasanya. Hal ini dapat disebut sebagai insentif (perangsang) bagi pembeli untuk membeli bahan dengan jumlah yang lebih banyak. Jumlah pesanan ekonomis sesuai dengan harga tepung semolina per ton adalah. n t 146.93 0.20) (2900000)( ) )(17886.50 (2)(350000 PF 2CR Rp.2900000 * Q ton 142.11 0.20) (3100000)( ) )(17886.50 (2)(350000 PF 2CR Rp.3100000 * Q ton 137.73 0.20) (3300000)( ) )(17886.50 (2)(350000 PF 2CR Rp.3300000 * Q ton 133.74 0.20) (3500000)( ) )(17886.50 (2)(350000 PF 2CR Rp.3500000 * Q o
Berdasarkan hasil perhitungan jumlah pesanan ekonomis, maka jumlah pesanan yang masuk dalam batas jumlah yang terkena potongan harga adalah sejumlah 142,11 ton dengan harga Rp 3.100.000,00/ton. Sehingga perusahaan akan lebih untung jika memesan dalam jumlah antara 125 hingga 175 ton tepung semolina, karena dapat mendapatkan harga lebih murah daripada harga biasa. Setelah diketahui jumlah ukuran ekonomis, maka harus diketahui ongkos total yang harus dikeluarkan jika melakukan pemesanan dengan jumlah ini. 257.942,-Rp.55.536. TC(142.11) 44.053.210 44.053.210 .522 55.448.151 TC(142.11) 2 11) 0.20)(142. (3100000)( 142.11 7886.50) (350000)(1 17886.50) (3100000)( TC(142.11) 2 PFQ Q CR PR TC(Q*)
Dari perhitungan di atas, dapat disimpulkan bahwa dengan memesan tepung semolina antara 125 hingga 175 ton dengan harga Rp 3.100.000,00/ton, maka biaya yang harus dikeluarkan adalah Rp 55.536.25.942,00.
Alternatif Perencanaan Kapasitas Produksi
Prakiraan Permintaan Produk PastaBerdasarkan hasil pengujian ketepatan prakiraan keempat metode yang hasil rekapitulasinya dapat dilihat pada lampiran, maka dapat disimpulkan bahwa Metode double exponential smoothing satu parameter dari Brown adalah yang terpilih. Nilai prakirakan dalam planning horizone Januari sampai Desember 2004 yang dihasilkan metode double exponential smoothing satu parameter dari Brown dianggap representatif untuk digunakan sebagai data pendukung perencanaan agregat. Karena nilai kesalahan (error) yang dihasilkan metode ini terkecil di banding ketiga lainnya. Dengan menghasilkan nilai MSE = 18.111.467,09 dan nilai MAPE = 15,17.
Metode single moving average dan single exponential smoothing tidak digunakan dalam memprakirakan permintaan produk pasta untuk 12 periode mendatang. Karena kedua metode ini tidak dapat meramalkan 12 periode ke depan, sedangkan hasil prakiraan yang diharapkan adalah untuk masa yang sesuai dengan horizon perencanaan (planning horizone) yaitu selama Januari sampai Desember 2004.
Metode triple exponential smoothing 3 parameter dari Winters juga tidak digunakan untuk memprakirakan permintaan produk pasta. Hal ini disebabkan, metode ini dianggap efisien untuk memprakirakan data yang berpola musiman. Sedangkan data historis dari produk pasta pada kasus ini bukanlah data yang berpola musiman. Sehingga diputuskan untuk tidak menggunakan metode ini.
Tabel 13 Analisis Kesalahan
Alternatif Perencanaan Agregat
Data awal yang harus dipenuhi adalah nilai permintaan yang sebelumnya telah diramalkan.
