pengendalian persediaan suku cadang pesawat …... · ini membahas mengenai perbaikan pengendalian...

perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id

commit to user

PENGENDALIAN PERSEDIAAN SUKU CADANG PESAWAT TERBANG

DENGAN PENDEKATAN MODEL PERIODIC REVIEW (Studi kasus PT. Garuda Maintenance Facility Aero Asia)

Skripsi

MONICA BHAKTYARTHI AKYATI I1307015

JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SEBELAS MARET

SURAKARTA 2011


commit to user

vi

ABSTRAK Monica Bhaktyarthi Akyati, NIM : I1307015, PENGENDALIAN PERSEDIAAN SUKU CADANG PESAWAT TERBANG DENGAN PENDEKATAN MODEL PERIODIC REVIEW. Skripsi. Surakarta : Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Oktober 2011. PT. Garuda Maintenance Facility Aero Asia (PT. GMF AA) merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa pelayanan perawatan dan perbaikan pesawat terbang. PT. GMF AA mengelompokkan suku cadang menjadi 3 jenis, yaitu rotable, repairable, dan consumable. PT. GMF AA mempunyai permasalahan kekurangan dan kelebihan persediaan suku cadang pada jenis consumable. Bila kondisi persediaan seperti ini terjadi terus-menerus dapat mengakibatkan meningkatnya total biaya persediaan. Oleh karena itu, penelitian ini membahas mengenai perbaikan pengendalian persediaan suku cadang jenis consumable. Tahap penelitian ini diawali dengan peramalan suku cadang. Kemudian dilakukan penentuan tingkat persediaan yang meliputi periode waktu antar pemesanan (T) dan jumlah persediaan maksimum (R) dengan menggunakan model Periodic Review. Tahap akhir dari penelitian ini adalah melakukan perbandingan total biaya pesediaan antara model Periodic Review dengan model kebijakan perusahaan. Adapun penentuan total biaya persediaan yang sesuai dengan model kebijakan perusahaan dilakukan dengan Simulasi Montecarlo. Penelitian ini menghasilkan periode waktu antar pemesanan (T) dan jumlah persediaan maksimum (R) yang optimal, yang dapat meminimalkan total biaya persediaan. Hasil perbandingan total biaya pesediaan antara model Periodic Review dengan model kebijakan perusahaan mengindikasikan adanya penghematan total biaya pesediaan yang cukup signifikan sebesar 37,07%. Kata kunci : suku cadang, model Periodic Review, Simulasi Montecarlo, periode waktu antar pemesanan (T), jumlah persediaan maksimum (R) xix + 96 halaman; 9 gambar; 23 tabel; 5 lampiran Daftar pustaka : 7 (1994-2010)


commit to user

vii

ABSTRACT Monica Bhaktyarthi Akyati, NIM: I1307015, AIRCRAFT SPARE PART INVENTORY CONTROL USING PERIODIC REVIEW MODEL APPROACH, Thesis. Surakarta: Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Sebelas Maret University, October 2011. Garuda Maintenance Facility AeroAsia Ltd.(PT GMF AA) is a company engaged in the field of an aircraft-maintenance and repairing services. GMF AA Ltd. classifies the aircraft spare parts into three groups namely rotable, repairable, and consumables. GMF AA Ltd. has a problem of having an excessive inventory and shortage of the consumable spare part. If this problem is not solved, it can increase the total inventory cost. Therefore, this study discusses the improvement of the inventory control of the consumable spare parts.

The first phase of this study is forecasting the existing spare part. Then, the we determine the inventory level which ordering period (T) and maximum inventory (R) using Periodic Review Model. The final phase of this study is comparing the total inventory cost in accordance with the corporate policy model. We use Montecarlo Simulation to determine corporate total inventory cost.

This research result an ordering period (T) and maximum inventory (R) which is optimal and can minimizes the total inventory cost. The comparative results between the total inventory cost using Periodic Review Model and corporate policy model indicate the significant saving of the total inventory cost of 37.07%.

Keywords : spare parts, Periodic Review Model, Montecarlo Simulation, ordering period (T), maximum inventory (R) xix + 96 pages; 9 figures; 23 tables; 5 appendixes Bibliography : 7 (1994-2010)


commit to user

xi

DAFTAR ISI

ABSTRAK vi ABSTRACT vii KATA PENGANTAR viii DAFTAR ISI xi DAFTAR TABEL xiii DAFTAR GAMBAR xiv

BAB I PENDAHULUAN I-I 1.1. Latar Belakang Masalah I-1 1.2. Perumusan Masalah I-4 1.3. Tujuan Penelitian I-4 1.4. Manfaat Penelitian I-4 1.5. Batasan Masalah I-5 1.6. Asumsi Penelitian I-5 1.7. Sistematika Penulisan I-5

BAB II TINJAUAN PUSTAKA II-1 2.1. Profil Perusahaan II-1 2.2. Peramalan II-2

2.2.1. Pengertian Peramalan II-2 2.2.2. Manfaat Peramalan II-2 2.2.3. Prinsip-prinsip Peramalan II-2 2.2.4. Langkah-langkah Peramalan II-3 2.2.5. Metode-metode Peramalan II-4 2.2.6. Metode-metode Peramalan Kuantitatif Time Series II-7 2.2.7. Pengukuran Kesalahan Peramalan II-10 2.2.8. Validasi Model Peramalan II-11

2.3. Persediaan II-11 2.3.1. Pengendalian Persediaan II-13 2.3.2. Klasifikasi Persediaan dengan Metode ABC II-15 2.3.3. Model Pengendalian Persediaan Periodic Review II-17

2.4. Simulasi Montecarlo II-25 2.5. Penelitian Sebelumnya II-26

BAB III METODOLOGI PENELITIAN III-1 3.1. Tahap Identifikasi Masalah III-3 3.2. Peramalan Jumlah Permintaan Suku Cadang III-5 3.3. Perhitungan Holding Cost, Ordering Cost dan Shortage Cost III-6 3.4. Penentuan Periode Waktu Antar Pemesanan (T) dan

Persediaan Maksimum (R) III-7 3.5. Penentuan Total Biaya Persediaan Suku Cadang Berdasarkan Kebijakan Perusahaan III-9 3.6. Perbandingan Hasil Perhitunagn Total Biaya Persediaan Model Persediaan Periodic Review dengan Model Kebijakan Perusahaan III-11


commit to user

xii

3.7. Analisis Hasil III-11 3.8. Kesimpulan dan Saran III-12

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA IV-1 4.1 Pengumpulan Data IV-1

4.1.1. Data Historis Permintaan Suku Cadang IV-1 4.1.2. Data Harga Suku Cadang IV-1 4.1.3. Data Leadtime Pemesanan Suku Cadang IV-3 4.1.4. Komponen Holding Cost, Ordering Cost dan Shortage Cost IV-5 4.1.5. Suku Cadang yang Diteliti IV-6

4.2 Pengolahan Data IV-8 4.2.1. Peramalan Jumlah Permintaan Suku Cadang IV-8 4.2.2. Perhitungan Holding Cost, Ordering Cost dan

Shortage Cost IV-15 4.2.3. Penentuan Periode Waktu Antar Pemesanan (T) dan

Persediaan Maksimum (R) IV-17 4.2.4. Penentuan Total Biaya Persediaan Suku Cadang

Berdasarkan Kebijakan Perusahaan IV-24 4.2.5. Perbandingan Hasil Perhitungan Total Biaya

Persediaan Model Persediaan Periodic Review dengan Model Kebijakan Perusahaan IV-37

BAB V ANALISIS HASIL V-1 5.1. Analisis Periose Waktu Antar Pemesanan (T) V-1 5.2. Analisis Persediaan Maksimum (R) V-2 5.3. Perbandingan Total Biaya Persediaan V-3 5.4. Perubahan Periode Waktu Antar Pemesanan (T) Suku Cadang Kelas B V-5 5.5. Perubahan Jumlah Permintaan Suku Cadang Kelas B V-9

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN VI-1 6.1. Kesimpulan VI-1 6.2. Saran VI-2

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN Lampiran 1 : Data Perusahaan L-1 Lampiran 2 : Klasifikasi ABC L-50 Lampiran 3 : Peramalan L-54 Lampiran 4 : Model Perioic Review L-56 Lampiran 5 : Simulasi Montecarlo L-60


commit to user

I - 1

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan mengenai latar belakang dan perumusan masalah

untuk mengidentifikasi masalah yang diangkat, tujuan dan manfaat dari

penelitian, batasan masalah serta sistematika penulisan yang bermanfaat untuk

membantu dalam menyelesaikan penelitian.

1.1. Latar Belakang Masalah

Keberadaan persediaan dalam kegiatan usaha tidak dapat dihindarkan.

Salah satu penyebab utamanya adalah barang-barang tersebut tidak dapat

diperoleh secara instan, tetapi diperlukan tenggang waktu untuk memperolehnya.

Persediaan dalam suatu usaha dapat dikategorikan sebagai modal kerja yang

berbentuk barang. Keberadaanya tidak saja dianggap sebagai beban karena

merupakan pemborosan, tetapi sekaligus juga dapat dianggap sebagai kekayaan

yang dapat segera dicairkan dalam bentuk uang tunai. Dari nilai persediaan yang

ada, akan dapat diketahui sampai seberapa besar pentingnya pengelolaan

persediaan bagi suatu usaha. Semakin tinggi nilai persediaan yang harus dikelola

dan semakin tinggi aktivitas perputaran persediaan, akan semakin besar pula

pentingnya perencanaan dan pengendalian persediaan (Bahagia, 2006).

PT. Garuda Maintenance Facility AeroAsia (PT. GMF AA) merupakan

salah satu anak perusahaan PT. Garuda Indonesia (Persero) yang bergerak pada

bidang jasa, yaitu pusat pelayanan perawatan dan perbaikan pesawat terbang.

Lokasi PT. GMF AA terletak pada area Bandara Internasional Soekarno-Hatta.

Secara khusus PT. GMF AA melayani perawatan dan perbaikan pesawat terbang

milik PT. Garuda Indonesia (Persero). Seiring berjalannya waktu, PT. GMF AA

juga membuka pelayanan perawatan pesawat terbang bagi maskapai penerbangan

dalam negeri maupun luar negeri yang mengalami kerusakan di Bandara

Internasional Soekarno-Hatta.

PT. GMF AA mengelompokkan suku cadang menjadi 3 jenis, yaitu jenis

rotable, repairable, dan consumable. Suku cadang jenis rotable yaitu suku cadang

yang dapat dirotasikan antar pesawat, dapat diperbaiki, dan harganya relatif paling

mahal dibandingkan dengan suku cadang lain. Suku cadang jenis repairable yaitu


commit to user

I - 2

suku cadang yang diperbaiki ketika suku cadang tersebut rusak dan memiliki sifat

hampir sama dengan suku cadang jenis rotable namun, harganya masih lebih

murah dari suku cadang jenis rotable. Suku cadang jenis consumable yaitu suku

cadang yang tidak dapat diperbaiki lagi jika terjadi kerusakan. Jumlah dari jenis

suku cadang jenis rotable, repairable, dan consumable lebih dari 700 jenis. Untuk

itu PT. GMF AA harus mempunyai pengendalian persediaan yang baik demi

menjaga kelancaran proses operasional perusahaan. Namun pada kenyataannya

PT. GMF AA belum dapat merealisasikan hal tersebut, terbukti dengan sering

terjadinya beberapa masalah mengenai persediaan suku cadang. Salah satu

masalah yang sering terjadi adalah habisnya persediaan di gudang suku cadang

saat dibutuhkan. Pengendalian persediaan di PT. GMF AA selama ini melakukan

pengadaan suku cadang jika persediaan suku cadang di gudang habis. Hal ini

menyebabkan pesawat terbang milik beberapa maskapai penerbangan harus

menunggu untuk diperbaiki dalam beberapa hari, karena suku cadang yang

dibutuhkan tidak ada di gudang. Adanya waktu tunggu karena perbaikan tertunda,

menyebabkan berkurangnya tingkat kepercayaan maskapai penerbangan terhadap

PT. GMF AA yang dinilai memiliki tingkat pelayanan yang rendah. Selain

kekurangan persediaan, masalah yang terjadi di PT. GMF AA adalah adanya

beberapa suku cadang yang tersimpan di gudang terlalu banyak karena permintaan

sedikit atau bahkan tidak ada permintaan sama sekali. Penyimpanan suku cadang

yang terlalu banyak menyebabkan modal yang tertanam untuk pengadaan suku

cadang meningkat.

