Usulan Pengendalian Persediaan Bahan Baku Biskuit Marie (Studi Kasus di PT."X", Bandung.

(1)

ABSTRAK

Perusahaan Biskuit “X” merupakan perusahaan swasta yang berdiri pada tahun 1995 dan memproduksi biskuit marie yang dipasarkan ke beberapa kota di Pulau Jawa.

Permasalahan yang terjadi saat ini adalah perusahaan sering mengalami penumpukan bahan baku di gudang yang diakibatkan kurang tepatnya metode pengendalian persediaan yang diterapkan perusahaan selama ini. Apabila masalah ini tidak ditangani dengan cepat dan tepat, maka akan mengakibatkan kerugian bagi perusahaan karena kualitas bahan baku yang tidak dapat bertahan lama mengakibatkan menurunnya kualitas biskuit yang dihasilkan. Dampak negatif lain yang ditimbulkan adalah terjadinya kerusakan bahan baku yang disimpan sehingga bahan baku tidak dapat dipakai dan harus dibuang.

Berdasarkan permasalahan yang muncul diatas, maka penulis mencoba untuk memberikan masukan dalam melakukan pengendalian persediaan bahan baku yang sebaiknya diterapkan di perusahaan.

Langkah yang harus dilakukan pertama kali adalah melakukan peramalan permintaan. Dalam meramalkan permintaan biskuit di masa yang akan datang, digunakan metode least square dengan pola data linear siklis dengan N=12 dimana pola tersebut merupakan hasil peramalan dengan nilai MSD terkecil.

Kemudian dilakukan perhitungan biaya simpan, perhitungan waktu proses operasi, perhitungan tingkat efesiensi, utilisasi dan tingkat kehadiran, dan perhitungan kapasitas produksi efektif. Dari hasil perhitungan, kapasitas produksi efektif biskuit yang dipakai adalah 3200 kemasan/hari. Langkah yang diambil selanjutnya adalah melakukan perhitungan biaya reguler dan lembur. Setelah melakukan perhitungan biaya dapat disusun jadwal induk produksi (JIP).

Saat ini perusahaan menggunakan metode probabilistik dengan pola P. Metode pengendalian persediaan yang sebaiknya diterapkan perusahaan adalah Material Requirement Planning (MRP); mengingat kebergantungan antara kebutuhan bahan baku yang satu dengan kebutuhan bahan baku yang lainnya. Dalam menyusun MRP teknik lotting yang digunakan adalah “Wagner-Whittin”.

Dari Peta Pekerja dan Mesin (PPM) yang dibuat untuk kondisi saat ini, terlihat bahwa tingkat utilisasi pekerja masih rendah. Oleh karena itu, dibuat PPM usulan yang dapat mengurangi jumlah tenaga kerja dari 15 orang menjadi 9 orang. Dengan demikian total biaya produksi berkurang dari Rp199,975,609.47 menjadi Rp145,975,481.47 atau Rp 54,000,128,-

Dengan menerapkan metode MRP maka perusahaan dapat menekan biaya pengendalian persediaan dari Rp 3,605,104.49 menjadi Rp 1,791,145.65 atau sebesar Rp 1,813,958.84 (50.32%). Keuntungan lain yang didapat dengan menggunakan MRP adalah dapat disusun suatu jadwal pemesanan bahan baku yang rapih dan terencana.

(2)

DAFTAR ISI

ABSTRAK ... iii

KATA PENGANTAR ...………...…… iv

DAFTAR ISI ...……….………....……….. vi

DAFTAR TABEL ... x

DAFTAR GAMBAR ..………....………….. xii

DAFTAR LAMPIRAN ………...…...………...………. xiii

BAB I PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah ………...…...……...….. 1-1

1.2. Identifikasi Masalah ………...…...…...……….………. 1-2

1.3. Pembatasan Masalah ………...…...…...…...….. 1-3

1.4. Perumusan Masalah ………...…...……...….. 1-3

1.5. Tujuan Penelitian ………...…...……...…... 1-3

1.6. Sistematika Penelitian …………...…...……...…... 1-4

BAB II LANDASAN TEORI

2.1.Konsep Perencanaan dan Pengendalian Produksi ……... 2-1

2.1.1.Perencanaan Produksi ……...………...…...…... 2-1

2.1.2.Perencanaan dan Pengendalian Produksi ……... 2-2

2.2. Pengukuran Waktu ……...………...………...…………... 2-2

2.2.1 Uji Keseragaman ……...………..…...…….... 2-3

2.2.2 Uji Kecukupan Data ……...…………...………….... 2-4

2.2.3 Perhitungan Waktu Baku ……...………...…...………….... 2-5

2.2.3.1. Faktor Penyesuaian ……...……...…….... 2-6

2.2.3.2. Faktor Kelonggaran ……...……...……... 2-8

2.2.4. Peta Pekerja dan Mesin ……...…………...….……... 2-8

2.3. Peramalan ……...………...…………...…...……... 2-8

2.3.1. Konsep Peramalan ……...………...….……... 2-8

2.3.2 Metode Peramalan ……...……...………... 2-9

(3)

vii

2.3.2.1. Metode Least Square untuk Pola Data Konstan …... 2-10

2.3.2.2. Metode Least Square untuk Pola Data Linear …... 2-10

2.3.2.3. Metode Least Square untuk Pola Data Siklis ... 2-10

2.3.2.4. Metode Least Square untuk Pola Data Linear Siklis 2-11

2.3.3. Standard Error Estimate (SEE), Mean Absolute Deviation

(MAD) dan Mean Square Deviation (MSD) ...…… 2-11

2.4. Persediaan …………...…………...…………...………... 2-12

2.4.1 Definisi dan Fungsi Persediaan …………...………... 2-12

2.4.2. Biaya – Biaya Dalam Persediaan ………... 2-12

2.4.3. Material Requirement Planning (MRP) ………... 2-14

2.4.3.1. Tujuan Material Requirement Planning (MRP) ... 2-15

2.4.3.2. Input Untuk MRP …………...…………... 2-15

2.4.3.2.1. Master Production Schedule (MPS) ... 2-15

2.4.3.2.2. Struktur Produk (Bill Of Material) ... 2-15

2.4.3.2.3. Catatan Keadaan Persediaan ……... 2-16

2.4.3.3. Output Untuk MRP …………...……... 2-17

2.4.3.4. Langkah-langkah Dasar Penyusunan MRP ……... 2-17

2.4.3.4.1. Netting …………...………...…………... 2-17

2.4.3.4.2. Lotting …………...………...…………... 2-18

2.4.3.5.2.1. Algoritma Wagner-Whitin 2-19

2.4.3.4.3. Offsetting …………...………...…………. 2-19

2.4.3.4.4. Explosion …………...………... 2-20

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Penelitian Pendahuluan ... 3-1

