4.1 Profil Perusahaan
Perusahaan PT. Delijaya Global Perkasa merupakan perusahaan bisnis keluarga yang bergerak dibidang industry sarung tangan. Perusahaan ini menghasilkan produk sarung tangan dengan tipe sarung tangan kain dan sarung tangan karet.
Perusahaan ini berdiri tahun 1988 pada saat ini jumlah karyawan hanya 50 karyawan. Perusahaan ini memiliki kantor di jl.
Babakan Rawahaur No. 89, Sentul – Citeureup, Bogor dan pabrik barunya dikawasan industry Sentul, yang terletak 50 km dari pelabuhan Tanjung Priok – Jakarta. Dengan semakin pesatnya pengembangan industry sarung tangan diindonesia mengakibatkan meningkatnya tuntutan akan produk-produk dan teknologi penunjang industry sarung tangan yang efisien dan berkualitas, maka perusahaan menggunakan benang rajut kualitas ekspor. Perusahaan ini juga telah lulus pengujian ketahanan dan kualitas produknya.
Produk-produk yang dihasilkan perusahaan ini berupa sarung
4.2 Visi dan Misi Perusahaan
4.2.1 Visi Perusahaan
Menjadi produsen dan pemasok industri sarung tangan rajut yang terpercaya di Indonesia.
4.2.2 Misi Perusahaan
- Memberikan rasa aman kepada pekerja sarung tangan yang dapat diandalkan sehingga di harapkan dapat meningkatkan produktivitas.
- Dapat diandalkan kami berfokus pada produk yang dapat bersaing.
4.3 Struktur organisasi
Gambar 4.1 Struktur Organisasi PT. Delijaya Global Perkasa
Sumber : PT. Delijaya Global Perkasa
4.3.1 Uraian Pekerjaan PT. Delijaya Global Perkasa
Penjelasan atas uraian pekerjaan dari Struktur Organisasi PT.
Delijaya Global Perkasa sebagai berikut :
1. Direktur
Direktur merupakan pemimpin tertinggi perusahaan sekaligus pemilik perusahaan. Tugas direktur antara lain : ● Memantau perkembangan perusahaan
● Memantau kinerja manajer dan karyawan ● Pengambil keputusan akhir
2. Manager Umum
Manager merupakan orang yang penting dalam pengaturan, pemantauan dan pengendalian karyawan.
Tugasnya antara lain :
● Membuat sistem produksi, dan secara langsung bertanggung jawab terhadap direktur
● Mengatur jalannya seluruh kegiatan perusahaan
● Memimpin, memotivasi, dan member arahan kepada bawahan
3. Keuangan
Keuangan merupakan bagian perhitungan pendapatan dan
● Melakukan perhitungan pajak, biaya produksi, dan penjualan
● Melakukan pembukuan Laba/Rugi
● Menyediakan laporan keuangan perusahaan 4. HRD manager
● Rekrutment : bertanggung jawab dalam memilih / menjawab kebutuhan pegawai melalui penerimaan kerja sampai dengan penempatan kerja para karyawan baru
● Training : bertanggung jawab dalam menjaga kualitas SDM yang ada diperusahaan dengan cara pelatihan, pendidikan dan pengembangan sebagai upaya dalam peningkatan kemampuan dan keterampilan kerja
● Benefit : keuntungan yang diperoleh oleh perusahaan sedikit banyak dapat diberikan oleh karyawan
● Penilaian kerja : pengawasan terhadap efektivitas kerja seseorang, dilihat dari grafik standard kinerja dengan kinerja yang ditunjukan oleh karyawan.
● perencanaan karir : bahwa setiap karyawan memiliki potensi-potensi, fungsi ini guna menjawab setiap karyawan memiliki jalur karir menurut tugas, tanggung jawab dan kompetisi yang dimiliki.
5. Manajer produk
● Aktif meminta data penjualan dari outlet sebagai peluang menambah persediaan dan mengurangi resiko
● Menyusun dan melaksanakan rencana pekerjaan demi tercapainya target
6. Salles
● Menjalankan transaksi langsung dari konsumen
7. Purchasing Manager
● Mengatur pekerjaan bawahan agar dapat dilakukan lebih efisiensi
● Membuat perencanaan pembelian barang maupun jasa sesuai permintaan pembelian yang diterima dari perusahaan
4.4 Analisis Data
Data tahun 2011 pada penjualan produk sarung tangan adalah sebagai berikut :
Tabel 4.1 Data penjualan produk sarung tangan periode Januari 2011 – September 2011
Tahun Bulan Sarung tangan kain Sarung tangan karet
2011
Januari 350 375
Februari 370 360
Maret 340 365
April 350 350
Mei 355 320
Juni 330 300
Juli 315 330
Agustus 300 355
September 320 350
Jumlah 3030 3105
Sumber : PT. Delijaya Global Perkasa
Dari data penjualan tersebut, maka dapat dibuat ke dalam bentuk grafik berdasarkan jumlah penjualan dan periode per bulan nya. Ada pula pola bentuk grafik ialah menggunakan grafik garis sebagai berikut :
Gambar 4.2 Grafik penjualan produk sarung tangan periode Januari 2011-September 2011
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa penjualan produk ini cenderung naik turun. Tetapi fungsi persamaan
peramalan yang dapat mendeteksi sebaran data masa lalu tersebut belum diketahui, oleh sebab itu akan diadakan pendekatan sebaran data tersebut dengan menggunakan metode-metode peramalan dengan menggunakan program QM (Quantitative Management).