Pada pengamatan yang dilakukan di bulan Maret 2011, dari beberapa suku

cadang yang mengalami kekurangan persediaan antara lain suku cadang 337-541-

9205 memiliki jumlah permintaan sebanyak 40 unit sedangkan jumlah persediaan

di gudang 9 unit. Suku cadang 3101768-1 memiliki jumlah permintaan sebanyak

121 unit sedangkan jumlah persediaan di gudang 5 unit. Suku cadang

BACB30FQ6A8 memiliki jumlah permintaan sebanyak 285 unit sedangkan

jumlah persediaan di gudang 19 unit. Beberapa suku cadang yang mengalami

kelebihan persediaan pada pengamatan yang dilakukan di bulan Maret 2011 yaitu

suku cadang NAS1919M05S03AU tidak memiliki permintaan, sedangkan jumlah

persediaan yang ada di gudang 60 unit. Suku cadang NAS1169C8L tidak


commit to user

I - 3

memiliki permintaan, sedangkan jumlah persediaan yang ada di gudang 148 unit.

Suku cadang HL720PN5-6 tidak memiliki permintaan, sedangkan jumlah

persediaan yang ada di gudang 25 unit. Beberapa suku cadang yang sering

mengalami permasalahan kekurangan dan kelebihan persediaan adalah suku

cadang jenis consumable.

Pengendalian persediaan sangat berpengaruh terhadap biaya operasi, oleh

karena itu dalam mengelola persediaan dibutuhkan persediaan yang optimal.

Berdasarkan beberapa masalah yang terjadi di PT. GMF AA, penelitian ini

berusaha untuk menyelesaikan masalah pengendalian persediaan suku cadang

jenis consumable. Pengendalian persediaan suku cadang jenis consumable diteliti

karena dilihat dari proses kebutuhan, penggunaan, sampai dengan pengadaan dan

pemenuhan mutlak harus dipenuhi apabila ada suatu aktivitas perawatan ataupun

perbaikan terjadi. Pada penelitian Chu,dkk (2008) pengendalian persediaan

dilakukan dengan klasifikasi ABC. Klasifikasi ABC dilakukan untuk mengetahui

tingkat kepentingan persediaan. Pengendalian persediaan dilakukan pada

persediaan yang mempunyai kategori sangat penting dan penting menurut

klasifikasi ABC. Karena, persediaan yang termasuk dalam kategori sangat penting

dan penting mempunyai pengaruh yang besar terhadap biaya operasional

perusahaan. Persediaan yang masuk ke dalam kategori sangat penting sebagai

kelas A dan penting sebagai kelas B. Chu,dkk (2008) merekomendasikan model

yang dipakai untuk mengendalikan persediaan adalah Continous Review untuk

kelas A dan Periodic Review untuk kelas B. Penelitian selanjutnya dilakukan

Muhbiantie (2011) untuk mengklasifikasikan 60 suku cadang jenis consumable di

PT. GMF AA. Penelitian Muhbiantie (2011) mengklasifikasikan 60 suku cadang

jenis consumable dengan klasifikasi ABC, serta memperbaiki pengendalian

persediaan suku cadang untuk kelas A dengan model Continous Review yang

mengacu pada penelitian Chu,dkk (2008).

Penelitian ini mengacu pada hasil klasifikasi yang dilakukan Muhbiantie

(2011). Pada penelitian ini, pengendalian persediaan dilakukan untuk kelas B

dengan model Periodic Review. Model Periodic Review merupakan model

persediaan dimana status persediaan ditentukan pada interval yang teratur atau

tetap, dan memesan banyaknya pemesanan yang dibutuhkan sampai mencapai


commit to user

I - 4

target level persediaan maksimum (Gaspersz, 2001). Dengan menggunakan model

Periodic Review, proses operasional perusahaan akan lebih efektif dan efisien. Hal

ini disebabkan karena pemantauan persediaan tidak dilakukan setiap saat,

melainkan pada periode tertentu berdasarkan interval yang ditentukan. Selain itu

model Periodic Review mampu meminimasi shortage serta dapat meminimasi

total biaya persediaan. Tahapan terakhir dalam penelitian ini adalah

membandingkan total biaya persediaan yang dikeluarkan perusahaan dengan total

biaya persediaan usulan. Total biaya perusahaan akan ditentukan dengan simulasi,

karena tidak ada ketersediaan data mengenai jumlah backorder. Sehingga model

perusahaan tidak memungkinkan untuk diselesaikan menggunakan persamaan.

1.2. Perumusan Masalah

Berdasarkan uraian pada latar belakang masalah, dapat dirumuskan suatu

pokok permasalahan dari laporan penelitian ini adalah :

1. Bagaimana melakukan perbaikan pengendalian persediaan suku cadang

pesawat terbang untuk meminimalkan total biaya persediaan di PT.GMF

AA.

2. Bagaimana melakukan perbandingan hasil perbaikan pengendalian

persediaan dengan pengendalian perusahaan.

1.3. Tujuan Penelitian

Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah :

1. Menentukan waktu pemesanan yang dapat meminimalkan total biaya

persediaan.

2. Menentukan jumlah persediaaan maksimal yang dapat meminimalkan total

biaya persediaan.

3. Membandingkan total biaya persediaan usulan dengan perusahaan.

1.4. Manfaat Penelitian

Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah :

1. Memudahkan perusahaan untuk memantau persediaan karena pemantauan

dilakukan dalam interval waktu tertentu.

2. Mengurangi terjadinya backorder karena persediaan tidak nol.


commit to user

I - 5

3. Shortage yang terjadi berkurang sehingga dapat meminimalkan total biaya

persediaan suku cadang.

4. Perusahaan dapat mengetahui seberapa baik model usulan dengan

perbandingan total biaya persediaan.

1.5. Batasan Masalah

Pada laporan penelitian ini, dicantumkan batasan masalah agar

permasalahan yang dibahas jelas, yaitu mengoptimalkan persediaan suku cadang.

Batasan masalah yang digunakan adalah :

1. Suku cadang yang diamati adalah suku cadang jenis consumable untuk

pesawat terbang tipe B737.

2. Suku cadang yang diteliti sebanyak 60 item yang didasarkan pada jumlah

permintaan suku cadang yang paling tinggi.

3. Data permintaan suku cadang yang digunakan adalah data permintaan

suku cadang pada tahun 2001 sampai dengan tahun 2010.

4. Pengendalian persediaan hanya dilakukan pada suku cadang kelas B hasil

dari penelitian Muhbiantie (2011).

1.6. Asumsi

Asumsi-asumsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah :

1. Suku cadang yang dipesan datang dengan jumlah sesuai pesanan dan

dalam keadaan baik.

2. Permintaan suku cadang berdistribusi normal.

3. Harga suku cadang yang digunakan dalam penelitian merupakan harga

pada tahun 2010.

4. Pemasok selalu dapat memenuhi permintaan dari PT. GMF AA.

1.7. Sistematika Penulisan

Pada penulisan laporan penelitian ini, dicantumkan sistematika penulisan

yang menguraikan setiap bab untuk mempermudah dalam pembahasannya.

Laporan penelitian ini terdapat enam bab, yaitu :


commit to user

I - 6

BAB I PENDAHULUAN

Pada bab ini menguraikan pengantar permasalahan seperti latar

belakang masalah yang terdapat di PT. GMF AA, perumusan masalah

pengendalian persediaan suku cadang pesawat terbang pada gudang,

tujuan dan manfaat penelitian untuk memperbaiki sistem pengendalian

persediaan suku cadang di PT. GMF AA, batasan masalah, asumsi dan

sistematika penulisan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini memaparkan tinjauan umum PT. GMF AA dan teori-teori yang

berhubungan dengan materi yang diambil dari beberapa referensi baik

buku, jurnal maupun internet. Materi tersebut adalah pengertian

pesediaan, metode klasifikasi ABC, peramalan (forecasting), metode

Periodic Review serta Simulasi Montecarlo.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini menjelaskan mengenai pelaksanaan penelitian yang dilakukan

yang terstruktur tahap demi tahap dan digambarkan dalam bentuk

flowchart. Tahapan yang dilalui dimulai dari tahap pendahuluan yaitu

identifikasi masalah, melakukan proses perbaikan pengendalian

persediaan suku cadang, analisis dan interpretasi hasil serta tahap

terakhir adalah melakukan penarikan kesimpulan dan memberikan

saran.

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

Bab ini menyajikan pengumpulan data dan pengolahan data untuk

melakukan pengendalian persediaan suku cadang yang optimal.

Pengumpulan data berupa data permintaan suku cadang selama tahun

2001-2010, data harga suku cadang, data leadtime pemesanan suku

cadang, komponen ordering cost, holding cost dan shortage cost serta

data jumlah lot pemesanan dan titik pemesanan kembali perusahaan.

Setelah itu dilakukan pengolahan data sesuai dengan perumusan

masalah yang berdasarkan metodologi penelitian.


commit to user

I - 7

BAB V ANALISIS HASIL

Bab ini berisi pembahasan dari hasil pengumpulan dan pengolahan data

mengenai perbaikan pengendalian persediaan suku cadang pesawat

terbang untuk meminimalkan total biaya persediaan dan perbandingan

hasil perbaikan pengendalian persediaan dengan pengendalian

perusahaan.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini merupakan bab paling akhir dalam laporan penelitian ini yang

berisi kesimpulan dan saran yang diperoleh dari pengolahan data dan

analisis yang dilakukan, disertai rekomendasi perbaikan pengendalian

persediaan untuk PT. GMF AA.


commit to user

II - 1

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini membahas prodil perusahaan dan teori yang digunakan dalam

penelitian, sebagai landasan dan dasar pemikiran untuk membahas serta

menganalisa permasalahan yang ada.

2.1. Profil Perusahaan

PT. Garuda Maitenance Facilities Aero Asia atau biasa disingkat PT. GMF

AA merupakan salah satu perusahaan jasa perawatan pesawat yang terbesar di

Indonesia. PT. GMF AA adalah anak perusahaan dari PT. Garuda Indonesia, yang

dahulunya bernama Garuda Maintenance Facility Support Center yang berdiri

pada tahun 1984. Dalam upaya untuk meningkatkan kemampuannya, pada tahun

1996 GMF berubah menjadi Unit Bisnis Strategi (SBU) dengan nama SBU-GMF

dan mulai melayani operator pihak ketiga. Pada tahun 2002, GMF berubah dari

SBU-GMF menjadi perusahaan sendiri yaitu PT. GMF AA yang terpisah dari PT.

Garuda Indonesia. Dengan ini PT. GMF AA memiliki badan hukum sendiri

sehingga dapat membuat kebijakan-kebijakan sendiri tanpa harus bersandar oleh

kebijakan-kebijakan PT. Garuda Indonesia. PT. GMF AA sendiri terletak di

kompleks Bandara Internasional Soekarno-Hatta dengan luas lahan sebesar 115

hektar.