Permintaan = Jumlah hasil prakiraan selama 1 periode planning horizone (Januari – Desember 2004)
= 18862.20 + 18913.00 + 18963.80 + 19014.60 + 19065.39 + 19116.19 + 19166.99 + 19217.79 + 19268.59 + 19319.39 + 19370.18 + 19420.98
= 229.699,09 229.699 unit
Jika pada persediaan bahan baku, satuan bahan adalah dalam ton. Sedangkan untuk permintaan produk pasta, satuan bahan adalah unit. 1 unit mewakili produk pasta yang dikemas dalam plastik pengemas seberat 500 gram. Dalam melakukan perencanaan agregat, dilakukan alternatif terhadap empat strategi perencanaan.
1. Alternatif Perencanaan Agregat dengan Strategi Lembur
2. Alternatif Perencanaan Agregat dengan Strategi Hari Kerja Regular Tetap Tabel 15 Alternatif Perencanaan Agregat dengan Strategi Hari Kerja Regular Tetap
3. Alternatif Perencanaan Agregat dengan Strategi Jumlah Tenaga Kerja Tetap Tabel 16 Alternatif Perencanaan Agregat dengan Strategi Jumlah Tenaga Kerja Tetap
4. Alternatif perencanaan agregat dengan strategi variasi jumlah tenaga kerja Tabel 17 Alternatif Perencanaan Agregat dengan Strategi Variasi Jumlah Tenaga Kerja
Dari hasil perhitungan strategi ini, biaya perencanaan produksi yang harus dikeluarkan relatif besar. Hal ini dapat dikatakan karena bila terjadi pengurangan tenaga kerja, biaya yang harus dikeluarkan justru lebih besar. Sehingga besar kemungkinan, strategi ini tidak mungkin digunakan. Berdasarkan perhitungan 4 alternatif perencanaan agregat, maka biaya perencanaan agregat paling minimum didapat dari strategi hari kerja regular yang tetap sepanjang planning horizone, yaitu Rp 558.541.983,00.
Dengan pilihan strategi ini, berarti perusahaan pada tiap bulan harus berproduksi selama 23 hari. Dengan kapasitas produksi sebesar 832 unit/hari. Jika pada suatu saat didapati bahwa kebijakan yang ditetapkan perusahaan menyimpang dari yang diharapkan, maka perencanaan dapat dilakukan kembali.
Analisis ABC
Produk pasta yang dihasilkan terdiri dari 10 jenis pasta, yang pada tiap harinya disimpan di gudang sebelum dilakukan pengiriman ke distributor, agen atau konsumen. Karena permintaan akan tiap jenis pasta yang dihasilkan sangat bervariasi, maka dirasa perlu untuk melakukan analisis ABC. Dengan mengkategorikan kesepuluh produk pasta berdasarkan persentase nilai dan jumlahnya. Permintaan produk pertahun diasumsikan telah berupa data siap olah yang tidak perlu dilakukan prakiraan permintaan lagi. Harga per unit adalah harga satuan pasta dalam kemasan 500 gram yang dipasarkan ke konsumen.