0 50 100 150 200 250 300 350 400
sarung tangan kain sarung tangan karet
4.4.1 Menghitung Peramalan
Penjualan sarung tangan dihitung dengan menggunakan QM (Quantitative Management :)
1. Metode Regresi Linear
2. Metode Exponential Smoothing With Trend 3. Metode Exponential Smoothing
4. Metode Weighted Moving Average 5. Metode Moving Average
6. Metode Naïve
4.4.1.1 Metode Regresi Linear
Tabel 4.2 Hasil peramalan Sarung Tangan Kain dengan menggunakan Metode Regresi Linear periode Oktober
2011
Bulan Sarung Tangan Kain Tahun 2011 Oktober 303
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.3 Grafik Peramalan Sarung Tangan Kain dengan menggunakan Metode Regresi Linear periode Oktober 2011
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa peramalan produk ini tetap atau konstan.
Tabel 4.3 Hasil Peramalan Sarung Tangan Karet dengan menggunakan Regresi Linear periode Oktober 2011 –
September 2012 Bulan Sarung Tangan Karet Tahun 2011 Oktober 325
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
0 50 100 150 200 250 300 350
Sarung Tangan Kain
Sarung Tangan Kain
Gambar 4.4 Grafik Peramalan Sarung Tangan Karet dengan menggunakan Metode Regresi Linear periode Oktober 2011 Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa peramalan produk ini tetap atau konstan.
0 50 100 150 200 250 300 350
Sarung Tangan Karet
Sarung Tangan Karet
Tabel 4.4 Hasil Peramalan kedua produk dengan menggunakan Regresi Linear periode Oktober 2011 – September 2012
Hasil Peramalan
Menggunakan Metode Regresi Linear
Bulan Sarung
Tangan Kain
Sarung Tangan Karet Tahun 2011 Oktober 303 325
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.5 Grafik Peramalan kedua produk dengan menggunakan
0 100 200 300 400 500 600 700
Sarung Tangan Karet Sarung Tangan Kain
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa hasil peramalan dari kedua produk mengalami perubahan.
Tabel 4.5 Hasil Akurasi Peramalan Menggunakan Metode Regresi Linear
Sarung Tangan Kain Sarung Tangan Karet
MAD 10,7407 16,2778
MSE 142,5925 403,287
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
4.4.1.2 Metode Exponential Smoothing With Trend
Tabel 4.6 Hasil Peramalan Sarung Tangan Kain dengan menggunakan Metode Exponential Smoothing With
Trend periode Oktober 2011 Bulan Sarung Tangan Kain Tahun 2011 Oktober 323
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.6 Grafik Peramalan Sarung Tangan Kain dengan menggunakan Metode Exponential Smoothing With Trend
periode Oktober 2011
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa hasil peramalan dari produk ini tetap atau konstan.
0 50 100 150 200 250 300 350
Sarung Tangan kain
Sarung Tangan kain
Tabel 4.7 Hasil Peramalan Sarung Tangan Karet dengan menggunakan Exponential Smoothing With Trend
periode Oktober 2011 – September 2012
Bulan Sarung Tangan Karet Tahun 2011 Oktober 345
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.7 Grafik Peramalan Sarung Tangan Karet dengan menggunakan Metode Exponential Smoothing With Trend
periode Oktober 2011 Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Sarung Tangan karet
Sarung Tangan karet
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa peramalan dari produk ini tetap atau konstan.
Tabel 4.8 Hasil Peramalan kedua produk dengan menggunakan Exponential Smoothing With Trend periode Oktober 2011
Hasil Peramalan Menggunakan Metode Exponential Smoothing With Trend
Bulan Sarung
Tangan Kain
Sarung Tangan Karet Tahun 2011 Oktober 350 345
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.8 Grafik Peramalan kedua produk dengan menggunakan Metode Exponential Smoothing With Trend periode Oktober
2011 – September 2012 Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki
gambaran bahwa hasil peramalan dari kedua produk setiap bulannya mengalami perubahan.
Tabel 4.9 Hasil Akurasi Peramalan Menggunakan Metode Exponential Smoothing With Trend
Sarung Tangan Kain Sarung Tangan Karet MAD 16,2916 23,5388
MSE 402,165 750,7565
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
0 100 200 300 400 500 600 700 800
Sarung Tangan Karet Sarung Tangan kain
4.4.1.3 Metode Exponential Smoothing
Tabel 4.10 Hasil Peramalan Sarung Tangan Kain dengan menggunakan Exponential Smoothing periode
Oktober 2011
Bulan Sarung Tangan Kain Tahun 2011 Oktober 323
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.9 Grafik Peramalan Sarung Tangan Kain dengan menggunakan Metode Exponential Smoothing periode Oktober
2011 – September 2012 Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
0 50 100 150 200 250 300 350
Sarung Tangan kain
Sarung Tangan kain
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa hasil peramalan dari produk diatas setiap bulannya tetap atau konstan.