PT. GMF AA memiliki visi ke dalam tiga tahap selama 15 tahun, berikut

visi pada tahun (2003-2018), yang dikenal dengan ‘Global Challenge’ :

· Tahap pertama (2003-2007) : “Membangun fondasi GMF untuk dominasi

di regional” (building a foundation for regional dominance).

· Tahap kedua (2008-2012) : “GMF menjadi MRO kelas dunia pilihan

customer choice)

· Tahap ketiga (2013-2018) : “GMF menjadi pemain dominan di pasar

dunia” (Dominant player in the world market).

Dalam mencapai visi yang telah ditetapkan PT. GMF AA mempunyai misi

dengan menyediakan solusi perawatan, reparasi, dan overhaul yang teritegrasikan

dan handal untuk keselamatan ruang udara dan menjamin kualitas hidup umat


commit to user

II - 2

manusia (to provide integrated and reliable maintenance, repair, and overhaul

solutions for a safety sky and secured quality of life of mankind).

2.2. Peramalan

2.2.1. Pengertian Peramalan

Aktivitas peramalan merupakan suatu fungsi bisnis yang berusaha

memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu

dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Dengan demikian peramalan merupakan

suatu dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa

variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis (Gaspersz, 2001).

2.2.2. Manfaat Peramalan

Peramalan permintaan sangat bermanfaat bagi perusahaan karena

berhubungan dengan pengambilan keputusan. Manfaat dari peramalan permintaan

adalah sebagai berikut:

1. Untuk menentukan kebijakan dalam persoalan penyusunan anggaran untuk

segala aktivitas yang dilaksanakan, seperti anggaran penjualan dan

sebagainya.

2. Pedoman untuk pengendalian persediaan, karena bila persediaan terlalu

besar maka akan menimbulkan biaya penyimpanan yang tinggi dan

sebaliknya bila persediaan terlalu kecil maka akan berpengaruh pada

tingkat pelayanan terhadap konsumen. Oleh karena itu, peramalan dapat

digunakan sebagai pedoman untuk mengendalikan persediaan.

3. Merupakan langkah evaluasi yang baik untuk mengatur tingkat pelayanan

(kemampuan memenuhi permintaan) terhadap konsumen.

2.2.3. Prinsip-prinsip Peramalan

Permalan mempunya prinsip-prinsip yang perlu dipertimbangkan,

diantaranya :

1. Secara umum, teknik peramalan berasumsi bahwa sesuatu yang

berlandaskan pada sebab yang sama yang terjadi dimasa lalu akan

berlanjut dimasa yang akan datang.


commit to user

II - 3

2. Tidak ada peramalan yang sempurna, peramalan hanya tidak mengurangi

ketidakpastian dari suatu kondisi yang akan terjadi dimasa yang akan

datang. Dengan demikian hasil peramalan mengandung nilai kesalahan.

3. Peramalan untuk family item cenderung lebih akurat dari pada peramalan

untuk produk individu.

4. Peramalan jangka pendek mengandung ketidakpastian yang lebih sedikit

daripada peramalan untuk jangka waktu yang lebih lama. Dengan

demikian peramalan untuk jangka waktu yang lebih pendek lebih akurat.

2.2.4. Langkah-langkah Peramalan

Langkah-langkah yang harus diperhatikan untuk menjamin efektivitas dan

efisiensi dari sistem peramalan dalam manajemen permintaan, yaitu:

1. Menentukan tujuan dari peramalan

Tujuan utama dari peramalan permintaan adalah untuk menentukan

permintaan dari produk-produk independent demand dimasa yang akan

datang.

2. Memilih produk independent demand yang akan diramalkan

Pemilihan produk independent demand tergantung pada situasi dan kondisi

aktual dari masing-masing industri manufaktur dan tujuan peramalan itu

sendiri.

3. Menentukan horizon waktu peramalan semakin jauh periode dimasa

datang yang diramalkan (dengan asumsi faktor lain tetap) maka hasil

ramalan akan semakin kurang akurat.

4. Mengumpulkan data yang diperlukan untuk melakukan peramalan

Data yang diperlukan untuk melakukan peramalan adalah data permintaan,

leadtime, persediaan dan lain sebagainya. Jangka waktu untuk proses

peramalan secara normal minimal 1 tahun.

5. Memilih model-model peramalan

Pemilihan model peramalan bergantung pada pola data dan horizon waktu

peramalan. Pola data dapat dibedakan menjadi 4, yaitu:


commit to user

II - 4

· Pola horizontal (H), terjadi bilamana nilai data berfluktuasi di sekitar

rata-rata yang konstan. Deret seperti ini stasioner terhadap nilai rata-

rata.

· Pola musiman (S), terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor

musiman, misalnya tahun, minggu, atau hari tertentu.

· Pola siklis (C), merupakan pola musiman dengan periode waktu jangka

panjang, biasanya berhubungan dengan siklus bisnis.

· Pola trend (T), terjadi bilamana ada kenaikan atau penurunan jangka

panjang dalam data.

Dari identifikasi pola dasar maka akan ditemukan formulasi model

matematis (dengan asumsi yang diperlukan) sehingga pola tersebut dapat

diteruskan dan diperbaharui untuk masa yang akan datang.

6. Penentuan model peramalan

Model peramalan yang baik adalah model peramalan yang dapat

memberikan hasil ramalan yang tidak jauh berbeda dengan kenyataan yang

terjadi. Dengan kata lain model peramalan yang baik adalah yang dapat

memberikan simpangan terkecil antara hasil peramalan dengan data

aktualnya.

7. Validasi model peramalan

Validasi model peramalan dapat dilakukan dengan menggunakan tracking

signal. Tracking signal adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu

ramalan memperkirakan nilai-nilai aktual.

8. Membuat peramalan

2.2.5. Metode-metode Peramalan

Semua metode peramalan menggunakan pengalaman masa lalu untuk

meramalkan masa depan yang mengandung ketidakpastian. Oleh karena itu

peramalan mengasumsikan bahwa kondisi-kondisi yang menghasilkan data masa

lalu tidak berbeda dengan kondisi di masa datang. Secara garis besar ada 2 macam

metode peramalan yang dapat digunakan (Gaspersz, 2001):


commit to user

II - 5

1. Teknik Peramalan Kualitatif

Adalah peramalan yang lebih mengandalkan jugdement dan intuisi

manusia ketimbang penggunaan data historis yang dimiliki. Macam Teknik

Peramalan Kualitatif (Gaspersz, 2001):

a. Metode Eksploratoris : Metode peramalan kualitatif yang dimulai dari

masa lalu dan masa kini sebagai titik awalnya dan bergerak ke arah masa

depan secara heuristik.

Contoh : Metode Delphi, Kurva Pertumbuhan, penelitian morfologis.

b. Metode Normatif : Metode peramalan kualitatif yang dimulai dengan

menetapkan sasaran dan tujuan yang akan datang, kemudian bekerja

mundur untuk melihat apakah hal ini dapat dicapai, berdasarkan kendala,

sumber daya, dan teknologi yang tersedia. Peramalan kualitatif tidak

bertujuan untuk memberikan suatu peramalan numerik tertentu, dan

biasanya digunakan untuk keadaan jangka panjang dan menengah seperti

perumusan strategi, pengembangan produk dan teknologi baru.

2. Teknik Peramalan Kuantitatif

Adalah peramalan dengan menggunakan data histories dengan syarat jika

data histories yang tersedia cukup memadai dan jika data dianggap cukup

representatif untuk meramalkan masa datang. Peramalan kuantitatif dapat

diterapkan bila terdapat tiga kondisi (Gaspersz, 2001):

a. Tersedianya informasi tentang masa lalu.

b. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik.

c. Dapat diasumsikan bahwa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut di

masa mendatang.

Macam teknik peramalan kuantitatif (Gaspersz, 2001):

a. Metode deret berkala (time series)

Metode peramalan kuantitatif yang bertujuan untuk menemukan pola

dalam deret data histories dan mengekstrapolasikan pola tersebut ke masa depan.

Berdasarkan pola datanya, metode time series ada 4 tipe yaitu: pola horizontal,

musiman, (seasional), siklis, dan trend. Gambar 3.1 merupakan gambar dari

masing-masing pola data time series (Gaspersz, 2001):


commit to user

II - 6

A B

C D

Gambar 2.1. Pola Data Time Series Sumber : Gaspersz, 2001 Keterangan gambar :

· A adalah suatu data runtut waktu yang bersifat stasioner atau horisontal,

dimana serial data nilai rata-ratanya tidak berubah sepanjang waktu.

· B adalah suatu data runtut waktu yang bersifat musiman, dimana data

mempunyai perubahan yang berulang.

· C adalah suatu data siklis, yaitu didefinisikan sebagai fluktuasi seperti

gelombang di sekitar trend.

· D adalah suatu data runtut waktu yang bersifat trend. Suatu data runtut

waktu dikatakan mempunyai trend jika nilai harapannya berubah

sepanjang waktu sehingga data tersebut diharapkan akan meningkat atau

menurun selama periode dimana peramalan diinginkan.

b. Metode kausal

Metode peramalan kuantitatif yang mengasumsikan faktor yang

diramalkan menunjukkan suatu hubungan sebab-akibat dengan satu atau lebih

variabel bebas. Baik peramalan model deret berkala maupun model kausal

mempunyai keuntungan dalam situasi tertentu. Model time series dapat digunakan

untuk meramalkan dengan mudah, sedangkan model kausal dapat digunakan

dengan keberhasilan yang lebih besar untuk pengambilan keputusan dan

kebijaksanaan. Untuk bahasan selanjutnya hanya dibatasi pada metode-metode

time series, yaitu sesuai dengan bahasan dari laporan yang bertujuan untuk

menganalisa permintaan dan persediaan. (Gaspersz, 2001)


commit to user

II - 7

2.2.6. Metode-metode Peramalan Kuantitatif Time Series

Berikut ini adalah beberapa metode peramalan yang digolongkan model

kuantitatif untuk model deret berkala (time series) yaitu: rata-rata bergerak

(moving averages model), pemulusan eksponensial (exponential smoothing), dan

adaptive exponential smoothing.

1. Model Rata-rata Bergerak (Moving Average Model)

Model rata-rata bergerak menggunakan sejumlah data aktual permintaan

yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan di masa yang

akan datang. Metode rata-rata bergerak akan efektif bila kita dapat

mengasumsikan bahwa permintaan pasar terhadap produk akan tetap stabil

sepanjang waktu (Gaspersz, 2001).

Teknik ini akan bekarja secara sempurna bila pola data yang digunakan

stasioner atau relative steady, tidak ada lonjakan atau penurunan terlalu tajam.

Metode ini tidak dapat digunakan untuk menangani data yang memiliki komponen

trend dan musiman. Model rata-rata bergerak diperoleh degan menghitung rata-

rata suatu nilai runtut waktu dan kemudian mengunakannya untuk meramal

periode selanjutnya. Persamaan metode ini adalah : Rata-rata bergerak n-Periode = ∑ (permintaan dalam n-Periode terdahulu)n

…⽘2.1… 2. Model Rata-rata Bergerak Terbobot (Weighted Moving Averages

Model)

Model rata-rata bergerak terbobot lebih responsive terhadap perubahan,

karena data dari periode yang baru biasanya diberi bobot yang besar. Suatu model

rata-rata bergerak n-periode terbobot, dinyatakan sebagai berikut (Gaspersz,

2001):

Weighted MA(n) = ∑ (pembobot periode n)(permintaan aktual periode n)∑ (pembobot) ….⽘2.2…

3. Model Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing)

Model peramalan pemulusan eksponensial bekerja hamper sama dengan

alat thermostat, dimana bila galat ramalan (forecast error) adalah positif, yang

berarti nilai aktual permintaan lebih tinggi daripada nilai ramalan (A-F > 0).

