ABSTRAK. Kata Kunci: peramalan, single exponential smoothing, single moving average, Economic Order Quantity (EOQ). ABSTRACT

(1)

1

MENGGUNAKAN METODE EOQ (ECONOMIC ORDER QUANTITY) (Studi Kasus Di PT Inktech Indahmulya)

M. Arif Rahman, Yeni Kustiyahningsih, *Heri Awalul Ilhamsyah

Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang, PO BOX 2, Kamal, Bangkalan - 69162

ABSTRAK

Penelitian ini membahas tentang perancangan sistem informasi perencanaan produksi dan persediaan bahan baku tinta menggunakan metode EOQ (Economic Order Quantity) di PT.

Inktech Indahmulya. Selama ini dalam menjalankan rencana produksi yang ada masih menggunakan perencanaan produksi secara sederhana dan didasarkan pengalaman produksi periode-periode sebelumnya, sehingga perusahaan belum mengetahui apakah rencana produksi yang diterapkan sudah optimal. Untuk dapat menentukan jumlah persediaan barang secara tepat, diperlukan pengetahuan untuk mengetahui berapa jumlah barang yang dibutuhkan tiap periode dengan melakukan peramalan. Metode peramalan yang digunakan adalah metode single exponential smoothing dan metode single moving average, metode ini digunakan untuk melakukan peramalan kebutuhan bahan baku pada periode selanjutnya. Hasil penelitian ini mengkonfirmasikan untuk menentukan jumlah tinta PMG yang harus diproduksi konsisten menggunakan metode peramalan single exponential smoothing dengan nilai MSE berada pada 0,1. Nilai tersebut digunakan untuk menentukan jumlah material produksi yang dibutuhkan dengan menggunakan metode Economic Order Quantity (EOQ). Dari hasil uji coba sistem ini didapatkan hasil biaya persediaan terendah dan jumlah kebutuhan bahan baku yang diperlukan untuk periode selanjutnya.

Kata Kunci: peramalan, single exponential smoothing, single moving average, Economic Order Quantity (EOQ).

ABSTRACT

This study discusses the design of information systems planning and the production of raw materials supplies ink using the EOQ (Economic Order Quantity) at PT. Inktech Indahmulya.

So far in implementing the production plan are still using simple production planning based production experience earlier periods, so the company has yet to determine whether the plan has been applied to optimal production. In order to determine the amount of inventory in a timely, necessary knowledge to know how many items required for each period in forecasting.

Forecasting methods used are single exponential smoothing method and a single moving average method, this method is used to perform forecasting raw material needs for the next period. The results of this study confirm the PMG to determine the amount of ink that have produced consistently using single exponential smoothing forecasting method with MSE is at 0.1. This value is used to determine the amount of material required production using the Economic Order Quantity (EOQ). From the test results of the system obtained the lowest inventory cost and the amount of raw materials needed for the next period.

Keywords: forecasting, single exponential smoothing, single moving average, Economic Order Quantity (EOQ).

(2)

PENDAHULUAN

Perkembangan industri manufaktur yang semakin pesat, menyebabkan timbulnya kompetitor baru yang berkeinginan merebut pasar terhadap produk yang dihasilkannya. Permintaan- permintaan terhadap produk barupun menjamur seiring berkembangnya industri manufaktur.

Aktivitas produksi yang baik merupakan salah satu hal yang paling penting yang harus diperhatikan oleh pihak perusahaan dalam usaha untuk memenuhi permintaan konsumen.

Dalam Jurnal Matematika Vol. 9, No.1, April 2006:133-138, penelitian dilakukan oleh Tedy Susanto dan Sarwadi (2006) berjudul “Optimasi Produksi dan Pengendalian Bahan Baku Studi Kasus pada PT. Joshua Indo Export”. Penelitian ini membandingkan efisiensi kebijakan produksi dan pengendalian bahan baku yang dijalankan perusahaan, dengan kebijakan hasil optimasinya.