Tabel 4.11 Hasil Peramalan Sarung Tangan Karet dengan menggunakan Exponential Smoothing periode
Oktober 2011 Bulan Sarung Tangan Karet Tahun 2011 Oktober 343
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.10 Grafik Peramalan Sarung Tangan Karet dengan menggunakan Metode Exponential Smoothing periode Oktober
2011 – September 2012 Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa peramalan dari produk ini konstan atau tetap.
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Sarung Tangan karet
Sarung Tangan karet
Tabel 4.12 Hasil Peramalan kedua produk dengan menggunakan Exponential Smoothing periode Oktober 2011 – September 2011
Hasil Peramalan Menggunakan Metode Exponential Smoothing
Bulan Sarung
Tangan Kain
Sarung Tangan Karet Tahun 2011 Oktober 323 343
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.11 Grafik Peramalan kedua produk dengan menggunakan Metode Exponential Smoothing periode Oktober 2011 Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa hasil peramalan dari kedua produk setiap bulannya mengalami perubahan.
0 100 200 300 400 500 600 700
Sarung Tangan Karet Sarung Tangan kain
Tabel 4.13 Hasil Akurasi Peramalan Menggunakan Metode Exponential Smoothing
Sarung Tangan Kain Sarung Tangan Karet
MAD 16,9574 21,1625
MSE 429,9185 697,9288
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
4.4.1.4 Metode Weighted Moving Average
Tabel 4.14 Hasil Peramalan Sarung Tangan Kain dengan menggunakan Weighted Moving Average
periode Oktober 2011 Bulan Sarung Tangan Kain Tahun 2011 Oktober 313
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.12 Grafik Peramalan Sarung Tangan Kain dengan menggunakan Metode Weighted Moving Average periode
Oktober 2011 Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa hasil peramalan dari produk diatas setiap bulannya tetap atau konstan.
0 50 100 150 200 250 300 350
Tahun 2011 Oktober
Sarung Tangan kain
Sarung Tangan kain
Tabel 4.15 Hasil Peramalan Sarung Tangan Karet dengan menggunakan Weighted Moving Average
periode Oktober 2011 Bulan Sarung Tangan Karet Tahun 2011 Oktober 347
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.13 Grafik Peramalan Sarung Tangan Karet dengan menggunakan Metode Weighted Moving Average periode Oktober 2011
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa peramalan dari produk ini tetap atau konstan.
500 100150 200250 300350 400
Sarung Tangan karet
Sarung Tangan karet
Tabel 4.16 Hasil Peramalan kedua produk dengan menggunakan Weighted Moving Average periode Oktober 2011
Hasil Peramalan
Menggunakan Metode Weighted Moving Average
Bulan Sarung
Tangan Kain
Sarung Tangan Karet Tahun 2011 Oktober 313 347
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.14 Grafik Peramalan kedua produk dengan menggunakan Metode Weighted Moving Average periode Oktober 2011 Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
0 100 200 300 400 500 600 700
Tahun 2011 Oktober
Sarung Tangan Karet Sarung Tangan kain
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa hasil peramalan dari kedua produk setiap bulannya mengalami perubahan.
Tabel 4.17 Hasil Akurasi Peramalan Menggunakan Metode Weighted Moving Average
Sarung Tangan Kain Sarung Tangan Karet
MAD 14,8333 25,5833
MSE 331 781,7917
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
4.4.1.5 Metode Moving Average
Tabel 4.18 Hasil Peramalan Sarung Tangan Kain dengan menggunakan Moving Average periode Oktober
2011
Bulan Sarung Tangan Kain Tahun 2011 Oktober 311
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.15 Grafik Peramalan Sarung Tangan Kain dengan menggunakan Metode Moving Average periode Oktober 2011 Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa hasil peramalan dari produk diatas setiap bulannya tetap atau konstan.
0 50 100 150 200 250 300 350
Tahun 2011 Oktober
Sarung Tangan kain
Sarung Tangan kain
Tabel 4.19 Hasil Peramalan Sarung Tangan Karet dengan menggunakan Moving Average periode Oktober
2011
Bulan Sarung Tangan Karet Tahun 2011 Oktober 345
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.16 Grafik Peramalan Sarung Tangan Karet dengan menggunakan Metode Moving Average periode Oktober 2011
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Sarung Tangan karet
Sarung Tangan karet
Tabel 4.20 Hasil Peramalan kedua produk dengan menggunakan Moving Average periode Oktober 2011
Hasil Peramalan Menggunakan Metode Moving Average
Bulan Sarung
Tangan Kain
Sarung Tangan Karet Tahun 2011 Oktober 311 345
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.17 Grafik Peramalan kedua produk dengan menggunakan Metode Moving Average periode Oktober 2011 Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
0 100 200 300 400 500 600 700
Sarung Tangan Karet Sarung Tangan kain
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki
gambaran bahwa hasil peramalan dari kedua produk setiap bulannya mengalami perubahan.