Sebaliknya apabila galat ramalan adalah negatif, berarti nilai aktual permintaan


commit to user

II - 8

lebih rendah daripada nilai ramalan (A-F < 0), maka model pemulusan

eksponensial akan secara otomatis menurunkan nilai ramalan. Proses penyesuaian

ini berlangsung terus-menerus, kecuali galat ramalan telah mencapai nol. Model

peramalan biasa digunakan apabila pola data historis dari data aktual permintaan

bergejolak atau tidak stabil dari waktu ke waktu (Gaspersz, 2001).

a. Metode Single Exponential Smoothing

Metode ini adalah suatu prosedur yang terus menerus memperbaiki

peramalan dengan merata-rata (menghaluskan atau smoothing) nilai masa lalu dari

suatu runtut data dengan exponential. Persamaan yang dipakai dalam metode ini

adalah (Gaspersz, 2001):

Ft-1 =荒X1 峸⽘1石荒…F1………………………………………………………..⽘2.3… Dimana:

Ft+1 = peramalan untuk periode t + 1

α = konstanta pemulusan

Xt = data aktual periode t

Ft = peramalan untuk periode t jika t = 1

Pada metode ini nilai yang lebih baru diberikan bobot yang relative besar

dari yang lama. Metode ini cocok untuk data stasioner. Kelebihan dari metode ini

adalah tidak memerlukan data yang terlalu banyak dan dapat mengurangi masalah

penyimpanan data.

b. Metode Double Exponential Smoothing

Pada metode double exponential smoothing secara teoritis akan sesuai jika

series data yang memiliki pola data horizontal (tidak memiliki trend). Jika data

tersebut dipakai untuk serial data yang memiliki trend yang konsisten, ramalan

yang dibuat akan berada dibelakang trend itu. Metode double exponential

smoothing ini menghindari masalah tersebut dengan cara explisit mengenali dan

mempertimbangkan adanya trend. Metode ini menggunakan dua konstanta

pemulusan. Konstanta tersebut adalah α dan β (Gaspersz, 2001).

S’t = αXt + (1-α) S’t-1…………………………..………………………………(2.4)

S’’t = β*S’t + (1- β) S’t-1………………………..……………...………………(2.5)


commit to user

II - 9

c. Adaptive Exponential Smoothing

Metode ini dimulai dengan menetapkan nilai α pada setiap periode.

Pengecekan terhadap nilai α dengan tiga nilai, α - 0.05, α, α + 0.05, makan akan

diperoleh nilai F(t) dengan error absolut terkecil. Formula untuk metode ini

adalah (Gaspersz, 2001):

F(0) = A(1)

F(t) = α A(t) + (I – α) F(t-I)……………………………....…...………………(2.6)

Dimana :

F(t) = peramalan untuk periode t

A(t) = aktual data dalam periode t

I = seasonal index untuk periode t

4. Model Analisis Garis Kecenderungan (Trend Analysis Model)

Model analisis garis kecenderungan dipergunakan sebagai model

peramalan apabila pola historis dari data aktual permintaan menunjukkan adanya

suatu kecenderungan menaik dari waktu ke waktu. Model analisis garis

kecenderungan yang paling sederhana adalah menggunakan persemaan garis lurus

(straight line equation), sebagai berikut (Gaspersz, 2001):

Ft = a +bt……………………………………………………………………. (2.7)

dimana,

Ft = nilai ramalan permintaan pada period ke-t

a = intersep

b = slope dari garis kecenderungan (trend line), merupakan tingkat

perubahan dalam permintaan

t = indeks waktu (t = 1, 2, 3, … , n) ; n adalah banyaknya periode waktu

Slope dan intersep dari persamaan garis lurus dihitung dengan

menggunakan formulasi sebagai berikut :

b = ∑ tA - n(t - bar)(A - bar)∑ t挠石柜⽘棍石̈A …挠 ………………………………………………….(2.8)

a = A-bar – b(t-bar)………………………………………………………..….(2.9)

dimana,

b = slope dari persamaan garis lurus

a = intersep dari persamaan garis lurus


commit to user

II - 10

t = indeks waktu

t-bar = nilai rata-rata dari t

A = variabel permintaan (data aktual permintaan)

A-bar = nilai rata-rata permintaan per periode waktu, rata-rata dari A

2.2.7. Pengukuran Kesalahan Peramalan

Peramalan yang baik mempunyai berbagai kriteria yang penting antara lain

akurasi, biaya dan kemudahan. Akurasi dari suatu hasil peramalan diukur dengan

bias dan konsistensi peramalan. Hasil peramalan dikatakan bias bila peramalan

tersebut terlalu tingi atau terlalu rendah dibandingkan dengan kenyataan yang

sebenarnya terjadi. Hasil peramalan dikataka konsisten jika besar kesalahan

peramalan relatif kecil. Ukuran akurasi hasil peramalan merupakan tingkat

perbedaan antara hasil peramalan dengan permintaan yang dsebenarnya terjadi.

Ukuran akurasi peramalan yang biasa digunakan yaitu:

1. Mean Error 玐∑硅平n

………………………………………………………….⽘2.10… 2. Mean AbsoluteError 玐∑|硅平|

n……………………………………………....⽘2.11…

3. Sum of SquareError 玐素硅平2 ……………………………………………...⽘2.12… 4. Mean SquaredError 玐∑⽘硅平…2

n………………………………………….….⽘2.13…

5. Standard Deviation ofError 玐顺∑硅平2⽘n-1… .…………………………….…..…..⽘2.14… 6. Percentage Error 玐硅平贯平时100%………………………………………….…..⽘2.15… 7. Mean Percentage Error =

∑丸Ǵ平柜 ……………………………………………(2.16)

8. Mean Absolute Percentage Error = ∑|丸Ǵ平|柜 ………………………………...(2.17)

Dimana ei merupakan kesalahan (error) pada periode i yang nilainya didapat

dari selisih antara nilai actual dengan nilai ramalan periode i. Secara sistematis ei

dinyatakan sebagal berikut:

e = Xi – Fi .................................................................................................... .…(2.18)


commit to user

II - 11

dimana Xi: data aktual pada periode ke-i

Fi : hasil forecasting pada periode ke-i.

2.2.8. Validasi Model Peramalan

Tracking signal adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu ramalan

memperkirakan nilai-nilai aktual. Suatu ramalan diperbaharui setiap minggu,

bulan, atau triwulan, sehingga data permintaan yang baru dibandingkan terhadap

nilai-nilai ramalan. Tracking signal dihitung sebagai running sum of the forecast

error (RFSE) dibagi dengan mean absolute deviation (MAD). Persamaan untuk

menentukan tracking signal adalah :

Tracking signal= RFSEMAD

………………………………….………………….(2.19)

2.3. Persediaan

Persediaan merupakan asset penting yang dimiliki suatu perusahaan guna

memenuhi permintaan pelanggannya. Salah satu alat ukur manajemen persediaan

adalah total biaya persediaan dan service level. Pihak manajemen perlu

merencanakan kebijakan persediaan yang dimilikinya guna mengoptimalkan biaya

persediaan dan service level (Jauhari, 2008).

Persediaan adalah bahan atau barang yang disimpan dan akan digunakan

untuk memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk proses produksi atau perakitan,

untuk dijual kembali, serta untuk suku cadang dan suatu peralatan atau mesin

(Herjanto, 1999). Persediaan dapat berupa bahan mentah, bahan pembantu, barang

dalam proses, barang jadi, ataupun suku cadang. Persediaan merupakan suatu hal

yang tak terhindarkan. Penyebab timbulnya persediaan sebagai berikut:

1. Mekanisme pemenuhan atas permintaan. Permintaan terhadap suatu

barang tidak dapat terpenuhi seketika bila barang tersebut tidak tersedia

sebelumnya. Untuk menyiapkan barang tersebut, diperlukan waktu untuk

pembuatan dan pengiriman, maka adanya persediaan merupakan hal yang sulit

dihindarkan.

2. Keinginan untuk meredam ketidakpastian. Ketidakpastian terjadi akibat

permintaan yang bervariasi dan tidak pasti dalam jumlah maupun kedatangan,

waktu pembuatan yang tidak cenderung konstan antara satu produk dengan


commit to user

II - 12

produk berikutnya, waktu tenggang (leadtime) yang cenderung tidak pasti karena

banyak faktor yang tidak dapat dikendalikan. Ketidakpastian ini dapat diredam

dengan mengadakan persediaan.

3. Keinginan melakukan spekulasi yang bertujuan mendapatkan keuntungan

besar dari kenaikan harga di masa mendatang.

Keberadaan inventori tidak saja dianggap sebagai beban karena

merupakan pemborosan, tetapi sekaligus juga dapat dianggap sebagai kekayaan

yang dapat segera dicairkan dalam bentuk uang tunai (Bahagia, 2006). Klasifikasi

persediaan menjadi tiga bentuk sesuai dengan keberadaannya, yaitu (Bahagia,

2006):

1. Bahan baku (raw material)

Merupakan masukan awal proses transformasi produksi yang selanjutnya

akan diolah menjadi produk jadi. Ketersediaan bahan baku akan sangat

menentukan kelancaran proses produksi sehingga perlu dikelola secara saksama.

Inventori jenis ini didatangkan dari luar system dan keberadaannya secara fisik

biasanya disimpan di gudang penerimaan (receiving storage).

2. Barang setengah jadi (work in process)

Merupakan bentuk peralihan dari bahan baku menjadi produk jadi. Dalam

system manufaktur yang bersifat pesanan (job order), adanya inventori barang

setengah jadi ini biasanya tidak dapat dihindari sebab proses transformasi

produksinya memerlukan waktu yang cukup lama. Sementara dalam sistem

manufaktur yang bersifat produksi massa (mass production), adanya inventori

barang setengah jadi karena karakteristik prosesnya yang memang demikian atau

terjadi karena lintasan produksinya yang tidak seimbang.

3. Barang jadi (finished good)

Merupakan hasil akhir proses transformasi produksi yang sia dipasarkan

kepada pemakai. Sebalum diangkut kepada pemakai yang membutuhkan, barang

jadi disimpan untuk bebrapa waktu sampai dengan datangnya pembeli, sedangkan

dalam sistem manufaktur yang bersifat produksi massa (mass production),

biasanya barang yang jadi disimpan untuk bebrapa waktu sampai dengan

datangnya pembeli, sedangkan dalam sistem manufaktur yang bersifat pesanan

(job order), begitu barang tersebut selesai diproduksi akan segera diambil oleh


commit to user

II - 13

pemakai yang memesannya. Dengan demikian, dalam sistem manufaktur

berdasarkan pesanan sangat jarang ditemui barang inventori barang jadi di

gudang.

Ketika permintaan bersifat probabilistik, persediaan bisa dikelompokkan

menjadi 4, yaitu (Silver dkk, 1998),:

1. On-hand stock

Merupakan persediaan yang dimiliki perusahaan yang secara fisik ada di

gudang dan nilainya selalu positif.

2. Net stock

Net stock = (on-hand) – (backorder), persediaan ini bisa negatif ketika

terjadi backorder.

3. Inventory position

Disebut juga available stock.

Inventory position = (on-hand) + (on-order) – (backorder) – (commited)

4. Safety stock

Rata-rata tingkat net stock sebelum pembelian material berikutnya

diterima.