Optimasi biaya produksi dan pengendalian bahan baku pada tulisan ini akan menggunakan model Economic Order Quantity (EOQ) yang akan disesuaikan dengan kondisi perusahaan [1]. Juga dalam Tugas Akhir Ela Elawati (2010) dari Institut Pertanian Bogor yang berjudul “Analisis Perencanaan Pengadaan Persediaan Tuna pada PT Tridaya Eramina Bahari Muara Baru Jakarta”.

Pada penelitian ini melakukan perbandingan antara metode perusahaan dengan metode EOQ.

Berdasarkan hasil penelitian, penggunaan metode EOQ memberikan penghematan lebih besar [2].

PT. Inktech Indah mulya adalah sebuah perusahaan manufaktur yang bergerak dibidang penyedia produk-produk tinta. Dalam menjalankan rencana produksinya perusahaan ini masih menggunakan perencanaan produksi yang dibuat secara sederhana dan berdasarkan pengalaman produksi yang pernah ada, sehingga perusahaan belum mengetahui apakah rencana produksi yang diterapkan sudah optimal. Bahan baku yang ada sering kali tidak bisa mendukung kelancaran proses produksi. Pada persediaan bahan baku, jika investasi terlalu banyak akan mengakibatkan biaya yang cukup besar, namun dengan investasi pada persediaan akan menjamin kelancaran produksi. Jika perencanaan produksi tidak dilakukan secara tepat, akibatnya produktifitas perusahaan akan menurun karena banyaknya permintaan (order) yang ditolak oleh perusahaan.

Maka dari itu, dari penelitian ini akan dibuat suatu perencanaan produksi yang bertujuan untuk menentukan berapa jumlah produk yang akan dihasilkan, kapan dan berapa jumlah bahan baku yang harus disediakan untuk mendukung kelancaran proses produksi dengan menggunakan metode Economic Order Quantity (EOQ).

METODE

Metode Single Exponential Smoothing (SES)

Exponential Smoothing atau Pemulusan Exponential adalah teknik yang dapat memberikan ketepatan dalam ramalan jangka pendek dan penyesuaian dapat dilakukan dengan cepat dan pada biaya yang rendah. Metode ini banyak digunakan karena sederhana dan mudah digunakan dengan hasil yang tidak kalah bila dibandingkan dengan model peramalan yang lebih kompleks [3].

(3)

(Studi Kasus Di PT Inktech Indahmulya)... 3 )

( ).

1 ( ) ( . ) 1

(t D t F t

F + =a + -a (1)

F( t + 1) = harga ramalan untuk periode t + 1 F( t ) = nilai ramalan untuk periode t D( t ) = data aktual pada periode t

α = koefisien smoothing, nilai antara 0-1

Metode Single Moving Average (SMA)

Metode ini yaitu mengubah data masa lalu terhadap nilai tengah sebagai ramalan. Metode ini menawarkan pada peramal untuk terlebih dahulu menentukan jumlah nilai observasi masa lalu yang akan dimunculkan untuk menghitung nilai tengah, sebab setiap muncul nilai observasi baru, nilai rata-rata baru akan dihitung dengan membuang nilai observasi paling tua dan memasukkan nilai observasi yang terbaru.

Misalkan peramalan dengan By 3–Moving Averange maka penurunan rumus dari metode ini adalah:

3

3 2

1 - -

- + +

= ⁿ ⁿ ⁿ

n

X X

F X (2)

Economic Order Quantity (EOQ) atau dikenal dengan model Wilson merupakan konsep pengendalian persediaan yang didefinisikan sebagai jumlah atau kuantitas barang yang dipesan dengan biaya minimal atau sering dikatakan sebagai jumlah pembelian yang optimal. Dengan menggunakan perhitungan EOQ, maka persediaan yang ada di dalam gudang tidak terlalu banyak, tapi juga tidak akan terlalu sedikit.