Tabel 4.21 Hasil Akurasi Peramalan Menggunakan Metode Exponential Smoothing
Sarung Tangan Kain Sarung Tangan Karet
MAD 15,2778 27,7778
MSE 397,6854 959,259
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011 4.4.1.6 Metode Naïve
Tabel 4.22 Hasil Peramalan Sarung Tangan Kain dengan menggunakan Metode Naive periode Oktober
2011
Bulan Sarung Tangan Kain Tahun 2011 Oktober 320
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.18 Grafik Peramalan Sarung Tangan Kain dengan menggunakan Metode Naive periode Oktober 2011 Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa hasil peramalan dari produk ini konstan atau tetap.
0 50 100 150 200 250 300 350
Sarung Tangan kain
Sarung Tangan kain
Tabel 4.23 Hasil Peramalan Sarung Tangan Karet dengan menggunakan Naïve periode Oktober 2011
Bulan Sarung Tangan Karet Tahun 2011 Oktober 350
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.19 Grafik Peramalan Sarung Tangan Karet dengan menggunakan Metode Naive periode Oktober 2011 Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa peramalan dari produk ini konstan atau tetap.
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Sarung Tangan karet
Sarung Tangan karet
Tabel 4.24 Hasil Peramalan kedua produk dengan menggunakan Naive periode Oktober 2011
Hasil Peramalan Menggunakan Metode Naive
Bulan Sarung Tangan Kain
Sarung Tangan Karet
Tahun 2011 Oktober 320 350
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Gambar 4.20 Grafik Peramalan kedua produk dengan menggunakan Metode Naive periode Oktober 2011
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
0 100 200 300 400 500 600 700 800
Sarung Tangan Karet Sarung Tangan kain
Jika melihat gambar grafik diatas maka akan memiliki gambaran bahwa hasil peramalan dari kedua produk setiap bulannya mengalami perubahan.
Tabel 4.25 Hasil Akurasi Peramalan Menggunakan Metode Naive Sarung Tangan Kain Sarung Tangan Karet
MAD 17,5 18,125
MSE 362,5 415,625
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Tabel 4.26 Hasil Akurasi Kesalahan Sarung Tangan Kain dan Sarung Tangan Karet Tahun 2011
Metode-metode Peramalan
Hasil Akurasi Kesalahan Peramalan
Sarung Tangan Kain
Sarung Tangan Karet
Metode Regresi Linear MAD 10,7407 16,2778
MSE 142,5925 403,287
Metode Exponential Smoothing With Trend
MAD 16,2916 23,5388
MSE 402,165 750,7565
Metode Exponential Smoothing
MAD 16,9574 21,1625
MSE 429,9185 697,9288
Metode Moving Average
MAD 15,2778 27,7778
MSE 397,6854 959,259
Metode Weighted Moving Average
MAD 14,8333 25,5833
MSE 331 781,7917
Metode Naive MAD 17,5 18,125
MSE 362,5 415,625
Sumber : Hasil Analisis Data tahun 2011
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis yang dilakukan, hasil yang diperoleh dari kedua produk Sarung Tangan Kain dan Sarung Tangan Karet berdasarkan tingkat ukuran kesalahan peramalan MAD dari Metode Regresi Linear adalah 10,7407 dan 16,2778, dengan Metode Exponential Smoothing With Trend adalah
16,2916 dan 14,8333, dengan Metode Exponential Smoothing adalah 16,9574 dan 21,1625, dengan Metode Moving Average adalah 15,2778 dan 27,7778, dengan Metode Weighted Moving Average adalah 14,8333 dan 25,5833, dengan Metode Naïve adalah 17,5 dan 18,125. Dan hasil kesalahan peramalan yang paling kecil untuk sarung tangan kain dan sarung tangan karet tersebut
bedasarkan MAD nya terletak pada Metode Regresi Linear.
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis yang dilakukan, hasil yang diperoleh dari kedua produk Sarung Tangan Kain dan Sarung Tangan Karet berdasarkan tingkat ukuran kesalahan peramalan MSE dari Metode Regresi Linear adalah 142,5925 dan 403,287 , dengan Metode Exponential Smoothing With Trend adalah 402,165 dan 750,7565, dengan Metode Exponential Smoothing adalah 429,9185 dan 697,9288, dengan Metode Moving Average adalah 397,6854 dan 959,259, dengan Metode Weighted Moving Average adalah 331 dan 781,7917, dengan Metode Naïve adalah 362,5 dan 415,625. Dan hasil kesalahan peramalan yang paling kecil untuk sarung tangan kain dan sarung tangan karet tersebut
bedasarkan MSE nya terletak pada Metode Regresi Linear.