2.3.1 Pengendalian Persediaan

Model inventori probabilistic adalah model utnuk menjawab persoalan

inventori dimana fenomenanya tidak diketahui secara pasti, namun nilai

ekspektasi, variansi, dan pola distribusi kemungkinannya dapat diprediksi

(Bahagia, 2006). Persoalan utama dalam inventori probabilistic adalah selain

menentukan besarnya stok operasi juga menentukan besarnya cadangan pengaman

(safety stock).

Untuk menentukan berapa besar cadangan pengaman (ss) pada suatu

leadtime (L) dan tingkat pelayanan (η) perlu diketahui bagaimana bentuk pola

distribusi kemungkinan permintaan selama leadtime tersebut. Jika distribusi

kemungkinan permintaan selama leadtime berdistribusi normal dengan fungsi

kepadatan probabilitas f(x) dan harga rata-rata sebesar DL, standar deviasi sebesar

SL maka besarnya cadangan pengaman (ss) untuk besar kemungkinan kekurangan

(α) dapat direprentasikan pada Gambar 2.2.


commit to user

II - 14

Gambar 2.2. Representasi Cadangan Pengaman (ss) Distribusi Normal Sumber : Bahagia, 2006

Keterangan :

SL : standar deviasi selama leadtime

DL : ekspektasi permintaan selama leadtime

r : inventori yang dimiliki saat pemesanan dilakukan

ss : cadangan pengaman (safety stock)

α : kemungkinan kekurangan

Unsur biaya yang terdapat dalam pengendalian persediaan dapat

digolongkan menjadi tiga, yaitu biaya pemesanan, biaya penyimpanan, dan biaya

kekurangan persediaan.

1. Biaya pemesanan

Biaya pemesanan (ordering cost, set up cost, procurement cost) adalah

biaya yang dikeluarkan sehubungan dengan kegiatan pemesanan suku cadang,

sejak dari pemesanan sampai tersedianya barang di gudang. Biaya pemesanan ini

meliputi biaya yang dikeluarkan dalam rangka mengadakan pemesanan barang

tersebut, yang dapat mencakup biaya administrasi dan penempatan order, biaya

pemilihan vendor atau pemasok, biaya pengangkutan, biaya penerimaan dan biaya

pemeriksaan barang. Biaya pemesanan tidak tergantung dari jumlah yang dipesan,

tetapi tergantung dari berapa kali pesanan dilakukan.

2. Biaya Penyimpanan

Biaya penyimpanan (carrying cost, holding cost) adalah biaya yang

dikeluarkan berkenaan dengan diadakannya persediaan barang. Yang termasuk

biaya ini antara lain biaya sewa gudang, biaya administrasi pergudangan, gaji

pegawai gudang, biaya listrik, biaya modal yang tertanam dalam persediaan, biaya


commit to user

II - 15

asuransi, ataupun biaya kerusakan, kehilangan atau penyusutan barang selama

dalam penyimpanan. Biaya modal merupakan komponen biaya penyimpanan

terbesar, baik itu berupa biaya bunga kalau modalnya berasal dari pinjaman

maupun biaya oportunitas apabila modalnya milik sendiri. Biaya penyimpanan

dapat dinyatakan dalam dua bentuk, yaitu sebagai presentase dari nilai rata-rata

persediaan per-tahun dan dalam bentuk rupiah per-tahun per-unit barang.

3. Biaya kekurangan persediaan

Biaya kekurangan persediaan (shortage cost, stock out cost) adalah biaya

yang timbul sebagai akibat tidak tersedianya barang pada waktu diperlukan. Biaya

kekurangan persediaan ini pada dasarnya bukan biaya nyata (riil), melainkan

berupa biaya kehilangan kesempatan. Termasuk dalam biaya ini, antara lain

semua biaya kesempatan yang timbul karena terhentinya proses produksi sebagai

akibat tidak adanya bahan yang diproses, biaya administrasi tambahan, biaya

tertundanya penerimaan keuntungan, bahkan biaya kehilangan pelanggan.

2.3.2 Klasifikasi Persediaan dengan Metode ABC

Metode pengendalian persedian ABC didasarkan pada hubungan distribusi

pendapatan yang dikemukakan oleh Pareto bahwa distribusi sebagian pendapatan

(80%) terpusat pada sebagian kecil individu (20%) dari total populasi. Hubungan

serupa juga terjadi dalam persediaan. Sebagian kecil item persediaan

menyebabkan sebagian besar ongkos persediaan keseluruhan. Pengendalian ketat

atas part-part dengan biaya yang tinggi akan membawa kepada pengendalian

yang efektif atas seluruh biaya persediaan. Ongkos administrasi pada saat yang

sama juga akan dapat ditekan.

Metode pengendalian persediaan untuk menangani hal ini dikenal sebagai

metode ABC, menurut klasifikasi persediaan. Persediaan yang bernilai tinggi

digolongkan ke dalam kelas A, persediaan yang bernilai sedang digolongkan ke

dalam kelas B, dan persediaan bernilai rendah digolongkan ke dalam kelas C.

Perbedaan kebijaksanaan persediaan untuk ketiga kelas ini. Investasi harus

ditekan untuk item persediaan kelas A dan B sehingga kebijaksanaan minimasi

ongkos harus dilakukan dengan ketat. Item persediaan kelas C dapat disediakan

agak berlebihan dan dengan pengendalian longgar untuk mengurangi resiko


commit to user

II - 16

kehabisan persediaan. Penggunaan analisis ABC untuk menetapkan, yaitu

(Gaspersz, 2001):

1. Frekuensi perhitungan inventori (cycle counting), dimana material-

material kelas A harus diuji lebih sering dalam hal akurasi catatan

inventory dibandingkan material-material kelas B atau C.

2. Prioritas rekayasa (engineering), dimana material-material kelas A dan B

memberikan petunjuk pada bagian rekayasa dalam peningkatan program

reduksi biaya ketika mencari material-material tertentu yang perlu

difokuskan.

3. Prioritas pembelian (perolehan), dimana aktifitas pembelian seharusnya

difokuskan pada bahan-bahan baku bernilai tinggi (high cost) dan

penggunaan dalam jumlah tinggi (high usage). Fokus pada material-

material kelas A untuk pemasokan (sourcing) dan negosiasi.

4. Keamanan: meskipun nilai biaya per unit merupakan indikator yang lebih

baik dibandingkan nilai penggunaan (usage value), namun analisis ABC

boleh digunakan sebagai indikator dari material-material mana (kelas A

dan B) yang seharusnya lebih aman disimpan dalam ruangan terkunci

untuk mencegah kehilangan, kerusakan atau pencurian.

5. Sistem pengisian kembali (replenishment system), dimana klasifikasi ABC

akan membantu mengidentifikasi metode pengendalian yang digunakan.

Akan lebih ekonomis apabila mengendalikan material-material kelas C

dengan simple two-bin system of replenishment (bin reserve system or

visual review system) dan metode-metode yang lain untuk material-

material kelas A dan B.

6. Keputusan investasi, karena material-material kelas A menggambarkan

investasi yang lebih besar dalam inventori, maka perlu lebih berhati-hati

dalam membuat keputusan tentang kuantitas pesanan dan stok pengaman

terhadap material-material kelas A dibandingkan terhadap material-

material kelas B dan C.


commit to user

II - 17

Terdapat sejumlah prosedur untuk mengelompokan material-material

inventori ke dalam kelas A, B dan C antara lain (Gaspersz, 2001) :

1. Tentukan volume penggunaan per periode waktu (biasanya per tahun) dari

material-material inventori yang ingin diklasifikasikan.

2. Gandakan (kalikan) volume penggunaan per periode waktu (per tahun)

dari setiap material inventori dengan biaya per unitnya guna memperoleh

nilai total penggunaan biaya per per periode waktu (per tahun) untuk setiap

material inventori itu.s

3. Jumlahkan nilai total penggunaan biaya dari semua material inventori itu

untuk memperoleh nilai total penggunaan biaya agregat (keseluruhan).

4. Bagi nilai total penggunaan biaya dari setiap material inventori itu dengan

nilai total penggunaan biaya agregat, untuk menentukan persentase nilai

total penggunaan biaya dari setiap material inventori itu.

5. Daftarkan material-material itu dalam rank persentase nilai total

penggunaan biaya dengan urutan menurun dari terbesar sampai terkecil.

6. Klasifikasikan material-material inventori itu ke dalam kelas A, B dan C

dengan kriteria 20% dari jenis material diklasifikasikan ke dalam kelas A,

30% dari jenis material diklasifikasikan ke dalam kelas B, dan 50% dari

jenis material diklasifikasikan ke dalam kelas C.

2.3.3 Model Pengendalian Persediaan Periodic Review

Metode periodic review adalah salah satu metode untuk menentukan

kebijakan perusahaan. Dengan metode periodic review, status persediaan di

gudang ditentukan pada interval yang teratur dan tetap, dan memesan order

quantity yang dibutuhkan sampai mencapai level persediaan maksimum.

Persediaan pengaman (safety stock) yang disediakan di gudang harus lebih besar

daripada metode continous review karena dalam metode periodic review

persediaan pengaman harus mencakup variasi permintaan selama periode review

dan selama waktu tunggu (leadtime).

Metode periodic review merupakan system pemesanan kembali secara

periodek, dimana interval waktu di antara pesanan-pesanan adalah tetap

(misalnya: mingguan, bulanan, atau triwulan), tetapi ukuran pemesanan bervariasi

sesuai dengan pemakaian pada saat review terakhir. Adopsi metode periodic


commit to user

II - 18

review disarankan untuk diterapkan dalam kondisi-kondisi berikut (Gaspersz,

2001) :

1. Produk-produk inventori berada dalam situasi independent demand.

2. Kelompok produk dibeli dari supplier yang sama.

3. Produk-produk yang memiliki daya tahan terbatas adalah ideal dengan

menggunakan metode periodic review.

4. Pertimbangan economic advantage dalam membangun full truckload

shipment atau penggunaan secara penuh kapasitas yang tersedia.

Model Periodic Review merupakan model persediaan dimana status

persediaan ditentukan pada interval yang teratur atau tetap, dan memesan

banyaknya pemesanan yang dibutuhkan sampai mencapai target level persediaan

maksimum (Gaspersz, 2001). Ada beberapa macam model Periodic Review,

sebagai berikut :

1. Model (R,s)

A. Formulasi Model P

Karakteristik kebijakan inventori model P ditandai oleh dua elemen dasar

sebagai berikut.

· Pemesanan dilakukan menurut suatu selang interval waktu yang tetap (T).

· Ukuran lot pemesanan besarnya merupakan selisih antara inventori

maksimum yang diinginkan (R) dengan inventori yang ada pada saat

pemesanan dilakukan.

Sesuai dengan karakteristik tersebut, secara grafis situasi inventori yang

ada dalam gudang bila menggunakan model P dapat digambarkan seperti pada

Gambar 2.2.

Gambar 2.3. Situasi Inventori dengan Model P Sumber : Bahagia, 2006


commit to user

II - 19

Pada gambar 2.3 terlihat bahwa mekanisme pengendalian dilakukan

dengan memesan menurut interval waktu T dan jumlah yang dipesan adalah

sebesar (R – r) yang merupakan ukuran lot bersifat variabel. Variabilitas ini

dikarenakan permintaan bersifat probabilistic sedangkan waktu pemesanan (T)

selalu tetap sehingga ukuran lot pemesanan antara satu pemesanan dengan

pemesanan lain berubah-ubah (variabel). Disamping itu tampak juga adanya suatu

periode waktu tertentu di mana kemungkinan barang tidak ada di gudang atau

terjadi kekurangan inventori (out of stock). Dalam metode P, kekurangan

inventori mungkin terjadi selama T dan selama leadtime (L). Oleh sebab itu,

cadangan pengaman yang diperlukan digunakan untuk meredam fluktuasi

kebutuhan selama T dan selama leadtime (L) tersebut. Penentuan besarnya

cadangan pengaman (ss) akan diperoleh dengan mencari keseimbangan antara

tingkat pelayanan dan ongkos inventori yang ditimbulkan (Bahagia, 2006).