3.2. Pembatasan Masalah dan Asumsi ... 3-4

3.3. Perumusan Masalah ... 3-4

3.4. Penetapan Tujuan Penelitian ... 3-4

3.5. Tinjauan Pustaka ... 3-4

3.6. Penentuan Metode Pemecahan Masalah ... 3-5

(4)

viii

3.8. Pengolahan Data ... 3-5

3.9. Analisis ... 3-6

3.10. Kesimpulan dan Saran ... 3-7

BAB IV PENGUMPULAN DATA

4.1. Data Umum Perusahaan ... 4-1

4.1.1. Sejarah Singkat Perusahaan ... 4-1

4.1.2. Data Tenaga Kerja dan Waktu Kerja ... 4-1

4.1.3. Struktur Organisasi ... 4-2

4.2. Pengumpulan Data ... 4-6

4.2.1. Proses Produksi ... 4-6

4.2.2. Data Permintaan Biskuit ... 4-7

4.2.3. Ketersediaan Waktu Kerja ... 4-8

4.2.4. Data Jumlah Mesin ... 4-9

4.2.5. Data Persediaan Maksimum Gudang ... 4-9

4.2.6. Data Persediaan Rata-Rata Tiap Bulan ... 4-10

4.2.7. Data Tenggang Waktu Pemesanan (lead time) dan

Persediaan Pengaman (safety stock) ... 4-11

4.2.8. Data Persediaan Rata-Rata Yang Rusak Tiap bulan ... 4-11

4.2.9. Data Persediaan Bahan Baku Pada Awal Tahun ... 4-12

4.2.10. Komposisi Pembuatan Produk ... 4-12

4.2.11. Data Biaya ... 4-13

4.2.11.1. Harga Pokok Produksi ... 4-13

4.2.11.2. Biaya Tenaga Kerja ... 4-13

4.2.11.3. Biaya Pemesanan ... 4-13

4.2.12. Data Kehadiran Pekerja ... 4-14

BAB V PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS

5.1. Pengolahan Data ... 5-1

5.1.1. Peramalan Permintaan Biskuit ... 5-1

5.1.2. Prosentase Biaya Simpan ... 5-2

5.1.3. Biaya Simpan dan Harga Bahan Baku ... 5-6

(5)

ix

5.1.4.1. Perhitungan Waktu Siklus ... 5-6

5.1.4.2. Perhitungan Waktu Normal ... 5-7

5.1.4.3. Perhitungan Waktu Baku ... 5-7

5.1.5. Tingkat Efisiensi ... 5-8

5.1.6. Tingkat Utilisasi ... 5-9

5.1.7. Tingkat Kehadiran ... 5-10

5.1.8. Perhitungan Kapasitas Produksi Efektif... 5-10

5.1.9. Perhitungan Ongkos Reguler dan Lembur... 5-13

5.1.10. Penyusunan Jadwal Induk Produksi ... 5-14

5.1.11. Perhitungan Perencanaan Kebutuhan Bahan Baku

Metode Perusahaan ... 5-15

5.1.12. Perhitungan Perencanaan Kebutuhan Bahan Baku Usulan 5-15

5.2. Analisis ... 5-23

5.2.1. Analisis Jumlah Operator dan Stasiun Kerja ... 5-23

5.2.2. Analisis Pengendalian Persediaan Saat Ini ... 5-30

5.2.3. Analisis Pengendalian Persediaan Usulan ... 5-31

5.2.4. Analisis Manfaat Penerapan Metode Usulan Dibandingkan

Metode Saat Ini ... 5-31

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

6.1. Kesimpulan ... 6-1

6.2. Saran ... 6-2

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

(6)

DAFTAR TABEL

Tabel Hal

Tabel 4.1. Data Permintaan Biskuit Bulanan Tahun 2001-2003……... 4 – 8

Tabel 4.2. Ketersediaan Waktu Kerja Tahun 2004……...…...… 4 – 8

Tabel 4.3. Data Jumlah Mesin ………... 4 – 9

Tabel 4.4. Data Persediaan Maksimum …………... 4 – 10

Tabel 4.5. Data Persediaan Rata –Rata Tiap Bulan ... 4 – 10

Tabel 4.6. Data Safety Stock dan Lead Time ………...…... 4 – 11

Tabel 4.7. Data Persediaan Rata-Rata Yang Rusak Tiap Bulan …... 4 – 11

Tabel 4.8. Persediaan Bahan Baku Pada Awal Tahun 2004 ... 4 – 12

Tabel 4.9. Komposisi Pembuatan Produk ………... 4 – 12

Tabel 4.10. Data Kehadiran Pekerja ……... 4 – 15

Tabel 5.1. Nilai MAD Masing – Masing Metode Peramalan …….…...… 5 – 1

Tabel 5.2. Ramalan Permintaan Biskuit Untuk Tahun 2004……….…….. 5 – 2

Tabel 5.3. Nilai Barang yang Disimpan di Gudang ………….……..…... 5 – 3

Tabel 5.4. Perhitungan Biaya Simpan Untuk Produk dan Bahan Baku ….. 5 – 6

Tabel 5.5. Waktu Siklus, Waktu Normal dan Waktu Baku Masing –

Masing Stasiun Kerja ………….……..………... 5 – 8

Tabel 5.6. Tingkat Efisiensi Masing – Masing Stasiun Kerja ………….... 5 – 9

Tabel 5.7. Tingkat Utilisasi Masing – Masing Stasiun Kerja …….…...… 5 – 10

Tabel 5.8. Perhitungan Kapasitas Produksi Harian Tiap Stasiun Kerja .… 5 – 11

Tabel 5.9. Perhitungan Kapasitas Produksi Bulanan ………..…... 5 – 12

Tabel 5.10 Jadwal Induk Produksi Bulanan Biskuit tahun 2004 5 – 14

Tabel 5.11 Perhitungan Perencanaan Kebutuhan Bahan Baku Metode

Perusahaan ………..….………..…... 5 – 16

(7)