H EOQ 2SD

= (3)

Dari persamaan diatas, diperoleh persamaan untuk biaya total adalah:

Q S D H Q TC = +

2

(4)

Frekuensi pemesanan merupakan jumlah pemesanan yang dilakukan perusahaan dalam satu waktu perencanaan

Q

F =D (5)

Dalam kenyataan sering timbul kendala-kendala yang menyebabkan persediaan dalam keadaan kurang, sehingga pihak minimarket tidak dapat memenuhi permintaan konsumen. Untuk itu, perlu diketahui kapan pemesanan kembali harus dilakukan agar barang yang dipesan datang tepat pada saat dibutuhkan atau yang disebut Reorder Point (ROP). Jadi ROP adalah titik dimana harus diadakan pemesanan kembali untuk menghindari kekurangan persediaan

(4)

Safety stock adalah jumlah persediaan tambahan yang disimpan untuk menghindari kehabisan persediaan jika barang yang dipesan belum datang

AU Lt k

SS= . ´ (7)

S = biaya pemesanan

D = jumlah demand per periode H = biaya penyimpanan

Lt = waktu tunggu

AU = rata-rata penjualan per minggu

k = service level (confidence of % non stock out) k = 2 untuk 97.5 % confidence

k = 3 untuk 99.87 % confidence EOQ = ukuran/jumlah pesanan ekonomis TC = biaya total

F = frekuensi pemesanan

ROP = reorder point atau titik pemesanan kembali SS = safety stock atau persediaan pengaman

Dalam perancangan sistem ini ada beberapa tahapan yang harus dilakukan ,untuk proses awal dimulai dengan melakukan peramalan data produksi berikutnya dengan membandingkan metode Single Moving Average dan Single Exponential Smoothing. Dari perbandingan ini diambil Mean Square Error (MSE) terkecil, selanjutnya dari MSE terkecil ini diketahui hasil ramalan selanjutnya. Dari hasil ramalan dengan MSE terkecil tersebut akan dimasukkan ke metode EOQ (Economic Order Quantity). Dari tahapan tersebut untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada gambar.

(5)

(Studi Kasus Di PT Inktech Indahmulya)... 5

Gambar 1. Flowcart diagram sistem

Adapun untuk usecase diagram dari perancangan sistem dapat dilihat pada gambar 2.

(6)

Admin

Kepala

manage jenis tinta

melihat jenis tinta

manage data produksi

melihat data produksi

melakukan peramalan

melihat hasil peramalan

melakukan pemodelan jumlah kebutuhan bahan baku

melihat pem odelan kebutuhan bahan baku

Login

<<include>>

Melihat has il MPS dan eoq bahan baku

<<include>>

Gambar 2. Usecase diagram

HASIL DAN PEMBAHASAN

Untuk skenario uji coba ini digunakan salah satu jenis tinta yaitu jenis tinta PMG. Jumlah keseluruhan data yaitu 84 data dan diuji coba sebanyak 4 kali dengan data history yang berbeda.

Setiap data history mewakili 1 periode.

Untuk skenario uji coba pertama, digunakan 10 data history dan 74 data peramalan. Dari perhitungan peramalan skenario uji coba 1, didapatkan peramalan sebesar 4220 dengan nilai MSE terkecil sebesar 41697 yang terdapat pada peramalan single exponential smoothing 0,1.

Untuk skenario uji coba kedua, digunakan 30 data history dan 54 data peramalan. Dari perhitungan peramalan skenario uji coba 2, didapatkan peramalan sebesar 4220 dengan nilai MSE terkecil sebesar 51736 yang terdapat pada peramalan single exponential smoothing 0,1.

Untuk skenario uji coba ketiga, digunakan 50 data history dan 34 data peramalan. Dari perhitungan peramalan skenario uji coba 3, didapatkan peramalan sebesar 4220 dengan nilai MSE terkecil sebesar 56481 yang terdapat pada peramalan single exponential smoothing 0,1.

Untuk skenario uji coba keempat, digunakan 80 data history dan 4 data peramalan. Dari perhitungan peramalan skenario uji coba 4, didapatkan peramalan sebesar 4251 dengan nilai MSE terkecil sebesar 79888 yang terdapat pada peramalan single moving average by-4.