Berdasarkan ekspektasi, ongkos inventori total (OT) terdiri dari komponen

ordering cost, holding cost, dan shortage cost. Berikut ini akan dirinci

formulasinya sehingga akan dapat ditentukan variabel-variabel keputusan yang

akan dikendalikan yaitu T dan R (Bahagia, 2006) :

1. Ordering cost (Op)

Ordering cost per tahun (Op) dapat dinyatakan sebagai berikut :

Op (ongkos tiap kali pesan) × (frekuensi pemesanan per tahun)

Op = A × f

Jika setiap kali pemesanan dilakukan selang waktu T, frekuensi

pemesanan per tahun sebesar : 玐 1T

Dengan demikian ordering cost per tahun dapat diformulasikan sebagai: 关颇玐 AT

……………………………………………………………….(2.20)

2. Holding cost (Os)

Holding cost per tahun (Os) merupakan perkalian antara ekspektasi

inventori per tahun (m) dengan holding cost per unit per tahun (h) atau :

Os = m × h


commit to user

II - 20

Dalam suatu siklus tertentu, inventori akan berada pada tingkat (s + TD) di

awal siklus pada tingkat (s) di akhir siklus, sehingga inventori ekspektasi

harga adalah : 桂玐 s + TD2

Seperti pada metode Q, untuk menghitung s untuk kasus backorder yaitu :

Dalam kasus backorder kekurangan inventori dapat dipenihi kemudian,

secara sistematis dengan backorder memungkinkan nilai s berharga

negative sehingga ekspektasi harga s adalah :

s玐穨⽘R-z…f⽘z…捧0

dz

玐R-穨 zf⽘z…捧0

dz

dimana,

穨 zf⽘z…捧0

dz玐D⽘L峸T… 玐DL 峸 TD

sehingga,

s = R – DL – TD

Keterangan:

z : Variabel acak permintaan barang selama (T + L) periode

f(z) : Distribusi kemungkinan permintaan sebesar z

DL : Ekspektasi permintaan selama L periode

T : Interval waktu antar pemesanan

Dengan demikian diperileh ekspektasi inventori (m) sebagai berikut : 桂玐 R - DL- TD+ TD2

桂玐 R - DL- TD2

………………………………………..…………(2.21)


commit to user

II - 21

dengan mensubstitusikan persamaan 2.4 ke dalam Os, maka holding cost

(Os) dapat diformulasikan sebagai :

Os 玐收R-DL- TD2寿h……………………...………………………..…(2.22)

3. Shortage cost (Ok)

Dalam model P, kemungkinan terjadinya kekurangan inventori dapat

terjadi setiap saat. Oleh sebab itu, cadangan pengaman yang

perkudiberikan harus dapat meredam fluktuasi kebutuhan selama (T+L).

Seperti pada metode Q, untuk menghitung shortage cost ini dapat

dilakukan atas dasar kuantitas inventori yang kurang. Jika ongkos setiap

unit kekurangan inventori sebesar cu dan jumlah total kekurangan inventori

selama satu tahun adalah NT, shortage cost per tahun adalah :

Ok = NTcu

Adapun harga NT dapat ditentukan sebagai perkalian antara jumlah siklus

dalam satu tahun dengan jumlah kekurangan inventori untuk setiap siklus,

maka :

NT 玐 N时1T

玐 NT

Dengan demikian shortage cost sebesar :

Ok 玐 cuNT

…………………...……………………………………...(2.23)

B. Model P dengan Backorder

Formulasi model dan solusi berikut ini hanya berlaku bila kekurangan

inventori diberlakukan dengan backorder. Dalam hal ini pengguna mau

menunggu barang yang diminta sampai tersedia di gudang (Bahagia, 2006).

1. Formulasi Model

Hasil yang diperoleh dari persamaan 2.20 sampai dengan 2.23 jika

disustitusikan ke dalam OT dengan kekurangan inventori diperlakukan secara

backorder akan diperoleh :

OT = Op + Os + Ok


commit to user

II - 22

OT玐DP 峸AT

峸 h收R-DL峸 DT2寿峸 cu

T穨⽘z-R…f⽘z…捧R

dz………...……….…...(2.24)

Dari formulasi ongkos total OT pada persamaan 2.24 nampak bahwa ada

dua variabel keputusan yang akan ditentukan, yaitu T dan R. Untuk mencari nilai

variabel keputusan optimal T, R dan ss diperoleh dengan menggunakan prinsip

optimasi, yaitu dengan memanfaatkan sifat konveksitas OT terhadap T dan.

Dengan demikian syarat agar OT minimal adalah : �OT�T玐 0

玐 A馆2 峸 12

hDcu馆2 穨⽘z-R…f⽘z…捧

R

dz 玐 0

T∗ 玐顺2侍A峸cu 董⽘z-R…f⽘z…捧R

dz市hD

……...……….……………………...…...(2.25) �OT�R玐 0

玐 h- cu

T穨 f⽘z…捧r

dz 玐 0

α 玐穨 f⽘z…捧r

dz玐Thcu

……...……….……………………………...………..(2.26)

2. Solusi dengan Metode Hadley-Within

Secara prinsip dari dua persamaan di atas nilai T dan R dapat ditentukan.

Namun, persamaan 2.25 dan 2.26 tersebut merupakan fungsi implisit sehingga

secara analitik sulit dipecahkan. Oleh sebab itu, untuk menentukan nilai T* dan R*

dicari dengan cara iterative. Seperti pada model Q, cara pencarian solusi T* dan R*

juga akan menggunakan metode Hadley-Within dengan cara sebagai berikut :

a. Menghitung nilai T sebagai berikut :

T玐顺2ADh

b. Hitung nilai α dan R dengan menggunakan persamaan 2.26. 荒玐 Thcu


commit to user

II - 23

Jika kebutuhan berdistribusi normal, nilai R mencakup kebutuhan selama

(T+L) periode dan dinyatakan dengan :

R = D(T + L) + zα √馆峸拐

c. Hitung total ongkos inventori (OT)0 dengan menggunakan persamaan 2.24.

d. Ulangi mulai langkah b dengan mengubah T0 = T0 + ∆T0

· Jika hasil (OT)0 baru lebih besar dari (OT)0 awal, iterasi penambahan T0

dihentikan. Kemudian dicoba dengan iterasi pengurangan (T0 = T0 - ∆T0) sampai ditemukan nilai T* = T0 yang memberikan nilai (OT)*

minimal.

· Jika hasil (OT)0 baru lebih kecil dari (OT)0 awal, iterasi penambahan (T0

= T0 + ∆T0) dilanjutkan dan baru berhenti apabila (OT)0 baru lebih

besar dari (OT)0 yang dihitung sebelumnya. Harga T0 yang

memberikan ongkos total terkecil (OT*) merupakan selang waktu

optimal (T*)

2. Model (R, s, S)

(R, s, S) adalah merupakan kombinasi dari sistem (s, S) dan (R, S). (R, s, S)

menggunakan asumsi periodic review system (Silver dkk, 1998). Dalam sistem

(R, s, S), setiap R unit waktu dilakukan pemeriksaan posisi persediaan. Apabila

posisinya berada di bawah atau sama dengan reorder point, s, maka dilakukan

pemesanan sampai posisi persediaan mencapai S. Tapi apabila di atas s maka tidak

dilakukan pemesanan sampai saat pemeriksaan berikutnya.

Dalam bukunya, Silver dkk (1998) menulis salah satu formulasi model (R,

s, S) sistem yang merupakan pengembangan dari power approximation

menentukan dua parameter pengendali inventori yaitu Q = S – s dan s. Berikut

merupakan langkah-langkah dalam model pengembangan power approximation.

· Menghitung 冠颇玐1.30果绥片难.恼̊恼峸收故郭寿难.闹难淖组1 峸徽片嫩痞挠果绥片挠钻难ニ囊囊淖

……………………....(2.27)

dan 滚颇玐 0ニ973果绥片嫩痞峸徽片嫩痞挠收0ニ183过峸 1ニ0k3石2ニ192过寿…………………...(2.28)


commit to user

II - 24

dimana

z玐顺 Q颇徽片嫩痞顾………………………………………………………….....(2.29… 果绥片玐DR 果绥片嫩痞玐D⽘R峸L… · Jika Qp / 果绥片 > 1,5 maka :

s = sp

S = sp + Qp

Jika tidak, maka lanjut ke langkah 3

· Menghitung 管难玐果绥片嫩痞峸k徽片嫩痞 dimana k diperoleh dari 贵粕砒⽘k…玐顾峸

maka

s = minimum {sp, S0}…………………………………………….…..(2.30)

S = minimum {sp + Qp, S0}…………………………………………..(2.31)

Keterangan :

A : ordering cost

vr : holding cost

D : demand per tahun 果绥片 : rata-rata demand selama periode review 果绥片嫩痞 : rata-rata demand selama periode review dan leadtime 徽片 : standar deviasi demand selama periode review 徽片嫩痞 : standar deviasi demand selama periode review dan leadtime

s : reorder point

S : maksimum stock

B : shortage cost

k : safety factor 贵粕砒⽘k… : fungsi variabel distribusi normal


commit to user

II - 25

2.4 Simulasi Montecarlo

Simulasi Montecarlo adalah tipe simulasi probabilistic yang memberikan

solusi masalah menggunakan sampling dari suatu proses random. Hal ini

dilakukan dengan terlebih dulu menentukan distribusi probabilitas dari variabel

dan kemudian diambil sampling secara random dari distribusi untuk

mengumpulkan data. Rangkaian bilangan random digunakan untuk menjelaskan

bahwa setiap variabel adalah random dari waktu ke waktu (Tersine, 1994).

Simulasi Montecarlo mengembangkan model stokastik dari situasi nyata

dan kemudian menampilkan percobaan sampling pada model. Langkah utama

dalam Simulasi Montecarlo adalah :

1. Mendefinisikan distribusi probabilitas dari variabel kunci tertentu. Data

dapat berdistribusi standar, seperti Poisson, Normal atau Eksponensial

atau dapat berdistribusi empiris dari data masa lalu. Distribusi dapat

dihasilkan dari masa lampau atau dari percobaan.

2. Sampel random digunakan untuk menentukan nilai variabel yang spesifik

dalam simulasi. Cara mengambil sampel antara lain dengan tabel bilangan

random. Urutan bilangan random akan mengikuti pola dari variasi yang

diharapkan.

3. Mensimulasikan proses dan menganalisa observasi dalam jumlah yang

banyak. Jumlah yang tepat dari replikasi ditentukan dengan cara yang

sama dengan ukuran yang sesuai dengan sampel dalam eksperimen yang

aktual.