xi

Tabel 5.12 Perhitungan Biaya Total dengan Metode Perusahaan

(selama 3 bulan) ………..….………..…... 5 – 17

Tabel 5.13 Biaya Pesan Usulan ………..….………..…... 5 – 22

Tabel 5.14 Biaya Total Usulan dengan Metode MRP (selama 3 bulan) 5 – 23

Tabel 5.15 Jumlah Operator Saat ini ………..….………..…... 5 – 23

Tabel 5.16 Tingkat Utilisasi Operator Masing – Masing Stasiun Kerja

Saat ini …………..….………... 5 – 24

Tabel 5.17 Jumlah Operator dan Utilisasi Masing – Masing Stasiun Kerja

Usulan …………..….………..….……….. 5 – 27

Tabel 5.18 Perbandingan Tingkat Utilisasi Saat ini dan Usulan .………... 5 – 28

Tabel 5.19 Biaya Pengendalian Persediaan Bahan Baku dengan Metode

Saat Ini ( Periode Januari s/d Maret ) .….………... 5 – 30

Tabel 5.20 Biaya Pengendalian Persediaan Bahan Baku dengan Metode

Usulan ( Periode Januari s/d Maret ) .….………... 5 – 31

Tabel 5.21 Perbandingan Biaya Simpan Metode Saat Ini Dengan Metode

Usulan( Periode Januari s/d Maret ) .….………... 5 – 32

Tabel 5.22 Perbandingan Biaya Pemesanan Metode Saat Ini Dengan

Metode Usulan( Periode Januari s/d Maret ) .….………... 5 – 33

Tabel 5.23 Frekuensi Pemesanan Bahan Baku Metode Saat Ini dan

Metode Usulan ( Periode Januari s/d Maret ) .….……….. 5 – 34

Tabel 5.24 Perbandingan Biaya Total Metode Saat Ini Dengan Metode

(8)

DAFTAR GAMBAR

Gambar Hal

Gb 2.1. Struktur Produk ( Bill Of Material ) ………... 2 – 16

Gb 2.2. Input Untuk MRP ………..…….………... 2 – 16

Gb 2.3. Metodologi Penelitian………….………..….…... 3 – 2

Gb 2.4. Bagan Organisasi Perusahaan………..…..….……….. 4 – 2

(9)

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran

Lampiran A. Peta Proses Operasi, Peta Pekerja & Mesin,

Struktur Produk (Bill Of Material)

Lampiran B. Data Permintaan Biskuit, Peramalan Permintaan Biskuit,

Uji Verifikasi

Lampiran C. Perhitungan Waktu Siklus & Pengujian Data

Lampiran D. Perhitungan Faktor Penyesuaian dan Kelonggaran

Lampiran E. Tingkat Utilisasi Tiap Stasiun Kerja

Lampiran F. Perhitungan Jadwal Induk Produksi

Lampiran G. Perhitungan Material Requirement PLanning (MRP)

(10)

LAMPIRAN B

Data Permintaan Biskuit,

Peramalan Permintaan Biskuit,

(11)

Permintaan tahun ( kemasan) Periode

2001 2002 2003 Januari 33,600 32,000 32,800 Februari 32,000 30,400 31,200 Maret 28,000 25,600 27,200

April 28,000 27,200 25,600 Mei 28,000 29,600 28,800 Juni 28,000 27,200 25,600 Juli 24,800 27,200 27,200 Agustus 32,000 32,000 29,600 September 32,000 32,000 32,000

Oktober 32,000 33,600 35,200 November 34,400 35,200 36,800 Desember 38,400 38,400 40,000

Grafik permintaan PT "X" tahun 2001-2003

20,000 25,000 30,000 35,000 40,000 45,000

1 5 9 ₁₃ ₁₇ ₂₁ ₂₅ ₂₉ ₃₃ periode

Kemasan

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

| 01-01-1999 00:15:32 Page: 1 of 4 | |---| | Period | Actual | F(t) | |à (alpha) | Forecast | Error | |---+---+---+---+---+---+---|

| 1 | 33600| 33600| | .95| | |

| 2 | 32000| 32000| | 1| 33600| 1600|

| 3 | 28000| 28000| | 1| 32000| 4000|

| 4 | 28000| 28000| | .95| 28000| 0|

| 5 | 28000| 28000| | .9| 28000| 0|

| 6 | 28000| 28000| | .85| 28000| 0|

| 7 | 24800| 25440| | .8| 28000| 3200|

| 8 | 32000| 31016| | .85| 25440| -6560|

| 9 | 32000| 31901.6| | .9| 31016| -984|

| 10 | 32000| 31995.08| | .95| 31901.6| -98.40039| | 11 | 34400| 34400| | 1| 31995.08| -2404.92| | 12 | 38400| 38200| | .95| 34400| -4000|

| 13 | 32000| 32000| | 1| 38200| 6200|

| 14 | 30400| 30400| | 1| 32000| 1600|

| 15 | 25600| 25840| | .95| 30400| 4800|

| 16 | 27200| 27200| | 1| 25840| -1360|

| 17 | 29600| 29480| | .95| 27200| -2400|

| 18 | 27200| 27200| | 1| 29480| 2280|

| 19 | 27200| 27200| | .95| 27200| 0|

| 20 | 32000| 32000| | 1| 27200| -4800|

| 21 | 32000| 32000| | .95| 32000| 0|

| 22 | 33600| 33600| | 1| 32000| -1600|

| 23 | 35200| 35200| | 1| 33600| -1600|

| 24 | 38400| 38240| | .95| 35200| -3200|

| 25 | 32800| 32800| | 1| 38240| 5440|

| 26 | 31200| 31200| | 1| 32800| 1600|

| 27 | 27200| 27200| | 1| 31200| 4000|

| 28 | 25600| 25680| | .95| 27200| 1600|

| 29 | 28800| 28488| | .9| 25680| -3120|

| 30 | 25600| 26033.2| | .85| 28488| 2888|

| 31 | 27200| 27083.32| | .9| 26033.2| -1166.801| | 32 | 29600| 29474.17| | .95| 27083.32| -2516.68| | 33 | 32000| 32000| | 1| 29474.17| -2525.834| | 34 | 35200| 35200| | 1| 32000| -3200|

| 35 | 36800| 36800| | 1| 35200| -1600|

| 36 | 40000| 40000| | 1| 36800| -3200|

| 37 | | | | | 40000| |

| 38 | | | | | 40000| |

| 39 | | | | | 40000| |

| 40 | | | | | 40000| |

| 41 | | | | | 40000| |

| 42 | | | | | 40000| |

| 43 | | | | | 40000| |

| 44 | | | | | 40000| |

| 45 | | | | | 40000| |

| 46 | | | | | 40000| |

| 47 | | | | | 40000| |

| 48 | | | | | 40000| | |---| | Adaptive exponential smoothing: CPU Seconds = 0 | | MAD = 2444.13 MSD = 9021333. Bias = -203.68 R-square = .41 | | Alpha = 1.00000 | |---| | | |---|