4.4.2 Metode Inventory
Tabel 4.27 Hasil Peramalan menggunakan Metode Regresi Linear Oktober2011
Tahun Bulan Permintaan
(sarung tangan kain)
Permintaan (sarung tangan karet)
2011 Oktober 303 325
Sumber : Hasil Analisis Data 2011
Tabel 4.28 Hasil Peramalan Inventory dengan produk Sarung Tangan Kain Tahun 2011
No Kategori EOQ EOI Min-Max
1 Quantity Order 132 77 70
2 Safety Stock 15 7 303
3 Re-Order Point 22 13 372
4 Turn Over Ratio 3,740 22,370 0,896
5 Inventory Cost Rp 143.016.977 Rp 11.670.591 Rp 534.968.142
Sumber : Hasil Analisis Data 2011
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis yang dilakukan, hasil yang diperoleh dari produk sarung tangan kain untuk Quantity order EOQ, EOI dan Min-Max adalah 132, 77 dan 70.
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis yang dilakukan, hasil yang diperoleh dari produk sarung tangan kain untuk Safety Stock EOQ, EOI dan Min-Max adalah 15, 7 dan 303.
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis yang dilakukan, hasil yang diperoleh dari produk sarung tangan kain untuk Re-Order Point EOQ, EOI dan Min-Max adalah 22, 13 dan 372.
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis yang dilakukan, hasil yang diperoleh dari produk sarung tangan kain untuk Turn Over Ratio EOQ, EOI dan Min-Max adalah 3,740, 22,370 dan 0,896.
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis yang dilakukan, hasil yang diperoleh dari produk sarung tangan kain untuk Inventory Cost EOQ, EOI dan Min-Max adalah Rp 143.016.977, Rp
11.670.591 dan Rp 534.968.142.
Tabel 4.29 Hasil Peramalan Inventory dengan produk Sarung Tangan Karet Tahun 2011
No Kategori EOQ EOI Min-Max
1 Quantity Order 13 750 75
2 Safety Stock 18 80 325
3 Re-Order Point 22 754 399
4 Turn Over Ratio 13,26 0,430 0,896
5 Inventory Cost Rp 43.857.500 Rp 1.205.254.047 Rp 580.146.666
Sumber : Hasil Analisis Data 2011
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis yang dilakukan, hasil yang diperoleh dari produk sarung tangan karet untuk Quantity order EOQ, EOI dan Min-Max adalah 13, 750 dan 75.
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis yang dilakukan, hasil yang diperoleh dari produk sarung tangan karet untuk Safety Stock EOQ, EOI dan Min-Max adalah 18, 80 dan 325.
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis yang dilakukan, hasil yang diperoleh dari produk sarung tangan karet untuk Re-Order Point EOQ, EOI dan Min-Max adalah 22, 754 dan 399.
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis yang dilakukan, hasil yang diperoleh dari produk sarung tangan karet untuk Turn Over Ratio EOQ, EOI dan Min-Max adalah 13,26, 0,430 dan 0,896.
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis yang dilakukan, hasil yang diperoleh dari produk sarung tangan karet untuk
Inventory Cost EOQ, EOI dan Min-Max adalah Rp 43.857.500, Rp 1.205.254.047 dan Rp 580.146.666.
4.4.3 Simulasi Persediaan dengan menggunakan metode Monte Carlo untuk produk Sarung Tangan Kain
Dengan menggunakan metode Monte Carlo, diharapkan dapat mengetahui simulasi yang akan terjadi selama 1 tahun kedepan dengan
menggunakan probabilitas-probabilitas yang ada berdasarkan history penjualan dan hasil peramalan yang akan datang. Sehingga akan didapatkan data-data sampel untuk menerapkan simulasi tersebut.
Simulasi ini dilakukan dengan membandingkan 3 metode sebagai pembanding, yaitu metode EOQ dengan Perpetual Inventory Simulation, metode EOI dengan Economic Inventory Simulation, dan metode Min-Max dengan Min-Max Inventory Simulation.
Sebelum dilakukan simulasi, perlunya dibuat distribusi probabilitas yang didapat dari data historis 9 bulan sebelumnya, yaitu periode Januari 2011 – september 2011 dan 1 bulan data hasil peramalan Oktober 2011. Sehingga total distribusi variabel adalah 10 bulan. Kemudian berdasarkan data-data tersebut, dibuat interval yang terjadi rentang sampel sebagai uji coba data
lalu akan didapatkan probabilitas yang akan dibuat probabilitas kumulatif untuk tiap-tiap data yang pernah terjadi, dan setelah itu barulah menetapkan range probability untuk memunculkan data mana saja yang digunakan untuk simulasi nantinya.