(7)

(Studi Kasus Di PT Inktech Indahmulya)... 7

Tabel 1. Tabel uji coba data

Uji Coba ke Data History MSE terkecil Peramalan

1 10 data 41697 SES 0,1

2 30 data 51736 SES 0,1

3 50 data 56481 SES 0,1

4 80 data 79888 SMA by-4

Dari keempat uji coba yang telah dilakukan didapatkan MSE terkecil konsisten pada peramalan single exponential smoothing 0,1. Hasil peramalan berikutnya ini dijumlah dengan data peramalan yang dilakukan dan dibagi sebanyak data yang dijumlah, hasilnya digunakan untuk perhitungan EOQ yang menjadi inputan untuk D (demand) / permintaan. Untuk perhitungan persediaan EOQ digunakan hasil dari uji coba 1.

Pada perhitungan ini akan menghasilkan jumlah pesanan ekonomis (EOQ), persediaan pengaman (Sefety Stock) dan titik pemesanan kembali (ROP).

Diketahui demand (D) adalah 2097 kg, biaya simpan (H) sebesar 15% dari harga beli bahan baku, biaya pemesanan (S) sebesar Rp 7500,- dan waktu tunggu (Lt) adalah 2 hari. Maka :

kg

EOQ 374

1500

% 15

) 2097 )(

7500 (

2 =

= ´

kg SS=3. 2´(2097/7) =73

kg ROP=(2´(2097/7))+73=672

374 6 2097 =

= F

Dari perhitungan diatas diperoleh, kebutuhan minggu ke-1 bulan Januari 2012 adalah 2097 kg, dimana jika persediaan telah mencapai 672 kg maka harus dilakukan pemesanan kembali sebesar 374 kg dengan persediaan pengaman sebesar 73 kg. Frekuensi pemesanan sebanyak 6 kali dengan interval waktu pemesanan =

6

7 = 1 hari sekali.

Dari hasil uji coba peramalan terhadap salah satu jenis tinta yaitu, PMG dapat diambil kesimpulan bahwa untuk meramalkan data produksi tinta periode berikutnya cocok menggunakan metode peramalan SES 0,1. Dimana 3 hasil uji coba menunjukkan hasil yang konsisten.

Dari hasil perhitungan peramalan, dilanjutkan menghitung jumlah pemesanan ekonomis (EOQ). Pada perhitungan EOQ terhadap salah satu jenis bahan baku tinta PMG yaitu air dengan satuan kg. Dari perhitungan EOQ didapatkan biaya total persediaan sebesar Rp 84.127,-

SIMPULAN DAN SARAN

Perancangan Sistem Informasi Perencanaan Produksi Dan Persediaan Bahan Baku Tinta Menggunakan Metode EOQ (Economic Order Quantity) dapat membantu pihak perusahaan dalam menentukan jumlah produksi pada periode selanjutnya, jumlah pemesanan barang yang ekonomis,

(8)

untuk tinta PMG mendapatkan hasil peramalan yang konsisten dengan MSE terkecil jika menggunakan metode SES 0,1. Perhitungan biaya persediaan terendah untuk bahan baku air dari tinta PMG didapatkan sebesar Rp 84.127,- jika pemesanan dilakukan sebanyak 6 kali.

Sistem yang dibuat pada penelitian ini masih dapat dikembangkan lebih lanjut, dengan penambahan fitur-fitur sistem. Metode EOQ yang digunakan pada penelitian ini masih sederhana, bisa dikembangkan lebih lanjut menggunakan EOQ multi-item ataupun metode persediaan yang lain.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Susanto, T., dan Sarwadi. Optimasi Produksi dan Pengendalian Bahan Baku Studi Kasus pada PT. Joshua Indo Export. Jurnal Matematika. 9,1:133-138.2006.

[2] Elawati, E. Analisis Perencanaan Pengadaan Persediaan Tuna pada PT Tridaya Eramina Bahari Muara Baru Jakarta. Institut Pertanian Bogor. 2010.

[3] Tanuwijaya, H. Sistem Informasi Pengendalian Persediaan Barang Menggunakan Metode Exponential Smoothing pada PT. Bear House. Jurnal STIKOM. 12,2. 2008.