(20)

(21)

(22)

Metode Least square pola konstan

t dt dt' dt-dt' (dt-dt')2

1 33,600.00 30,933.33 2,666.67 7,111,111.11 2 32,000.00 30,933.33 1,066.67 1,137,777.78 3 28,000.00 30,933.33 -2,933.33 8,604,444.44 4 28,000.00 30,933.33 -2,933.33 8,604,444.44 5 28,000.00 30,933.33 -2,933.33 8,604,444.44 6 28,000.00 30,933.33 -2,933.33 8,604,444.44 7 24,800.00 30,933.33 -6,133.33 37,617,777.78 8 32,000.00 30,933.33 1,066.67 1,137,777.78 9 32,000.00 30,933.33 1,066.67 1,137,777.78 10 32,000.00 30,933.33 1,066.67 1,137,777.78 11 34,400.00 30,933.33 3,466.67 12,017,777.78 12 38,400.00 30,933.33 7,466.67 55,751,111.11 13 32,000.00 30,933.33 1,066.67 1,137,777.78 14 30,400.00 30,933.33 -533.33 284,444.44 15 25,600.00 30,933.33 -5,333.33 28,444,444.44 16 27,200.00 30,933.33 -3,733.33 13,937,777.78 17 29,600.00 30,933.33 -1,333.33 1,777,777.78 18 27,200.00 30,933.33 -3,733.33 13,937,777.78 19 27,200.00 30,933.33 -3,733.33 13,937,777.78 20 32,000.00 30,933.33 1,066.67 1,137,777.78 21 32,000.00 30,933.33 1,066.67 1,137,777.78 22 33,600.00 30,933.33 2,666.67 7,111,111.11 23 35,200.00 30,933.33 4,266.67 18,204,444.44 24 38,400.00 30,933.33 7,466.67 55,751,111.11 25 32,800.00 30,933.33 1,866.67 3,484,444.44 26 31,200.00 30,933.33 266.67 71,111.11 27 27,200.00 30,933.33 -3,733.33 13,937,777.78 28 25,600.00 30,933.33 -5,333.33 28,444,444.44 29 28,800.00 30,933.33 -2,133.33 4,551,111.11 30 25,600.00 30,933.33 -5,333.33 28,444,444.44 31 27,200.00 30,933.33 -3,733.33 13,937,777.78 32 29,600.00 30,933.33 -1,333.33 1,777,777.78 33 32,000.00 30,933.33 1,066.67 1,137,777.78 34 35,200.00 30,933.33 4,266.67 18,204,444.44 35 36,800.00 30,933.33 5,866.67 34,417,777.78 36 40,000.00 30,933.33 9,066.67 82,204,444.44 Total 1,113,600.001,113,600.00 0.00 538,880,000.00

MSD =

(

)

n dt dt 1 2

∑

−

MSD =

36 538880000

= 14,968,888.89

(23)

Uji Verifikasi Metode terpilih

Tabel L-1 Data MRt

t dt dt' dt'-dt d t-1'-d t-1 MRt

1 33,600 33483.99 0.00 0 -

2 32,000 31251.98 -748.02 0.00 0.00

3 28,000 28832.40 832.40 -748.02 1580.42

4 28,000 26879.76 -1120.24 832.40 1952.64

5 28,000 25923.46 -2076.54 -1120.24 956.30

6 28,000 26225.94 -1774.06 -2076.54 302.48

7 24,800 27712.34 2912.34 -1774.06 4686.40

8 32,000 29990.58 -2009.42 2912.34 4921.77

9 32,000 32456.39 456.39 -2009.42 2465.81

10 32,000 34455.26 2455.26 456.39 1998.87

11 34,400 35457.79 1057.79 2455.26 1397.47

12 38,400 35201.54 -3198.46 1057.79 4256.25

13 32,000 33761.37 1761.37 -3198.46 4959.83

14 30,400 31529.36 1129.36 1761.37 632.00

15 25,600 29109.78 3509.78 1129.36 2380.42

16 27,200 27157.14 -42.86 3509.78 3552.64

17 29,600 26200.84 -3399.16 -42.86 3356.30

18 27,200 26503.32 -696.68 -3399.16 2702.48

19 27,200 27989.72 789.72 -696.68 1486.40

20 32,000 30267.96 -1732.04 789.72 2521.77

21 32,000 32733.77 733.77 -1732.04 2465.81 22 33,600 34732.64 1132.64 733.77 398.87 23 35,200 35735.17 535.17 1132.64 597.47 24 38,400 35478.92 -2921.08 535.17 3456.25 25 32,800 34038.75 1238.75 -2921.08 4159.83 26 31,200 31806.74 606.74 1238.75 632.00 27 27,200 29387.16 2187.16 606.74 1580.42 28 25,600 27434.52 1834.52 2187.16 352.64 29 28,800 26478.22 -2321.78 1834.52 4156.30 30 25,600 26780.71 1180.71 -2321.78 3502.48 31 27,200 28267.11 1067.11 1180.71 113.60 32 29,600 30545.34 945.34 1067.11 121.77 33 32,000 33011.15 1011.15 945.34 65.81 34 35,200 35010.02 -189.98 1011.15 1201.13 35 36,800 36012.55 -787.45 -189.98 597.47 36 40,000 35756.30 -4243.70 -787.45 3456.25 Total 1113600 1113600.00 116.01 4359.72 72968.34

1

−

=

∑

n MRt

MR = 2,146.13

(24)

Uji verifikasi

-10000 -8000 -6000 -4000 -2000 0 2000 4000 6000 8000 10000

Periode

dt-dt'

MRt UCL 2/3 UCL 1/3 UCL

(25)

LAMPIRAN C

Perhitungan Waktu Siklus

(26)

Pembuatan Adonan A

Sub

Grup Data

Rata ^2 Subgrup 1 1366.70 1366.90 1366.30 1367.80 1366.50 1367.50 1366.95 2 1366.70 1366.60 1366.50 1366.40 1366.20 1366.60 1366.50 3 1366.20 1367.20 1367.20 1366.90 1366.70 1366.60 1366.80 4 1366.80 1366.60 1366.90 1366.50 1367.30 1366.30 1366.73 5 1367.80 1366.50 1366.50 1366.20 1367.40 1366.70 1366.85 6 1366.90 1366.30 1366.70 1366.90 1366.70 1366.20 1366.62

Total Rata – rata grand

8200.45 1366.74

_________ Uji Kenormalan Data __________

--- P ( X1 < X ó X2 ) Oi Ei --- 1365.95 - 1366.95 29 23.6036 1366.95 - 1367.95 7 11.1713 1367.95 - 1368.95 0 0.0830 1368.95 - 1369.95 0 0.0000 1369.95 - 1370.95 0 0.0000 1370.95 - 1371.95 0 0.0000 1371.95 - 1372.95 0 0.0000 --- Chi-Square : 2.8420

Derajat Kebebasan : 1

---

Prob(Chi-Square > 2.8420) = 0.0918

Menerima hipotesa kenormalan pada à = 0.0500

_________ Uji Keseragaman Data __________

Standar Deviasi Sampel : 0.43 Standar Deviasi Subgrup : 0.17 Batas Kelas Atas (BKA) : 1367.09 Batas Kelas Bawah (BKB) : 1366.39

(27)

Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam.

