2. LANDASAN TEORI
2.1. Pengendalian Persediaan
Manajemen pengendalian persediaan menurut Emmet (2005) merupakan salah satu aktifitas untuk mengendalikan dan mengatur seluruh persediaan yang ada di gudang. Manajemen persediaan pada umumnya membahas 5 hal dasar dalam merencanakan persediaan diantaranya sebagai berikut:
2.1.1. Klasifikasi Produk
Klasifikasi produk merupakan suatu proses mengatur dan menggolongkan seluruh produk yang dimiliki oleh suatu perusahaan. Klasifikasi ini digunakan sebagai dasar pertimbangan di dalam memutuskan lokasi penempatan produk, area pengambilan dan area pengantaran. Proses pengklasifikasian digunakan metode Klasifikasi ABC.
Klasifikasi ABC menurut Simchi-levi, Kaminsky (2008) merupakan metode pengklasifikasian produk yang menggunakan prinsip hukum pareto yaitu 80% pemintaan tertinggi dipengaruhi oleh 20% produk. Pembagian klasifikasi ABC Analysis dapat dilihat di bawah ini:
• Kategori A, yaitu 20% dari seluruh jumlah produk dan memberikan kontribusi sebesar 80% dari seluruh penjualan.
• Kategori B, yaitu 30% dari seluruh jumlah produk dan memberikan kontribusi sebesar 15% dari seluruh penjualan.
• Kategori C, yaitu 50% dari seluruh jumlah produk dan memberikan kontribusi sebesar 5% dari seluruh penjualan.
2.1.2. Linear Programming
Linear programming menurut Yamit (1991) merupakan suatu metode
yang digunakan untuk memperoleh keputusan yang optimal. Keputusan tersebut
didasarkan pada faktor-faktor penentu keberhasilan suatu proyek yang memiliki
jumlah terbatas.
Tujuan menggunakan Linear programming agar diperoleh sebuah solusi yang optimal. Solusi tersebut dapat berbentuk maksimasi keuntungan atau minimasi biaya. Optimasi perencanaan persediaan akan menghasilkan sebuah formula/rumus dasar yang layak dan menjawab permasalahan yang terjadi.
Proses menemukan solusi yang optimal harus mampu mengidentifikasikan permasalahan yang dihadapi ke dalam model matematis.
Model ini biasanya disebut perancangan model linear programming. Langkah- langkah yaang harus dilakukan dalam merumuskan model yaitu:
• Penentuan variabel keputusan
Variabel yang yang menjadi permasalahan harus dinotasikan dalam bentuk model matematis.
• Penentuan batasan dari variabel keputusan tersebut
Deskripsikan batasan-batasan dari variabel keputusan dalam bentuk persamaan linier atau petidaksamaan linier.
• Penentuan tujuan yang akan dicapai dari variabel keputusan tersebut Deskripsikan tujuan yang ingin dicapai dalam fungsi linier yang berbentuk maksimasi keuntungan atau minimasi biaya.
Proses harus memenuhi ketentuan-ketentuan seperti penentuan variabel keputusan yang positif, mempunyai fungsi tujuan dan mampu mendeskripsikan kendala-kendala dalam bentuk fungsi linier. Bentuk umum dari linear programming bisa dalam bentuk maksimasi keuntungan atau minimasi biaya.
Contoh model linear programming untuk perencanaan persediaan dapat digambarkan sebagai berikut:
Min Z = C
itI
it+....+ C
ntI
nt(i = 1,...,n dan t = 1,...,n)
s
/
t: I
it=Y
it -D
it(i = 1,...,n dan t = 1,...,n)
Y
it+....+ Y
nt≤ b
1(i = 1,...,n dan t = 1,...,n) (2.1)
Keterangan:
Z = minimum biaya inventori
C
it= Harga beli produk ke i bulan ke t
I
it= Inventori produk ke i bulan ke t
Y
it= Jumlah barang ke i yang dibeli bulan ke t D
it= Peramalan permintaan produk ke i bulan ke t b
1= konstanta yang ditentukan
Linear programming membutuhkan dua fungsi yaitu fungsi tujuan dan fungsi kendala. Kedua fungsi ini akan diolah secara bersama-sama dengan data- data yang ada untuk mendapatkan solusi yang optimal. Pengolahan kedua fungsi dapat dibantu dengan menggunakan software Solver.
2.2. Peramalan (Forecasting)
Peramalan (forecasting) menurut Ballou (2004) merupakan suatu alat bantu yang penting di dalam menyusun perencanaan persediaan yang efektif dan efisien. Peramalan merupakan sutau proyeksi/prediksi/estimasi mengenai suatu kejadian yang tidak pasti di masa yang akan datang. Peramalan pada umumnya digunakan untuk memprediksi pendapatan, biaya, keuntungan, harga, penggunaan teknologi di dalam perusahaan.
Peramalan pada umumnya memiliki 2 metode, yaitu metode kuantitatif dan kualitatif. Metode kualitatif merupakan metode peramalan yang tidak membutuhkan data numerik. Metode ini mengandung unsur subjektif dalam menentukan hasil peramalannya. Metode ini biasanya digunakan untuk peramalan jangka panjang. Metode kuantitif merupakan metode yang menggunakan data historis yang berbentuk angka/numerik. Pola data metode ini biasanya diasumsikan akan terus berlanjut di masa yang akan datang.
Proses penelitian ini digunakan metode kuantitatif untuk melakukan peramalan permintaan. Persyaratan yang harus dimiliki untuk menjalankan metode ini terdiri dari:
• Pendefinisian tujuan peramalan
• Plot data masa lalu
• Pilih metode yang sesuai dengan tujuan peramalan dan plot data
• Hitung error dari beberapa metode yang dipakai
• Pilih error terkecil dari metode yang dipakai
• Dan diperoleh hasil dari metode peramalan dengan error terkecil
Penentuan metode peramalan yang tepat diawali dengan pemahaman dari pola data yang dimiliki oleh peneliti. Pola data pada metode kuantitatif terdiri dari 4 macam yaitu:
• Pola data Random
• Pola data Musiman
• Pola data Tren
• Pola data Siklis
Setiap pola data memiliki metode penyelesaian yang berbeda-beda.
Penelitian ini digunakan metode moving average dan exponential smoothing untuk memperoleh ramalan permintaan. Definisi dan formula dari metode moving average dan exponential smoothing akan dijelaskan di bawah ini:
• Moving average
Metode ini biasanya digunakan pada data-data yang tidak memiliki kecenderungan tren dan musiman. Metode ini biasanya menggunakan periode waktu yang spesifik. Formula dasar metode moving average adalah sebagai berikut:
n d
n
t