Berdasarkan perhitungan, ternyata terdapat beberapa kali frekuensi yang tidak pernah terjadi, yaitu pada nomor urut 2, 4, 5, 7, 8, 10, yang ditandai dengan warna pada baris tertentu dengan tabel sebagai berikut :
Tabel 4.30 Hasil distribusi probabilitas Sarung Tangan Kain periode Oktober 2011
No Demand Frequency Probability Cumulative probability
Range probability
1 350 1 0,0000 0,0625 0,0625 – 0,0625
2 370 - 0,0000 0,0625 0,0625 – 0,0625
3 340 1 0,0625 0,1250 0,0625 – 0,1250
4 350 - 0,0000 0,1250 0,1250 – 0,1250
5 355 - 0,0000 0,1250 0,1250 – 0,1250
6 330 1 0,0625 0,1875 0,1250 – 0,1875
7 315 - 0,0000 0,1875 0,1875 – 0,1875
8 300 - 0,0000 0,1875 0,1875 – 0,1875
9 320 1 0,0625 0,2500 0,1875 – 0,2500
10 303 - 0,0000 0,2500 0,2500 – 0,2500
Total 4
Sumber : Hasil Analisis Data 2011
Tabel 4.31 Simulasi Sarung Tangan Kain dengan metode EOI Tahun Bulan Random
Numbers Simulated Activity Simulated Cost Demand Demand Order Unit
Balance
Holding Cost
Order Cost Inventory Cost Awal
Bulan
460
2011 Januari 0,036629109 350 0 110 Rp 20.000 - Rp 20.000
Februari 0,994074426 370 350 90 Rp 40.000 Rp 150.000 Rp 190.000 Maret 0,142557407 340 370 120 Rp 50.000 Rp 150.000 Rp 200.000 April 0,554340435 350 340 110 Rp 70.000 Rp 150.000 Rp 220.000 Mei 0,077201611 355 350 105 Rp 85.000 Rp 150.000 Rp 235.000 Juni 0,564308525 330 355 130 Rp 60.000 Rp 150.000 Rp 210.000 Juli 0,370253052 315 330 145 Rp 75.000 Rp 150.000 Rp 225.000 Agustus 0,639123525 300 315 160 Rp 80.000 Rp 150.000 Rp 230.000 September 0,776124817 320 300 140 Rp 55.000 Rp 150.000 Rp 205.000 Oktober 0,292611529 303 320 157 Rp 58.000 Rp 150.000 Rp 208.000
Total Rp
593.000
Rp 1.350.000
Rp 1.943.000
Tabel 4.32 Simulasi Sarung Tangan Kain dengan metode EOQ
Tahun Bulan Random Numbers
Simulated Activity Simulated Cost
Demand Demand Order Unit Balance
Holding Cost
Order Cost Inventory Cost Awal
Bulan
375
2011 Januari 0,036629109 350 0 25 Rp 22.500 Rp - Rp 22.500 Februari 0,994074426 370 133.000 5 Rp 23.000 Rp 62.900 Rp 85.900 Maret 0,142557407 340 133.000 35 Rp 25.000 Rp 62.900 Rp 87.900 April 0,554340435 350 133.000 25 Rp 20.000 Rp 62.900 Rp 82.900 Mei 0,077201611 355 133.000 20 Rp 25.500 Rp 62.900 Rp 88.400 Juni 0,564308525 330 133.000 45 Rp 35.500 Rp 62.900 Rp 98.400 Juli 0,370253052 315 133.000 60 Rp 20.000 Rp 62.900 Rp 82.900 Agustus 0,639123525 300 133.000 75 Rp 30.000 Rp 62.900 Rp 92.900 September 0,776124817 320 133.000 55 Rp 50.000 Rp 62.900 Rp 112.900 Oktober 0,292611529 303 133.000 72 Rp 65.500 Rp 62.900 Rp 128.400
Total Rp
316.500
Rp 566.100
Rp 883.100
Tabel 4.33 Simulasi Sarung Tangan Kain dengan metode Min- Max
Tahun Bulan Random Numbers
Simulated Activity Simulated Cost
Demand Demand Order Unit Balance
Holding Cost
Order Cost
Inventory Cost Awal
Bulan
500
2011 Januari 0,036629109 350 350 150 Rp 25.000 Rp 5.000 Rp 30.000 Februari 0,994074426 370 0 130 Rp 27.500 Rp - Rp 27.500 Maret 0,142557407 340 350 160 Rp 23.500 Rp 5.000 Rp 28.500 April 0,554340435 350 0 150 Rp 25.000 Rp - Rp 25.000 Mei 0,077201611 355 0 145 Rp 28.000 Rp - Rp 28.000 Juni 0,564308525 330 330 170 Rp 30.000 Rp 5.000 Rp 35.000 Juli 0,370253052 315 0 185 Rp 32.500 Rp - Rp 32.500 Agustus 0,639123525 300 0 200 Rp 29.000 Rp - Rp 29.000 September 0,776124817 320 355 180 Rp 31.000 Rp 5.000 Rp 36.000 Oktober 0,292611529 303 0 197 Rp 32.000 Rp - Rp 32.000
Total Rp 283.500
Rp 20.000
Rp 303.500 4.4.4 Simulasi Persediaan dengan menggunakan metode Monte Carlo
untuk produk Sarung Tangan Karet
Dengan menggunakan metode Monte Carlo, diharapkan dapat mengetahui simulasi yang akan terjadi selama 1 tahun kedepan dengan
menggunakan probabilitas-probabilitas yang ada berdasarkan history penjualan dan hasil peramalan yang akan datang. Sehingga akan didapatkan data-data sampel untuk menerapkan simulasi tersebut.