Max = 1367.80 Min = 1366.20 Range = 1.80

Persentil 5% = 1366.28 Persentil 50% = 1367.00 Persentil 95% = 1367.72

_____________ Uji Kecukupan Data ____________

Jumlah data anda sudah cukup |

(28)

Pembuatan Adonan B Sub

Grup Data

Rata ^2 Subgrup 1 712.70 712.20 712.40 712.60 712.80 713.70 712.73 2 712.80 713.80 712.30 712.40 713.60 712.50 712.90 3 712.70 712.10 712.30 712.80 712.60 712.63 712.52 4 712.20 712.70 713.30 712.20 712.10 712.20 712.45 5 712.40 712.30 712.50 712.60 712.30 712.90 712.50 6 712.80 712.60 713.50 712.30 712.40 712.70 712.72

4275.82 712.64

---

Prob(Chi-Square > 2.9593) = 0.0854

Standar Deviasi Sampel : 0.45 Standar Deviasi Subgrup : 0.18

Batas Kelas Atas (BKA) : 713.00 Batas Kelas Bawah (BKB) : 712.27

(29)

Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam.

Max = 713.80 Min = 712.10 Range = 1.80

(30)

Pembuatan Adonan C Sub

Grup Data

Rata ^2 Subgrup 1 397.20 396.10 396.90 396.30 397.50 396.50 396.75 2 396.20 396.20 396.70 396.50 396.80 396.20 396.43 3 396.80 396.30 396.40 396.80 396.40 396.20 396.48 4 396.30 396.70 396.90 396.00 396.30 397.70 396.65 5 396.80 396.60 396.10 396.40 396.90 396.70 396.58 6 397.60 396.20 397.70 396.30 396.60 396.70 396.85

2379.75 396.63

---

Prob(Chi-Square > 2.9713) = 0.0501

(31)

Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam.

Max = 397.70 Min = 396.00 Range = 1.70

(32)

Pencampuran adonan

Sub

Grup Data

Rata ^2 Subgrup 1 548.80 549.70 548.40 548.00 548.30 548.50 548.62 2 548.50 548.40 548.30 549.30 548.70 548.80 548.67 3 548.10 548.50 548.20 548.40 548.30 548.50 548.33 4 549.80 548.10 548.00 548.40 548.30 548.60 548.53 5 548.90 549.60 548.10 548.20 548.10 548.60 548.58 6 548.10 548.60 548.60 549.90 548.50 548.10 548.63

3291.37 548.56

---

Prob(Chi-Square > 3.2679) = 0.0706

(33)

Max = 549.90 Min = 548.00 Range = 1.90

(34)

Penghalusan adonan

Sub

Grup Data

Rata ^2 Subgrup 1 379.40 379.50 379.60 379.20 379.80 379.30 379.47 2 379.90 379.40 379.60 379.10 379.30 379.70 379.50 3 379.30 379.80 379.50 379.00 379.20 379.50 379.38 4 379.90 379.40 379.30 379.70 379.20 379.90 379.57 5 379.40 379.50 379.60 379.50 379.00 379.30 379.38 6 379.50 379.30 379.10 379.50 379.30 379.20 379.32

2276.62 379.44

Data dianggap telah mengikuti uji normal

Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam.

Max = 379.90 Min = 379.00 Range = 0.90

(35)

Pencetakan adonan Sub

Grup Data

Rata ^2 Subgrup 1 242.20 242.50 242.10 242.70 242.80 242.30 242.43 2 242.30 242.60 242.70 242.60 242.40 242.20 242.47 3 242.70 242.30 242.20 242.60 242.80 242.70 242.55 4 242.50 242.20 242.50 242.10 242.60 242.20 242.35 5 242.20 242.60 242.20 242.60 242.30 242.80 242.45 6 242.30 242.60 242.50 242.20 242.70 242.70 242.50

1454.75 242.46

Data dianggap telah mengikuti uji normal

Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam.

Max = 242.80 Min = 242.10 Range = 0.80

(36)

Pemanggangan

Sub

Grup Data

Rata ^2 Subgrup 1 2286.40 2286.50 2286.20 2286.40 2286.80 2286.20 2286.42 2 2287.50 2286.70 2286.60 2286.80 2286.50 2286.60 2286.78 3 2286.70 2286.80 2286.20 2286.20 2286.20 2286.40 2286.42 4 2286.20 2286.90 2286.40 2286.10 2287.70 2286.10 2286.57 5 2286.10 2286.20 2286.10 2286.80 2286.70 2286.60 2286.42 6 2286.70 2286.80 2286.40 2286.00 2287.80 2286.40 2286.68

13719.28 2286.55

---

Prob(Chi-Square > 3.1238) = 0.0772

(37)

Max = 2287.80 Min = 2286.00 Range = 1.80

(38)

Pendinginan

Sub

Grup Data

Rata ^2 Subgrup 1 568.80 568.40 568.30 568.90 568.50 569.80 568.78 2 568.20 568.90 569.70 568.50 568.60 568.00 568.65 3 569.60 568.60 568.10 569.50 568.20 568.50 568.75 4 568.10 568.40 568.20 568.50 568.10 568.90 568.37 5 568.40 568.20 568.10 568.80 568.30 568.87 568.45 6 568.40 568.20 568.30 568.80 568.70 568.10 568.42

3411.41 568.57

---

Prob(Chi-Square > 3.5800) = 0.0585

(39)

Max = 569.80 Min = 568.00 Range = 1.80

(40)

Packing

Sub

Grup Data

Rata ^2 Subgrup 1 20.30 20.40 20.30 20.10 20.70 20.20 20.33 2 20.90 20.60 20.70 22.50 22.30 20.20 21.20 3 20.30 20.70 20.30 20.70 20.60 20.40 20.50 4 20.90 20.20 20.90 20.40 21.80 20.70 20.82 5 22.60 20.40 21.70 20.60 20.40 20.80 21.08 6 20.90 20.30 20.60 20.10 20.90 20.70 20.58