Sampel dari sistem dalam Simulasi Montecarlo ditentukan dengan

bilangan random. Bilangan random adalah sekumpulan nilai numerik yang terjadi

dengan kemungkinan sama dan tanpa pola yang diketahui. Cara yang paling

mudah dalam membangkitkan bilangan random adalah mengambil sampel

random dari dari semangkuk koin yang ditandai angka 1-100. Kebanyakan

bilangan random dibangkitkan oleh komputer dan disebut sebagai bilangan

random pseudo. Kelemahan dari bilangan random ini adalah tidak ada random

secara sempurna tetapi cukup random untuk tujuan simulasi. Bilangan random

ada yang tersedia dalam tabel. Bilangan ini dibangkitkan oleh perangkat

elektronik dan dapat menghasilkan bilangan random yang sempurna. Kelemahan


commit to user

II - 26

dari peralatan ini adalah harganya yang mahal. Oleh karena itu, dalam simulasi

komputer lebih umum digunakan bilangan random pseudo yang dibangkitkan

oleh program komputer.

2.5 Penelitian Sebelumnya

Penelitian sebelumnya yang digunakan dalam penelitian ini adalah

penelitian tentang manajemen persediaan dan penataan gudang spare part bus di

PO. Safari Eka Kapti (Ariyadi, 2010). Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian

ini adalah melakukan manajemen persediaan yang optimal dengan menentukan

jumlah pemesanan dan ROP yang optimal. Ada beberapa tahapan yang dilakukan

dalam penelitian ini. Pada langkah awal diperlukan pengumpulan data yang

berhubungan dengan objek penelitian yaitu spare part bus. Beberapa data yang

diperlukan diantaranya: data historis permintaan spare part, data historis

pengadaan spare part, biaya pengadaan spare part, data leadtime spare part,

komponen holding cost, ordering cost dan shortage cost. Setelah beberapa yang

diperlukan terkumpul, maka pertama kali yang dilakukan adalah uji distribusi

normal permintaan. Uji ini dilakukan untuk mencocokkan apakah data permintaan

sudah sesuai dengan asumsi berdistribusi normal yang dipakai dalam model

persediaan. Selanjutnya melakukan pemilihan spare part dengan melakukan

klasifikasi ABC. Langkah berikutnya adalah perhitungan jumlah pemesanan (Q)

dan titik pemesanan kembali (ROP) dilakukan dengan menggunakan pendekatan

model persediaan single item dengan mengakomodasi adanya backorder policy

sehingga mampu meminimalkan biaya total persediaan spare part. Algoritma

yang dipakai adalah algoritma yang telah dikembangkan oleh Hariga et al (2004).

Sedangkan untuk menghitung total biaya persediaan dilakukan dengan Simulasi

Montecarlo. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah jumlah pemesanan (Q)

dan titik pemesanan kembali (ROP) yang mampu meminimalkan total biaya

persediaan dan backorder.

Selain itu penelitian yang lain adalah penelitian tentang penentuan model

persediaan spare part dengan mempertimbangkan terjadinya backorder (Jauhari,

2008). Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah menentukan solusi

model persediaan spare part dengan mempertimbangkan backorder. Ada


commit to user

II - 27

beberapa tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini. Pada tahap awal adalah

melakukan peramalan dengan metode Croston. Metode Croston pada dasarnya

memisahkan permintaan suatu item yang intermittent menjadi ukuran permintaan

dan waktu antar kedatangan. Tahap selanjutnya adalah pengembangan model,

pada tahap ini menentukan model biaya penyimapanan yang mengacu pada model

Tersine (1994). Penurunan rumus dilakukan untuk mencari ekspektasi jumlah

backorder yang mengikuti model yang sudah ada pada Tersine (1994) dan Chopra

dan Meindl (2001). Sedangkan untuk pencarian solusi model, yang dilakukan

adalah menetukan variabel keputusan q, variabel keputusan k dan algoritma

penyelesaian model. Pada algoritma penyelesaian model, pencarian solusi

dilakukan terhadap nilai q dan k yang mengacu pada ide dasar algoritma yang

telah dikembangkan oleh Ben-Daya dan Hariga (2004). Hasil yang diperoleh dari

penelitian ini adalah model persediaan untuk meminimasi terjadinya backorder

dengan beberapa variabel respon.


commit to user

III - 1

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Proses pembuatan laporan penelitian ini terstruktur tahap demi tahap dan

digambarkan dalam bentuk flowchart, berikut uraiannya secara singkat.

Gambar 3.1. Flowchart Metodologi Penelitan


commit to user

III - 2

Gambar 3.1. Flowchart Metodologi Penelitian (lanjutan)


commit to user

III - 3

Proses penelitian dilakukan dalam beberapa tahapan yang diuraikan secara

singkat berikut ini :

3.1. Tahap Identifikasi Masalah

Tahap ini dilakukan sebagai studi awal sebelum melakukan penelitian

yang terdiri dari :

a. Studi Lapangan dan Studi Literatur

Studi lapangan berupa studi terhadap permasalahan yang terjadi di tempat

penelitian, yang diamati adalah manajemen persediaan suku cadang pesawat jenis

consumable. Pengamatan tersebut dilakukan untuk mengetahui permasalahan

mengenai manajemen persediaan suku cadang yaitu kurang terealisasinya

manajemen persediaan suku cadang yang baik karena sering terjadi kekurangan

ataupun kelebihan persediaan suku cadang.

Sedangkan, studi literatur berupa studi pustaka seperti apa yang termuat

dalam landasan teori, dilakukan dengan mempelajari materi yang didapat dari

buku, jurnal dan internet. Studi literatur dilakukan untuk mencari ide-ide,

rumusan-rumusan, konsep-konsep teoritis seperti: konsep persediaan, konsep

peramalan, dan konsep simulasi.

b. Latar Belakang Masalah

Pada penelitian ini latar belakang masalahnya yaitu untuk memperbaiki

sistem manajemen persediaan suku cadang pesawat agar persediaan yang ada di

dalam gudang optimal, sehingga dapat meminimalkan total biaya persediaan

namun perusahaan tetap dapat memenuhi permintaan perbaikan pesawat.

c. Perumusan Masalah

Pada tahap ini dirumuskan permasalahan yang digunakan untuk

mengidentifikasi permasalahan yang diteliti. Pada perumusan masalah dilakukan

penetapan sasaran yang akan dibahas dan kemudian dicari solusi permecahan

masalahnya pada tahap pengolahan data. Hal ini dilakukan agar dapat fokus dalam

membahas permasalahan yang diterjadi. Perumusan masalah pada penelitian ini

adalah melakukan perbaikan pada pengendalian persediaan suku cadang pesawat

terbang untuk meminimalkan total biaya persediaan dan melakukan perbandingan


commit to user

III - 4

hasil perbaikan pengendalian persediaan usulan dengan pengendalian yang

dilakukan perusahaan.

d. Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian ditetapkan agar penelitian yang dilakukan

menyelesaikan rumusan masalah. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan

waktu antar pemesanan dan persediaan maksimum sehingga mampu

meminimalkan biaya total persediaan suku cadang, serta membandingkan total

biaya persediaan usulan dengan perusahaan.

e. Pembatasan Masalah

Pembatasan masalah dilakukan dengan tujuan agar masalah yang dibahas

tidak menyimpang dari pokok permasalahan dan tujuan yang telah ditetapkan.

Perusahaan mengelompokkan suku cadang menjadi tiga jenis, yaitu rotable,

repairable, dan consumable. Pada penelitian ini, suku cadang yang diteliti adalah

suku cadang jenis consumable. Pengendalian persediaan suku cadang jenis

consumable diteliti karena dilihat dari proses kebutuhan, penggunaan, sampai

dengan pengadaan dan pemenuhan mutlak harus dipenuhi apabila ada suatu

aktivitas perawatan ataupun perbaikan terjadi. Hal ini dikarenakan suku cadang

jenis consumable sering sekali dipakai dan tidak dapat diperbaiki lagi bila terjadi

kerusakan. Suku cadang jenis consumable diperoleh dengan melakukan

pemesanan ke beberapa pemasok yang membutuhkan waktu pemesanan berbeda-

beda karena suku cadang tersebut didatangkan dari beberapa negara yang berbeda

pula.

Di dalam gudang banyak sekali jenis suku cadang yang disimpan, akan

tetapi ada beberapa suku cadang yang jarang disimpan. Oleh karena itu, suku

cadang yang diambil merupakan data suku cadang yang mempunyai permintaan

tinggi. Data suku cadang yang diambil adalah 60 jenis suku cadang consumable

yang paling tinggi permintaannya mulai tahun 2001 hingga tahun 2010. Hal ini

dikarenakan penelitian dilakukan pada tahun 2011 dan pada proses penyelesaian

penelitian ini memerlukan data permintaan beberapa tahun yang lalu. Harga suku

cadang yang dipakai adalah harga suku cadang pada tahun 2010, karena harga

pada tahun tersebut paling mendekati dengan harga suku cadang pada tahun 2011.


commit to user

III - 5

3.2. Peramalan Jumlah Permintaan Suku Cadang

Peramalan jumlah permintaan digunakan untuk meramalkan jumlah

permintaan suku cadang satu tahun yang akan datang. Suku cadang yang diteliti

adalah suku cadang kelas B yang mengacu pada hasil penelitian Muhbiantie

(2011). Dalam melakukan peramalan terdapat tiga tahapan yaitu tahap agregasi,

tahap peramalan dan penentuan demand forecast. Pada tahap peramalan

digunakan alat bantu software WinQSB untuk membantu meramalkan permintaan

suku cadang satu tahun ke depan. Data yang diperlukan dalam proses peramalan

adalah data historis permintaan suku cadang selama tahun 2001-2010.

1. Tahap Agregasi

Agregasi merupakan proses pengelompokan dari produk individu ke

dalam famili produk. Hal ini dilakukan karena peramalan famili produk lebih

akurat jika dibandingkan dengan peramalan produk individu.

2. Tahap Peramalan

Peramalan permintaan suku cadang dilakukan untuk mengetahui besarnya

nilai demand forecast untuk satu tahun ke depan. Pada tahap peramalan digunakan

alat bantu software WinQSB untuk membantu meramalkan permintaan suku

cadang.

3. Tahap Disagregasi

Untuk mengetahui demand forecast masing-masing suku cadang, maka

dilakukan disagregasi yaitu perhitungan proporsi dari masing-masing suku

cadang. Pada penelitian ini hanya memfokuskan pada suku cadang kelas B, untuk

itu pada tahap disagregasi, suku cadang yang dihitung adalah suku cadang kelas

B. Pada proses disagregasi diperlukan proporsi dari setiap suku cadang.

4. Perhitungan Standar Deviasi

Standar deviasi digunakan untuk membandingkan penyebaran atau

penyimpangan data jumlah permintaan suku cadang. Untuk menghitung standar

deviasi, langkah pertama yang dilakukan adalah menghitung rata-rata permintaan,

berikut uraiannya : 憀呻 =∑ xi柜 ………………………………………………………………………..(3.1)


commit to user

III - 6

Keterangan :

xi : jumlah permintaan pada periode ke-n 坘 : rata-rata jumlah permintaan

n : jumlah periode

Sedangkan langkah kedua adalah menghitung besarnya standar deviasi,

berikut langkah-langkahnya :

S =顺Ƽx1-x 邹2+ Ƽx2-x 邹2+Ƽx3-x 邹2+Ƽx4-x 邹2+…+Ƽxn-x 邹2n - 1

……………………..(3.2)

Keterangan :

S : standar deviasi

xn : jumlah permintaan pada periode ke-n 坘 : rata-rata jumlah permintaan

n : jumlah periode

3.3. Perhitungan Holding Cost, Ordering Cost dan Shortage Cost

Biaya-biaya yang digunakan untuk perhitungan total biaya persediaan

suku cadang adalah holding cost, ordering cost dan shortage cost. Berikut ini

adalah uraian dari masing-masing komponen biaya tersebut :

1. Holding Cost (Os)

Holding cost adalah biaya yang digunakan untuk merawat persediaan suku

cadang. Dalam menentukan holding cost, terdapat dua komponen yaitu interest

rate dan biaya operasional gudang. Biaya operasional gudang terdiri dari gaji

pegawai gudang. berikut adalah uraian perhitungan holding cost :

Os = I + B…………………..………………………………………………….(3.3)

dimana,

Os = holding cost (Rp/unit/tahun)

I = interest rate (Rp/unit/tahun)

B = biaya operasional gudang (Rp/unit/tahun)

Keterangan :

I = bunga pinjam bank × harga suku cadang per item……………..………(3.4)

B = gaji pegawai selama satu tahunrata-rata persediaan suku cadang

……………………………………….(3.5)


commit to user

III - 7

2. Ordering Cost (Op)

Ordering cost merupakan biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan untuk

memperoleh suku cadang dari pemasok. Ordering cost diperoleh dari : Op = bt

j ………………………………………………………………………..(3.6)

dimana,

Op= Ordering cost (Rp/order)

bt = Biaya internet selama satu tahun (Rp/tahun)

j = Jumlah seluruh order dalam satu tahun (order/tahun)

3. Shortage Cost (Ok)

Shortage cost merupakan biaya yang dikeluarkan perusahaan karena

terjadi kekurangan persediaan. Shortage cost ditetapkan oleh perusahaan untuk

masing-masing suku cadang yaitu 20% dari harga suku cadang.