Simulasi ini dilakukan dengan membandingkan 3 metode sebagai
metode EOI dengan Economic Inventory Simulation, dan metode Min-Max dengan Min-Max Inventory Simulation.
Sebelum dilakukan simulasi, perlunya dibuat distribusi probabilitas yang didapat dari data historis 9 bulan sebelumnya, yaitu periode Januari 2011 – september 2011 dan 1 bulan data hasil peramalan Oktober 2011. Sehingga total distribusi variabel adalah 10 bulan. Kemudian berdasarkan data-data tersebut, dibuat interval yang terjadi rentang sampel sebagai uji coba data simulasi, dan kemudian berdasarkan data-data tersebut, dilakukan perhitungan frekuensi seberapa banyak permintaan pernah terjadi selama 10 bulan tersebut, lalu akan didapatkan probabilitas yang akan dibuat probabilitas kumulatif untuk tiap-tiap data yang pernah terjadi, dan setelah itu barulah menetapkan range probability untuk memunculkan data mana saja yang digunakan untuk simulasi nantinya.
Berdasarkan perhitungan, ternyata terdapat beberapa kali frekuensi yang tidak pernah terjadi, yaitu pada nomor urut 2, 4, 5, 7, 8, 10, yang ditandai dengan warna pada baris tertentu dengan tabel sebagai berikut :
Tabel 4.34 Distribusi probabilitas Sarung Tangan Karet periode Oktober 2011
No Demand Frequency Probability Cumulative
probability Range probability
1 375 1 0,0625 0,0625 0,0625 – 0,0625
2 360 - 0,0000 0,0625 0,0625 – 0,0625
3 365 1 0,0625 0,1250 0,0625 – 0,1250
4 350 - 0,0000 0,1250 0,1250 – 0,1250
5 320 - 0,0000 0,1250 0,1250 – 0,1250
6 300 1 0,0625 0,1875 0,1250 – 0,1875
7 330 - 0,0000 0,1875 0,1875 – 0,1875
8 355 - 0,0000 0,1875 0,1875 – 0,1875
9 350 1 0,0625 0,2500 0,1875 – 0,2500
10 325 - 0,0000 0,2500 0,2500 – 0,2500
Total 4
Sumber : Hasil Analisis Data 2011
Tabel 4.35 Simulasi Sarung Tangan Karet dengan metode EOI
Tahun Bulan
Random
Numbers Simulated Activity Simulated Cost (Rp) Demand Demand Order
Unit Balan ce
Holding Cost
Order Cost
Inventory Cost
Awal Bulan 460
2011 Januari 0,834019183 375 0 85 Rp 25.000 - Rp 25.000
Februari 0,433485933 360 375 100 Rp 40.000 Rp 1.209 Rp 41.209 Maret 0,319394139 365 360 95 Rp 50.000 Rp 1.209 Rp 51.209 April 0,227348012 350 365 110 Rp 60.000 Rp 1.209 Rp 61.209 Mei 0,018688208 320 350 140 Rp 85.000 Rp 1.209 Rp 86.209 Juni 0,887131791 300 320 160 Rp 60.000 Rp 1.209 Rp 61.209 Juli 0,116700961 330 300 130 Rp 75.000 Rp 1.209 Rp 76.209 Agustus 0,728868891 355 330 105 Rp 80.000 Rp 1.209 Rp 81.209 September 0,365480875 350 355 110 Rp 55.000 Rp 1.209 Rp 56.209
Tabel 4.36 Simulasi Sarung Tangan Karet dengan metode EOQ Tahun Bulan Random
Numbers
Simulated Activity Simulated Cost
Demand Demand Order Unit Balance
Holding Cost
Order Cost
Inventory Cost Awal
Bulan
385
2011 Januari 0,834019183 375 0 10 Rp 21.000 Rp - Rp 21.000 Februari 0,433485933 360 129.000 25 Rp 23.000 Rp 67.500 Rp 90.500 Maret 0,319394139 365 129.000 20 Rp 25.000 Rp 67.500 Rp 92.500 April 0,227348012 350 129.000 35 Rp 22.000 Rp 67.500 Rp 89.500 Mei 0,018688208 320 129.000 65 Rp 25.500 Rp 67.500 Rp 93.000 Juni 0,887131791 300 129.000 85 Rp 35.500 Rp 67.500 Rp 103.000 Juli 0,116700961 330 129.000 55 Rp 20.000 Rp 67.500 Rp 87.500 Agustus 0,728868891 355 129.000 30 Rp 30.000 Rp 67.500 Rp 97.500 September 0,365480875 350 129.000 35 Rp 53.000 Rp 67.500 Rp 120.500 Oktober 0,486202207 325 129.000 60 Rp 65.500 Rp 67.500 Rp 133.000 Total Rp
320.500
Rp 607.500
Rp 928.000 Tabel 4.37 Simulasi Sarung Tangan Karet dengan metode Min-Max
Tahun Bulan Random Numbers
Simulated Activity Simulated Cost (Rp) Demand Demand Order Unit
Balance
Holding Cost
Order Cost
Inventory Cost Awal
Bulan 500
2011 Januari 0,834019183 375 320 125 Rp 24.000 Rp 5.000 Rp 29.000 Februari 0,433485933 360 0 140 Rp 27.500 Rp - Rp 27.500 Maret 0,319394139 365 350 135 Rp 25.500 Rp 5.000 Rp 30.500 April 0,227348012 350 0 150 Rp 25.000 Rp - Rp 25.000 Mei 0,018688208 320 0 180 Rp 28.000 Rp - Rp 28.000 Juni 0,887131791 300 335 200 Rp 30.000 Rp 5.000 Rp 35.000 Juli 0,116700961 330 0 170 Rp 31.500 Rp - Rp 31.500 Agustus 0,728868891 355 0 145 Rp 29.000 Rp - Rp 29.000 September 0,365480875 350 355 150 Rp 31.000 Rp 5.000 Rp 36.000
Oktober 0,486202207 325 0 175 Rp 32.000 Rp - Rp 32.000
Total Rp 283.500
Rp 20.000
Rp 303.500
4.4.5 Analisis Hasil Simulasi Monte Carlo Produk Sarung Tangan Kain
Untuk mendapatkan data yang lebih akurat lagi perencanaan persediaan, dapat ditelusuri lagi dengan menggunakan simulasi sebagai perbandingan dan penerapan metode yang ada.
