KESIMPULAN D A N S A R A N
5.1 Kesimpulan
1. Pengelompokan Produk Stavolt, UPS dan Up-Down
Dengan menggunakan analisis komponen utama dan analisis faktor yang berdasarkan pada matriks korelasi diperoleh pe- ngelompokan tipe-tipe produk sebagai berikut:
-Produk Statvolt :
Tabel 5.1 Hasil Pengelompokan Produk Stavolt Fakt Jenis sistem . Keterangan
1 AECO/AR-500H servo motor harga & kapasitas rendah AECO/AR-lOOOH servo motor
NAGAICHI/XR-500 elektronik harga rendah
2 AECO/AR-1500H servo motor harga & kapasitas sedang TAJIMA/XR-500 elektronik harga sedang
3 AECO/AR-3500H servo motor harga & kap.as i tas tinggi SANHO/SR-500 elektronik harga tinggi
4 NAGAICHI/GS-600 elektronik harga tertinggi NAGAMOCHI/500VA elektronik
Pengelompokan ini ternyata sesuai dengan kenyataan bahwa Perusahaan 'X' mempunyai pelanggan Statvolt dari golongan ekonomi menengah ke bawah, sehingga faktor pertama
89
adalah faktor produk Statvolt yang berharga relatif rendah.
-Produk UPS
Tabel 5.2 Hasil Pengelompokan Produk UPS Fakt Jenis level kapasitas(VA)
1 ICA/511C 1 > 500 ICA/1100C 1 > 500 ICA/2100C 1 > 500 2 ICA/1028 4 < 500
ICA/3018 4 < 500
3 ICA/600C 3 > 500 ICA/1000C 3 > 500 4 AECO/AUS-500N 4
AECO/AUS-600N 4
5 ICA/1128 2
ICA/6518 2
Pengelompokan ini sesuai dengan adanya kecenderungan konsumen untuk menjadi pemakai UPS dengan kapasitas > 500VA dengan sistem kerja dan jenis gelombang yang terbaik (level 1), sedang untuk kapasitas < 500 VA konsumen lebih memilih tingkatan variasi antara sistem kerja dan jenis gelombang yang terendah (level 4). Hal ini sesuai dengan anggapan konsumen bahwa untuk kapasitas tinggi perlu UPS yang baik sekali.
-Produk Up-Down
Tabel 5.3 Hasil Pengelompokan Produk Up-Down Fakt Jenis Sistem kerja Keterangan
1 AAU-1000
otomatis termahal AAU-500
2 AECO/AT-999E
tidak otomatis kapasitas full AECO/AT-777E
3 AECO/AT-500E
tidak otomatis kapasitas tidak full AECO/AT-10008
4 AECO/AT-555E
tidak otomatis full
AECO/AT-2000E tidak full
Hal ini berarti bahwa pelanggan lebih menyukai Up-Down yang berkapasitas penuh terutama untuk kapasitas yang besar, terlihat dari masuknya Up-Down yang berkapasitas penuh ke dalam faktor 2 sedang Up-Down yang berkapasitas tidak penuh masuk dalam faktor 3. Sedangkan faktor 4 yang mempunyai pe- ran paling kecil didukung oleh Up-Down yang berkapasitas penuh untuk Up-Down yang berkapasitas 500VA dan berkapasitas tidak penuh untuk Up-Down yang berkapasitas 2000 VA. Peran yang kecil pada produk-produk yang mendukung faktor 4 terse- but dikarenakan adanya resiko kerusakan atau terbakar bila kapasitas tidak penuh untuk 2000 VA tersebut benar-benar digunakan untuk 2000 VA.
2. Peramalan Produk Statvolt AECO/AR-500H dan UPS ICA/6018 Permintaan produk Statvolt dan UPS di perusahaan 'X' Surabaya dapat dikatakan cenderung stabil, didukung dengan sistem pemasaran yang teratur maka sangat tepat jika peramalan permintaan di masa mendatang didekati dengan model time series. Dari model time series yang telah didapat dapat diketahui kebutuhan produk di masa mendatang.
Setelah melalui tahap-tahap pembentukan model dengan metode ARIMA Box-Jenkins didapatkan model-model peramalan sebagai berikut
a. Untuk produk Statvolt AECO/AR-500H Diperoleh tiga model yang sesuai yaitu
-Model ARIMA (0,0,1)(0,0,1)a dengan persamaan Zt.
=
50.41119 + at. +0. 36197at._1 + 0. 26554at.-a +0. 09612at-s:»
Menyatakan bahwa penjualan produk Statvolt AECO/AR-500H minggu ke t CZt.) tergantung pada besarnya kesalahan pada minggu ke t d i tambah 36. 197% besar kesalahan peramalan pada minggu ke t-1 ditambah dengan 26.554% besar kesalahan pacta minggu ke t-8 dan 9. 612% besar kesalahan pada minggu ke t-9 ditambah dengan konstanta sebesar 50.41119.
-Model ARIMA (1,0,0)(1,0,0)a
Persamaan untuk model ARIMA (1,0,0)(1,0,0)a adalah : Zt.
=
25. 74205+0. 31580Zt_1+0. 25534Zt._8-0. 08064Zt.-s;:.+atmemberikan arti bahwa penjualan pada saat t (Zt) dipengaruhi oleh 31.58% penjualan pada saat t-1 (Zt_1 ) ditambah 25.53% penjualan pada saat t-8 CZt-a) dikurangi 8. 06% penjualan pada saat t-9 serta tambahan konstanta sebesar 25.742.