124.52 20.75

---

Prob(Chi-Square > 13.9131) = 0.0002

Menolak hipotesa kenormalan pada à = 0.0500

(41)

Max = 22.60 Min = 20.10 Range = 2.60

(42)

LAMPIRAN D

Perhitungan Faktor Penyesuaian

(43)

1. Stasiun pembuatan adonan A

• Faktor penyesuaian

Faktor penyesuaian terdiri dari : Ketrampilan : Average (D) : 0 Usaha : Average (D) : 0 Kondisi kerja : Good (C) : 0.02 Konsistensi : Fair (E) : - 0.02

Total : 0

Penyesuaian (p) = (1+p) = 1.00

• Faktor kelonggaran

Faktor kelonggaran terdiri dari :

Tenaga yang dikeluarkan : Dapat diabaikan : 0

Sikap kerja : Duduk : 0

Gerakan kerja : Agak terbatas : 0 Kelelahan mata : Pandangan terputus – putus : 1 Keadaan temperatur kerja : Normal : 2

Keadaan atmosfer : Cukup : 2

Keadaan lingkungan : Bersih dengan kebisingan rendah : 0 Kebutuhan pribadi : Wanita : 2 Kebutuhan tak dapat dihindarkan : 1

(44)

2. Stasiun pembuatan adonan B

Faktor penyesuaian terdiri dari :

Ketrampilan : Good (C2) : 0.03 Usaha : Average (D) : 0 Kondisi kerja : Good (C) : 0.02 Konsistensi : Average (D) : 0

Total : 0.05

Total : 10%

(45)

3. Stasiun pembuatan adonan C

Total : 0.05

(46)

4. Stasiun pencampuran adonan

Ketrampilan : Average (D) : 0.00 Usaha : Average (D) : 0 Kondisi kerja : Good (C) : 0.02 Konsistensi : Good (C) : 0.01

Total : 0.03

Tenaga yang dikeluarkan : Dapat diabaikan : 3 Sikap kerja : Berdiri diatas 2 kaki : 2

Gerakan kerja : Normal : 0

Kelelahan mata : Pandangan terputus – putus : 1 Keadaan temperatur kerja : Normal : 2

Keadaan lingkungan : Bersih dengan kebisingan rendah : 0 Kebutuhan pribadi : Pria : 1 Kebutuhan tak dapat dihindarkan : 1

(47)

5. Stasiun penghalusan adonan

Faktor penyesuaian terdiri dari : Ketrampilan : Average (D) : 0 Usaha : Average (D) : 0 Kondisi kerja : Good (C) : 0.02 Konsistensi : Average (D) : 0

Total : 0.02

Kelelahan mata : Pandangan terputus – putus : 7.5 Keadaan temperatur kerja : Normal : 2

(48)

6. Stasiun pencetakan adonan

Faktor penyesuaian terdiri dari : Ketrampilan : Average (D) : 0 Usaha : Average (D) : 0 Kondisi kerja : Good (C) : 0.02 Konsistensi : Average (D) : 0

Total : 0.02

Kelelahan mata : Pandangan terputus – putus : 7.5 Keadaan temperatur kerja : Normal : 2

(49)

7. Stasiun pemanggangan adonan

Ketrampilan : Good (C2) : 0.03 Usaha : Average(D) : 0.00 Kondisi kerja : Average (D) : 0.00 Konsistensi : Fair (E) : -0.02

Total : 0.01

Tenaga yang dikeluarkan : Sedang : 12 Sikap kerja : Berdiri diatas 2 kaki : 1

(50)

8. Stasiun pendinginan biskuit

Ketrampilan : Good (C2) : 0.03 Usaha : Fair (E1) : -0.05 Kondisi kerja : Good (C) : 0.02 Konsistensi : Average (D) : 0

Total : 0.00

Tenaga yang dikeluarkan : Dapat diabaikan : 1 Sikap kerja : Berdiri diatas 2 kaki : 2

(51)

9. Stasiun packing

Total : 0.05

(52)

LAMPIRAN E

(53)

Lembar Pengamatan Data Waktu Tidak Produktif

Stasiun Kerja : Pembuatan adonan A

Nama Mesin : Mesin pengaduk adonan

Nama Perusahaan : PT "X"

Nama Pengamat : Arief W.

Waktu Total waktu Hari ke- Faktor Penyebab

(detik) (detik)

Mengobrol 240

1

Persiapan pulang 120 360

Mengobrol 200

2

Persiapan pulang 180 380 Mengobrol 265 3

1880

Waktu setup mesin = 0.004889 3600

17.6

=

Waktu mesin tidak produktif = 0.5222 3600

1880

=

Tingkat utilisasi =

(

)

98.44% jam/minggu

35

5222 . 0 hari 5 jam 0.004889

-7

= −

(54)

Lembar Pengamatan Data Waktu Tidak Produktif

Stasiun Kerja : Pembuatan adonan B

(detik) (detik) Mengobrol 240

1

1980

17.3

=

1980

=

Tingkat utilisasi =

(

)

98.36% jam/minggu

35

55 . 0 hari 5 jam 0.004806

-7

= −

(55)

Lembar Pengamatan Data Waktu Tidak Produktif

Stasiun Kerja : Pembuatan adonan C

1

1805

144

=

1805

=

Tingkat utilisasi =

(

)

98.00% jam/minggu

35

04 . 0 hari 5 jam 0.5014

-7

= −

(56)

Lembar Pengamatan Data Waktu Tidak Produktif

Stasiun Kerja : Pencampuran adonan

1

Persiapan pulang 60 210 Mengobrol 120

2

1185

64.6

=

1185

=

Tingkat utilisasi =

(

)

98.80% jam/minggu

35

00179 . 0 hari 5 jam 0.3292

-7

= −

(57)

Lembar Pengamatan Data Waktu Tidak Produktif

Stasiun Kerja : Menghaluskan adonan Nama Mesin : Mesin penggiling Nama Perusahaan : PT "X"

1

2

4

5

1140

35.8

=

1140

=

Tingkat utilisasi =

(

)

98.95% jam/minggu

35

0099 . 0 hari 5 jam 0.3167

-7

= −

(58)

Lembar Pengamatan Data Waktu Tidak Produktif

Stasiun Kerja : Mencetak adonan

Nama Mesin : Mesin pencetak adonan

1

2

3

4

5

1400

33.6

=

1400

=

Tingkat utilisasi =

(

)

98.76% jam/minggu

35

3889 . 0 hari 5 jam 0.009333

-7

= −

(59)

Lembar Pengamatan Data Waktu Tidak Produktif

Stasiun Kerja : Pemanggangan

Nama Mesin : Oven

Nama Perusahaan : PT "X" Nama Pengamat : Arief W.