Berikut adalah tabel perbandingan ketiga metode simulasi :
Tabel 4.38 Analisis Perbandingan Ketiga Simulasi Sarung Tangan Kain
EOQ EOI Min-Max
Holding Cost Rp 316.500 Rp 593.000 Rp 283.500 Order Cost Rp 566.100 Rp 1.350.000 Rp 20.000
Total Cost Rp 883.100 Rp 1.943.000 Rp 303.500
Sumber : Hasil Analisis Data 2011
Jika dilihat dari jumlah pemesanan yang dilakukan, metode Min-Max memiliki jumlah order yang paling sedikit dibandingkan metode EOI lebih banyak dari EOQ, dan kemudian terbesar adalah metode EOI dikarenakan jumlah pemesanan yang dilakukan mencapai 2 kali lipat dari metode Min-Max, sehingga dalam 1 bulan
bulan berikutnya hingga mencapai batas minimum dimana yang menyebabkan biaya penahan pada gudang menjadi besar.
Jika dilihat dari frekuensi pemesanan, metode EOI yang paling ungul dalam hal ini, dapat dilihat dalam 1tahun hanya 10 kali pemesanan dibandingkan metode EOQ, dan metode EOI, dan kedua disusul oleh metode Min-Max yang sedikit lebih unggul dibandingkan metode EOQ.
Berdasarkan hasil simulasi, didapatkan Total Cost, dimana metode Min-Max lah yang paling cocok digunakan karena metode tersebut menghasilkan Total Cost paling kecil/minimum dibandingkan kedua metode lainnya. Oleh karena itu, berdasarkan simulasi, memang benar adanya bilamana metode Min-Max diimplementasikan pada perusahaan PT. Delijaya Global Perkasa.
4.4.6 Analisis Hasil Simulasi Monte Carlo Produk Sarung Tangan Karet
Untuk mendapatkan data yang lebih akurat lagi perencanaan persediaan, dapat ditelusuri lagi dengan menggunakan simulasi sebagai perbandingan dan penerapan metode yang ada.
Berikut adalah tabel perbandingan ketiga metode simulasi :
Tabel 4.39 Analisis Perbandingan Ketiga Simulasi Sarung Tangan Karet
EOQ EOI Min-Max
Holding Cost Rp 320.500 Rp 588.000 Rp 283.500 Order Cost Rp 607.500 Rp 10.881 Rp 20.000
Total Cost Rp 928.000 Rp 598.881 Rp 303.500
Sumber : Hasil Analisis Data 2011
Jika dilihat dari jumlah pemesanan yang dilakukan, metode Min-Max memiliki jumlah order yang paling sedikit dibandingkan metode EOI lebih banyak dari EOQ, dan kemudian terbesar adalah metode EOI dikarenakan jumlah pemesanan yang dilakukan mencapai 2 kali lipat dari metode Min-Max, sehingga dalam 1 bulan barang tidak habis terjual, melainkan tertahan digudang, begitu juga dengan bulan- bulan berikutnya hingga mencapai batas minimum dimana yang menyebabkan biaya penahan pada gudang menjadi besar.
Jika dilihat dari frekuensi pemesanan, metode EOI yang paling ungul dalam hal ini, dapat dilihat dalam 1tahun hanya 10 kali pemesanan dibandingkan metode EOQ, dan metode EOI, dan kedua disusul oleh metode Min-Max yang sedikit lebih unggul dibandingkan metode EOQ.
Berdasarkan hasil simulasi, didapatkan Total Cost, dimana metode Min-Max
paling kecil/minimum dibandingkan kedua metode lainnya. Oleh karena itu, berdasarkan simulasi, memang benar adanya bilamana metode Min-Max diimplementasikan pada perusahaan PT. Delijaya Global Perkasa.