-Model ARIMA (1,0,0)(0,0,1)a
Zt = 33. 85488 + 0. 3244Zt_1 + at + 0. 24928at-a
memberikan arti bahwa keadaan pada saat ke-t dipengaruhi oleh keadaan penjualan pada saat t-1 (Zt_1 ) serta faktor salahan peramalan pada saat i tu di tambah dengan 24.93%
faktor kesalahan pad a saa t t-8 (at-a) d i tambah konstan ta sebesar 33.855.
Sebagai bahan pertimbangan pemilihan model untuk Stavolt AECO/AR-500H yang dikehendaki adalah :
model 1 model 2 estimasi varians white-noise 1491.93 1502.67 Prob white-noise 0.87102 0.72171
% penyimpangan 16.64 15.15
Keterangan model 1 =model ARIMA(0,0,1)(0,0,1)8 model 2 = model ARIMA(1,0,0)(1,0,0)8
model 3 =model ARIMA(1,0,0)(0,0,1)8
model 3 1503.18 0.78198 15.51
Bila dikehendaki pemilihan model dari keragaman (varians) white-noise a tau probab i 1 i tas white-noise maka pi 1 i·h mode 1 1 karena model ini memiliki keragaman white-noise yang terkecil serta probabilitas white-noise yang terbesar sedang bila dikehendaki pemilihan model dengan melihat persentase
penyimpangan peramalan 4 periode ke depan maka model 2 adalah model yang terbaik.
2. Untuk produk UPS ICA/6018
-Model ARIMA (0,0,0)(0,0,1)• dengan persamaan zl = 4. 17635 + al + 0. 18296al-4
menyatakan bahwa penjualan minggu ke t mempunyai pola musiman Moving Average 4 mingguan sehingga tergantung pad a besarnya kesalahan peramalan minggu ke t-4 ( at-4 ) , serta ditambah konstanta sebesar 4.17635.
-model ARIMA (0,0,0)(1,0,0)• yang dapat ditulis dalam bentuk persamaan :
Zt = 3. 44584 + 0. 17485Zt-4 + at
yang memberi pengertian bahwa keadaan saat t (Zl) dipengaruhi oleh 17.49% keadaan pacta saat t-4(Zt_4 ) serta faktor kesalahan pacta saat itu ditambah konstanta sebesar 3.446.
Sebagai pertimbangan pemilihan model untuk produk UPS model 1 model 2
estimasi varians white-noise 2.29396 5.26785 Prob white-noise 0.94220 0.94605
% penyimpangan 18.33 18.33
Keterangan model 1 =model ARIMA (0,0,0)(0,0,1)4 model 2 = model ARIMA (0,0,0)(1,0,0)4
Bila digunakan tingkat kepercayaan yang sama maka model 2 adalah model yang terbaik, karena memiliki estimasi keragaman white-noise yang leb ih . kec il serta probabil i tas white-noise yang lebih besar.
Untuk mengetahui kebutuhan produk di masa mendatang dilakukan peramalan berdasarkan model yang didapat. Disini peramalan dilakukan untuk 8 minggu ke depan dari 100 minggu data penjualan yang digunakan sebagai permodelan dengan 4 minggu pertama digunakan untuk evaluasi peramalan. Hasil peramalan yang didapat adalah sebagai berikut :
1. Untuk produk Statvolt AECO/AR-500H -dengan model ARIMA (O,O,l)(O,O,l)a
t Bat as bawah Peramalan Batas at as
105 0 71 152
106 1 83 164
107 2 83 165
108 0 75 156
-dengan model ARIMA (1,0,0)(1,0,0)a
t Batas bawah Ramal an Batas atas
105 0 73 154
106 2 83 164
107 4 85 166
108 0 73 154
-dengan model ARIMA (1,0,0)(0,0,1)a
t Bat as bawah Ramal an Batas atas
105 0 70 151
106 0 81 162
107 0 81 163
108 0 73 154
2. Untuk produk UPS ICA/6018
Diperoleh nilai peramalan yang sama untuk kedua model di atas yaitu
t Batas bawah
105 0
106 0
107 0
108 0
5.2 Saran
Ramal an 4 4 4 4
Batas atas
8 8 8 8
Setelah mengetahui hubungan antar tipe antar produk serta tipe-tipe dari merk produk yang mana saja yang paling berpengaruh dalam penjualan, perusahaan bisa lebih mengkonsentrasikan diri pada tipe-tipe produk tersebut.
Sehingga perusahaan dapat lebih meningkatkan pelayanan dan dapat menerapkan strategi pemasaran yang tentu.saja lebih menguntungkan.
Apabila selama ini perusahaan mengadakan sejumlah persediaan dalam jumlah yang hanya berdasarkan perkiraan saja, maka kini jumlah persediaan yang lebih pasti dapat diadakan dengan menggunakan model Time Series yang melakukan permodelan dengan ·metode Box-Jenkins. Apabila perusahaan menghadapi permintaan yang sangat besar dapat digunakan perhitungan pada batas atas, sebaliknya jika terjadi penurunan permintaan perusahaan dapat menggunakan perhitungan pada batas bawah.