1

675

313.6

=

675

=

Tingkat utilisasi =

(

)

98.22% jam/minggu

35

087111 .

0 hari 5 jam 0.1875

-7

= −

(60)

Lembar Pengamatan Data Waktu Tidak Produktif

Stasiun Kerja : Pendinginan

Nama Mesin : Kipas angin listrik Nama Perusahaan : PT "X" Nama Pengamat : Arief W.

1

1665

Waktu setup mesin = 4625 3600

56

=

1665

=

Tingkat utilisasi =

(

)

98.46%

jam/minggu 35

01555556 .

0 hari 5 jam 0.4625

-7

= −

(61)

Lembar Pengamatan Data Waktu Tidak Produktif

Stasiun Kerja : Packing

Nama Mesin : -

Nama Perusahaan : PT "X" Nama Pengamat : Arief W.

1

2

3

4

5

1200

=

Tingkat utilisasi =

(

)

99.05% jam/minggu

35

3333 . 0 hari 5 7jam

= −

(62)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah

Dalam era globalisasi saat ini, persaingan antar perusahaan,

khususnya perusahaan sejenis di Indonesia semakin meningkat. Agar dapat

bertahan dalam persaingan yang semakin ketat, setiap perusahaan dituntut

untuk selalu melakukan efesiensi dalam mengoperasikan perusahaannya.

Bahan baku merupakan salah satu sumber daya yang sangat mendukung

kelancaran proses produksi yang berlangsung. Apabila ketersediaan bahan

baku tidak mencukupi, maka proses produksi akan terhenti, sedangkan bila

persediaan bahan baku terlalu banyak, maka akan menimbulkan ongkos

simpan yang tinggi. Oleh karena itu ketersediaan bahan baku memerlukan

pengendalian yang tepat.

Perusahaan Biskuit “X” merupakan perusahaan swasta yang

bergerak dalam bidang industri makanan kering yaitu memproduksi biskuit

marie yang dipasarkan ke beberapa kota di Pulau Jawa.

Dari hasil wawancara dan pengamatan penulis, dapat diketahui

bahwa sering terjadi penumpukan bahan baku di gudang. Sering terjadinya

penumpukan bahan baku di gudang ternyata diakibatkan dari kurang

tepatnya metode pengendalian persediaan yang diterapkan perusahaan

selama ini. Perusahaan melakukan pemesanan dalam ukuran yang cukup

besar karena adanya potongan harga ( quantity discount ) yang diberikan

oleh pihak suplier. Selain daripada itu pemesanan dilakukan karena lebih

bersifat praktis dan mengikuti kebiasaan masa lalu. Akan tetapi, dengan

terjadinya penumpukan bahan baku khususnya tepung tapioka, tepung terigu

dan tepung susu menyebabkan cukup banyaknya bahan baku yang terbuang

karena bahan baku tersebut tidak dapat bertahan lama ( lama penyimpanan

maksimum : 2 bulan ) dan kualitas biskuit yang dihasilkannyapun menurun.

(63)

Bab 1 Pendahuluan 1 - 2

Oleh karena itu penulis bermaksud mengusulkan metode pengendalian

persediaan bahan baku yang sebaiknya diterapkan oleh perusahaan. Selain

masalah penumpukan bahan baku di gudang, tingkat produktivitas sebagian

tenaga kerja di perusahaan tersebut masih rendah. Hal ini terlihat dari

banyaknya waktu luang yang dimiliki tenaga kerja. Diharapkan sejalan

dengan penyusunan tugas akhir ini, permasalahan tenaga kerja juga dapat

ikut diberikan usulan perbaikannya.

Dengan demikian maka judul tugas akhir ini adalah Usulan

Pengendalian Persediaan Bahan Baku Biskuit Marie (Studi Kasus di

PT. “X”, Bandung)

1.2. Identifikasi Masalah

Permasalahan yang terjadi dikarenakan metode pengendalian bahan

baku yang tidak sesuai dengan kondisi perusahaan. Perusahaan melakukan

pemesanan bahan baku tiap 2 minggu sekali dalam jumlah yang cukup

besar. Akibatnya sering terjadi penumpukan bahan baku yang

mengakibatkan biaya simpan yang tinggi. Dasar pertimbangan perusahaan

menerapkan periode pemesanan tersebut adalah karena mengikuti kebiasaan

masa lalu, bersifat lebih praktis dan adanya potongan harga yang diberikan

oleh pihak suplier.

Dalam merencanakan dan mengendalikan persediaan bahan baku,

sebaiknya perusahaan mendasarkan pada rencana produksi yang dibuat.

Akan tetapi, rencana produksi yang dibuat oleh perusahaan haruslah layak,

dalam arti kata kebutuhan kapasitas sumber daya dalam rencana produksi

haruslah sesuai dengan kapasitas yang dimiliki oleh perusahaan. Disamping

itu, rencana produksi tersebut harus memperhitungkan besar permintaan

biskuit di masa mendatang.

Oleh karena itu penulis terlebih dahulu menyusun rencana produksi

perusahaan, untuk selanjutnya mencari metode pengendalian bahan baku

yang optimal, yaitu yang menghasilkan total biaya pengendalian persediaan

(64)

Selain permasalahan penumpukan bahan baku, perusahaan juga

mengalami masalah produktivitas tenaga kerja yang masih rendah. Hal ini

terlihat dari banyaknya tenaga kerja yang menganggur di waktu kerja

mereka. Hal ini berdampak pada tingginya biaya produksi yang timbul.

Oleh karena itu perlu dilakukan perhitungan jumlah tenaga kerja yang

diperlukan.

1.3. Pembatasan Masalah

Mengingat luasnya cakupan penelitian dan keterbatasan yang

dihadapi penulis, maka diberikan beberapa batasan sebagai berikut :

- Data permintaan bulanan yang digunakan untuk melakukan

peramalan diambil dari data permintaan Januari 2001 sampai

dengan Desember 2003.

- Pembelian atas bahan baku yang akan digunakan untuk proses

produksi perusahaan dibatasi hanya pada pembelian bahan

baku utama yaitu tepung terigu, tepung tapioka, tepung susu,

mentega, gula pasir, soda kue, vanilie dan amonia.

Asumsi – asumsi yang digunakan adalah sebagai berikut :

- Ketrampilan para pekerja yang mengerjakan operasi yang sama

dianggap sama.