Tabel 18 Hasil Analisis ABC
No. Kode
Produk Jenis Produk
Total Nilai (Rp ) % Total Nilai Jumlah % Total Nilai Kategori % Total Jumlah 1 S-100 E. macaroni 1.002.443.335 38.960 70,630 A 20 2 L-400 Spaghetti 814.867.715 31.670 A 3 L-100 Fettucini 215.041.500 8.358 21,559 B 30 4 L-200 Lasagna 182.878.350 7.108 B 5 S-200 Fussili 156.802.900 6.094 B 6 S-500 Shell Macaroni 50.298.580 1.955 7,810 C 50 7 L-500 Zitoni 48.201.885 1.873 C 8 S-400 Rigatoni 39.619.435 1.540 C 9 L-300 Margheritte 32.450.110 1.261 C 10 S-300 Mostacciolino 30.384.440 1.181 C Total 2.572.988.250 100 100 100
Gambar 3 Grafik Analisis ABC Produk Pasta % Nilai (Rp) %Jumlah (unit) 20% 30% 50% 70,63% 21,56% 7,81%
Tabel 19 Hasil Perhitungan Analisis ABC
KLASIFIKASI KRITERIA
A
Klasifikasi ini terdiri dari jenis produk yang mempunyai nilai penjualan sebesar 70,63% dari seluruh nilai penjualan, dan jumlahnya adalah 20% dari total persediaan produk. Pengawasan dan pencatatan produk dilakukan sangat ketat, di mana untuk penjualan produk ini perlu penanganan khusus, mengingat permintaan yang sangat tinggi
B
Klasifikasi ini terdiri dari jenis produk yang mempunyai nilai penjualan sebesar 21,56% dari seluruh nilai penjualan, dan jumlahnya adalah 30% dari total persediaan produk. Pengawasan dan pencatatan produk dilakukan dengan normal, mengingat permintaan tidak terlalu tinggi
C
Klasifikasi ini terdiri dari jenis produk yang mempunyai nilai penjualan sebesar 7,81% dari seluruh nilai penjualan, dan jumlahnya adalah 50% dari total persediaan produk. Kategori ini memiliki persentase jumlah terbesar, karena tingkat permintaan yang rendah dari konsumen dibanding produk yang lain
SIMPULAN
1. Perencanaan dan pengendalian persediaan
a. Metode prakiraan untuk menentukan prakiraan bahan baku tepung semolina 12 periode mendatang adalah double exponential smoothing 1 parameter dari Brown dengan = 0,2. Hasil prakiraan untuk 1 tahun adalah 17.886,50 ton tepung. b. Jumlah pesanan ekonomis adalah sebesar 120 ton tepung semolina, yang dipesan
sebanyak 150 kali dalam setahun, dengan interval pemesanan setiap 2 hari sekali
dan ongkos total persediaan yang harus dikeluarkan adalah Rp 62.707.420.154,00.
c. Jumlah pesanan ekonomis dengan potongan harga adalah sebesar 142.11 ton tepung semolina dengan harga Rp 3.100.000,00/ton, dan biaya yang harus dikeluarkan Rp 55.536.257.942,00.
2. Perencanaan agregat
a. Metode prakiraan untuk menentukan prakiraan bahan baku tepung semolina 12 periode mendatang adalah double exponential smoothing 1 parameter dari Brown dengan = 0,2. Hasil prakiraan untuk 1 tahun adalah 229.699,09 unit.
b. Alternatif yang dipilih dalam perencanaan agregat adalah strategi dengan hari kerja regular tetap, yaitu selama 23 hari/bulan, dengan kapasitas produksi 832 unit pasta/hari. Ongkos yang harus dikeluarkan adalah Rp 558.541.983,00.
3. Analisis ABC
Produk pasta jenis elbow macaroni dan spaghetti adalah produk yang harus mendapat perhatian khusus dalam pengendalian persediaan produk jadi, karena tingkat permintaan tinggi disbanding 8 jenis produk pasta lainnya. Dengan persentase nilai sebesar 70,63% dan persentase jumlah 20%.
DAFTAR PUSTAKA
Bedworth, D.D. and J.E. Bailey. 1987. Integrated Production Control Systems: Management, Analysys, Design. Second Edition. New York: John Wiley and Sons.
Herjanto, E.1997. Manajemen Produksi dan Operasi. Jakarta: PT Gramedia Widiasarana Indonesia.
Machfud.1999. Diktat Bahan Pengajaran: Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Bogor: IPB, FATETA.
Makridaris, S., S.C. Wheelwright, and V.E. McGee. 1995. Forecasting Methods and Applications. Second Edition. New York : John Wiley and Sons.
Russel, R. S., Bernard W. Taylor II. 2000. Operation Management Multimedia Version. Third Edition. New Jersey: Prentice-Hall Inc.
Tersine, J.R. 1994. Principles of Inventory and Materials Management. Fourth Edition. New Jersey: Prentice Hall International Editions.