- Kehandalan mesin baik.

- Besar biaya yang terkait dalam produksi maupun persediaan selama

periode perencanaan tidak berubah

1.4. Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang penelitian dan identifikasi masalah yang

akan diteliti maka penulis merumuskan masalah :

1. Apa kelemahan metode perencanaan pengadaan bahan baku

yang digunakan oleh perusahaan pada saat ini ?

2. Metode pengendalian persediaan apa yang sebaiknya

(65)

3. Apa manfaat yang dapat diperoleh perusahaan dengan

menerapkan metode pengendalian persediaan usulan ?

1.5. Tujuan Penelitian

Tujuan penulis dalam melakukan penelitian di perusahaan ini adalah:

1. Dapat mengetahui kelemahan/ kekurangan metode perencanaan

pengadaan bahan baku yang digunakan oleh perusahaan pada

saat ini.

2. Dapat memberi masukan Metode pengendalian persediaan

yang tepat bagi perusahaan.

3. Dapat mengetahui manfaat yang dapat diperoleh perusahaan

dengan menerapkan metode pengendalian usulan.

1.6. Sistematika Penelitian

Secara garis besar, sistematika penulisan laporan tugas akhir ini

dibagi menjadi enam bab dengan perincian sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Berisi Latar Belakang Penelitian, Identifikasi Masalah,

Perumusan Masalah, Pembatasan Masalah, tujuan penelitian dan

Sistematika Penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI

Berisi teori-teori yang relevan dengan permasalahan yang dibahas

dalam penulisan laporan tugas akhir ini. Teori-teori tersebut

digunakan sebagai landasan dan kerangka berpikir dalam

pengolahan data dan penganalisaan.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Membahas tahap-tahap awal dimulai dari pengumpulan data,

pengolahan data, sampai dengan analisa dan kesimpulan yang

didapat dari pengamatan.

(66)

Berisi uraian mengenai data umum perusahaan, sejarah singkat

berdirinya perusahaan, struktur organisasi perusahaan, kegiatan

yang dilakukan perusahaan, beserta semua data yang diperlukan

dalam mengolah dan menganalisa masalah.

BAB V PENGOLAHAN DATA DAN ANALISA

Berisi pengolahan data yang telah diperoleh dan analisa uraian

mengenai hasil pengolahan data serta bagaimana langkah-langkah

yang harus diambil dan desain yang diusulkan sebagai

perencanaan dan perbaikan atas masalah yang timbul.

BAB VI KESIMPULAN

Berisi kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan, serta

(67)

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 KESIMPULAN

Berdasarkan penelitian dan analisis yang telah dilakukan, maka

dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1. Metode pemesanan bahan baku yang digunakan perusahaan adalah

menggunakan metode probabilistik dengan pola P ‘single’ dan

‘multiple item’ dengan jangka waktu pemesanan antara 2 minggu

sampai dengan 1 bulan. Dengan menggunakan metode ini,

megakibatkan biaya simpan yang ditimbulkan menjadi tinggi.

Kelemahan-kelemahan metode perusahaan saat ini adalah bahan

baku yang disimpan dianggap tidak saling berhubungan antara satu

dengan lainnya, terjadinya penumpukan bahan baku vanilie yang

berlebihan dan kemungkinan terdapat bahan baku yang rusak

selama disimpan cukup besar.

2. Metode perencanaan bahan baku yang sebaiknya digunakan oleh

perusahaan adalah metode Material Requirement Planning (MRP)

dengan teknik lotting Wagner-Whittin. Dengan menggunakan

teknik lotting Wagner-Whitin maka biaya simpan yang

ditimbulkan dapat ditekan menjadi lebih rendah dibandingkan

dengan menggunakan metode probabilistik dengan pola P ‘single’

dan ‘multiple item’.

3. Manfaat yang didapat perusahaan dengan menggunakan metode

MRP dengan teknik lotting Wagner-Whitin adalah penghematan

biaya total pengendalian persediaan sebesar Rp 1,813,958.84 atau

50.32% untuk 2004 (periode Januari s/d Maret). Selain

penghematan biaya total pengendalian persediaan, manfaat yang

didapat dengan menerapkan usulan adalah meningkatnya tingkat

(68)

Bab 6 Kesimpulan dan Saran 6-2

utilisasi operator untuk sebagian besar stasiun kerja. Hal ini

berakibat pada penghematan biaya produksi sebesar Rp

54,000,128.- untuk jangka waktu 1 tahun mendatang.

6.2 SARAN

Saran-saran yang diusulkan terhadap Perusahaan Biskuit “X”

adalah sebagai berikut:

Menimbang kapasitas produksi perusahaan untuk memenuhi ramalan permintaan tahun 2004 hanya terpakai 48.77%, maka

sebaiknya kelebihan operator sebanyak 6 orang dipindahkan ke

bagian penjualan agar dapat meningkatkan permintaan biskuit

Penerapan metode pemesanan bahan baku dengan menggunakan teknik lotting Wagner-Whitin memerlukan kerjasama yang baik

antara bagian produksi, bagian gudang dan bagian pembelian

supaya pemesanan yang dilakukan dapat disesuaikan dengan

kebutuhan perusahaan.

Kepala bagian produksi perlu diberi pelatihan supaya dapat menyusun rencana produksi dengan baik dan merencanakan

(69)

Daftar Pustaka

DAFTAR PUSTAKA

1. Makridakis, Spyros, Wheelwright,Steven C., McGee,Victor E., Metode dan

Aplikasi Peramalan, Jilid I, Edisi kedua, Erlangga, Jakarta, 1995.

2. Biegel, John E., Production Control : a Quantitative Approach, Edisi kedua,

Prentice Hall of India, New Delhi, 1990.

3. Assauri, Sofjan, Manajemen Produksi, Lembaga penerbit Fakultas Ekonomi UI,

Jakarta, Edisi revisi, 1999.

4. Kusuma, Hendra, Manajemen Produksi : Perencanaan dan Pengendalian

Produksi, ANDI, Yogyakarta, 2001.

5. Santoso, Diktat Kuliah Sistem Produksi, Universitas Kristen Maranatha,

Bandung, 2003.

6. Sutalaksana, Iftikar Z., Ruhana Anggawisastra, Jann H.Tjakraatmadja, Teknik

Tata Cara Kerja, Departemen Teknik Industri, ITB, Bandung 1982.

7. Walpole, E. Ronald J., Pengantar Statistika, Edisi ketiga, Gramedia Pustaka

UTama, Jakarta, 1993.

8. Silver, edward A., Pyke David F., Peterson Rein, Inventory Management and