3.4. Penentuan Periode Waktu Antar Pemesanan (T) dan Persediaan

Maksimum (R)

Penentuan periode waktu antar pemesanan dan persediaan maksimum

menggunakan model persediaan periodic review, berikut langkah-langkahnya :

a. Langkah 1 : menghitung nilai T

T虠顺2ADh

………………………………………………………………..Ƽ3.7)

Keterangan :

T : periode waktu antar pemesanan

A : ordering cost

D : permintaan

H : holding cost

b. Langkah 2 : menghitung nilai 荒荒虠 Th 固粕………………………………………………………………...(3.8)


commit to user

III - 8

Keterangan :


h : holding cost

Cu : shortage cost

c. Langkah 3 : menghitung nilai R R 虠 DT 十 DL 十过崎√T + L………………………….….……………...(3.9) dimana,

zα = nilai tabel dari α …………………………………………….……(3.10)

Keterangan :

R : persediaan maksimum

D : permintaan


L : leadtime pemesanan

d. Langkah 4 : menghitung nilai N N 虠 S√T + L揍fƼ过崎邹石过崎ѰƼ过崎邹租…………………………………….(3.11)

dimana, fƼ过崎邹虠NORMDIST(z,0,1,0)………………………….…….…….(3.12) ѰƼ过崎邹虠NORMDIST(z ,0,1,0)-z试1-NORMDISTƼz,0,1,1邹守….…….(3.13)

Keterangan :

N : jumlah suku cadang

S : standar deviasi


L : leadtime pemesanan

e. Langkah 5 : menghitung nilai OT 关飘虠 AT十收R-D 十DT

2寿h 十收固粕

T十h寿N……………………………(3.14)

Keterangan :

OT : total biaya persediaan


A : ordering cost

R : persediaan maksimum

D : permintaan


commit to user

III - 9

Cu : shortage cost

h : holding cost

N : jumlah suku cadang

f. Langkah 6 : menentukan T dan R optimal

Setelah mengetahui OT dari T awal, dicoba dengan penambahan T awal

sebesar 0,005 tahun sehingga T awal bertambah, selanjutnya kembali ke

Langkah 2. Terdapat dua kemungkinan pada iterasi ini, yaitu :

· Jika pada penambahan T awal, OT yang dihasilkan lebih kecil maka

lanjutkan iterasi penambahan T sebesar 0,005 hingga hasil OT paling

kecil.

· Jika pada penambahan T awal, OT yang dihasilkan lebih besar maka

iterasi penambahan T berhenti dan dilanjutkan iterasi dengan

pengurangan T awal sebesar 0,005 hingga hasil OT paling kecil.

Penentuan periode waktu antar pemesanan ( T ) dan persediaan maksimum

( R ) yang optimal adalah pada OT terkecil.

3.5. Penentuan Total Biaya Persediaan Suku Cadang Berdasarkan

Kebijakan Perusahaan

Total biaya persediaan suku cadang berdasarkan kebijakan perusahaan

ditentukan untuk membandingkan dengan total biaya persediaan usulan. Hal ini

dilakukan untuk mengetahui seberapa baik model persediaan usulan. Dalam

menentukan total biaya persediaan suku cadang berdasarkan kebijakan

perusahaan, langkah yang dilakukan adalah melakukan simulasi Montecarlo.

Total biaya persediaan perusahaan dihitung dengan simulasi, karena tidak ada

ketersediaan data mengenai jumlah backorder. Sehingga model perusahaan tidak

memungkinkan untuk diselesaikan menggunakan persamaan.

Simulasi Montecarlo akan digunakan untuk penentuan total biaya

perusahaan karena simulasi ini adalah simulasi model persediaan yang cara

kerjanya menggunakan beberapa parameter. Simulasi Montecarlo digunakan

untuk mengetahui persediaan rata-rata suku cadang selama satu tahun, jumlah

order, dan banyaknya shortage. Simulasi Montecarlo merupakan simulasi dengan

model probabilistic, dimana data dihasilkan dari bilangan random yang kemudian


commit to user

III - 10

disusun suatu distribusi probabilitas. Langkah-langkah dalam Simulasi

Montecarlo :

1. Menentukan parameter yang diamati dalam sistem, untuk hal ini adalah

permintaan suku cadang.

2. Membuat distribusi frekuensi permintaan.

3. Membuat distribusi probabilitas kumulatif.

4. Mengkaitkan nilai parameter dengan bilangan random.

5. Melakukan simulasi

Simulasi digunakan untuk menentukan total biaya persediaan menurut

model perusahaan. Ada bebrapa tahap dalam melakukan simulasi yaitu :

a. Penentuan jumlah permintaan suku cadang

Jumlah permintaan suku cadang ditentukan berdasarkan hasil dari

pengkaitan nilai parameter dengan bilangan random.

b. Penentuan jumlah lot pemesanan

Jumlah lot pemesanan ditentukan berdasarkan banyaknya jumlah

pemesanan pada kebijakan perusahaan.

c. Penentuan jumlah posisi persediaan

Posisi persediaan adalah jumlah persediaan yang ada di gudang. Untuk

jumlah posisi persediaan dihitung dengan persamaan :

Posisi persediaan n = Posisi persediaan (n-1) + lot pemesanan (n) – Permintaan

(n) – shortage (n-1)……………………….…………(3.15)

d. Penentuan banyaknya shortage

Shortage dilakukan apabila nilai posisi persediaan < permintaan, untuk

jumlah banyaknya shortage dihitung dengan persamaan :

Shortage (n) = permintaan (n) - posisi persediaan (n)……………………..….(3.16)

e. Penentuan banyaknya order

Untuk jumlah banyaknya order didasarkan pada kebijakan perusahaan

yaitu saat posisi persediaan 0 unit.

f. Penentuan total biaya persediaan

Untuk nilai jumlah pemesanan (Q) dan titik pemesanan kembali (ROP)

yang digunakan adalah berdasarkan kebijakan perusahaan. Setelah dilakukan

simulasi maka akan diketahui persediaan rata-rata, jumlah order, dan banyaknya


commit to user

III - 11

shortage sehingga total biaya persediaan suku cadang dapat dihitung dengan

menggunaakan persamaan sebagai berikut :

OT = ( rata-rata persediaan × Os ) + ( jumlah shortage × Ok ) + ( jumlah order ×

Op )……………………………………………………...…………….(3.17)

Keterangan :

OT : total biaya persediaan (Rp/tahun)

Os : holding cost (Rp/unit/tahun)

Ok : shortage cost (Rp/unit)

Op : ordering cost (Rp/order)

Pada proses simulasi data yang dibutuhkan adalah :

· Data banyaknya lot pemesanan perusahan (Q) setiap suku cadang

· Data titik pemesanan kembali perusahaan (ROP) setiap suku cadang

· Data leadtime pemasanan

· Data komponen holding cost, ordering cost dan shortage cost

3.6. Perbandinagan Hasil Perhitungan Total Biaya Persediaan Model

Periodic Review dengan Model Kebijakan Perusahaan

Pada tahap ini akan dipaparkan hasil perhitungan total biaya persediaan

model periodic review dengan model kebijakan perusahaan. Dengan melihat hasil

perhitungan total biaya persediaan, dapat dibandingkan model persediaan mana

yang terbaik untuk perusahaan.

3.7. Analisis Hasil

Pada tahap ini dilakukan beberapa analisis dari hasil pengolahan data yang

dilakukan, analisis tersebut adalah :

1. Analisis periode waktu antar pemesanan (T).

2. Analisis persediaan maksimum (R).

3. Perbandingan total biaya persediaan.

4. Perubahan periode review suku cadang kelas B.

5. Perubahan jumlahpermintaan suku cadang kelas B.


commit to user

III - 12

3.8. Kesimpulan dan Saran

a. Kesimpulan

Setelah dilakukan tahap analisis hasil maka dapat ditarik kesimpulan

sesuai dengan tujuan penelitian mengenai manajemen persediaan suku cadang.

b. Saran

Saran merupakan usulan dari peneliti yang mungkin dapat ditindaklanjuti

oleh perusahaan dalam mengendalikan persediaan.


commit to user

IV - 1

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1. Pengumpulan Data

Pada tahap ini menjelaskan mengenai data-data pendukung untuk

pengolahan data mengenai manajemen persediaan suku cadang pesawat yang

berasal dari perusahaan, data-data yang dimaksud adalah data historis permintaan

suku cadang, data harga suku cadang, data leadtime pemesanan suku cadang,

komponen holding cost, ordering cost dan shortage cost.

4.1.1. Data Historis Permintaan Suku Cadang

Data historis permintaan suku cadang diperoleh dari hasil pencatatan

tahunan yang dilakukan oleh pihak perusahaan. Data tersebut berisi jumlah

permintaan 60 suku cadang jenis consumable dengan permintaan paling banyak

selama tahun 2001-2010. Data ini digunakan untuk melakukan peramalan jumlah

permintaan suku cadang untuk satu tahun yang akan datang. Adapun data

permintaan selama tahun 2001-2010 selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran

1.1.

4.1.2. Data Harga Suku Cadang

Data harga suku cadang yang diperoleh dari perusahaan merupakan harga

dalam satuan mata uang U$ dollars, maka dari itu untuk mempermudah

perhitungan dikonversikan ke dalam satuan mata uang rupiah dengan

mengalikannya Rp 8.900,00. Data harga suku cadang tersebut dapat dilihat pada

Tabel 4.1. Data harga suku cadang digunakan untuk penentuan total biaya

persediaan.


commit to user

IV - 2

Tabel 4.1. Harga Suku Cadang

No. Nama Suku Cadang Harga ($/unit) Harga (Rp/unit)

1 CH34736 $ 669.48 Rp 5,958,369 2 335-299-401-0 $ 74.60 Rp 663,941 3 S9413-11 $ 473.34 Rp 4,212,726 4 MFFA632/2 $ 11,716.01 Rp 104,272,489 5 740001 $ 107.54 Rp 957,120 6 D717-01-100 $ 877.44 Rp 7,809,216 7 FK16588 $ 3,157.33 Rp 28,100,193 8 088-1031-006 $ 1,556.49 Rp 13,852,783 9 KB29665 $ 259.42 Rp 2,308,797

10 4L83-046 $ 963.01 Rp 8,570,745 11 QA03963 $ 170.58 Rp 1,518,178

12 5709-4 $ 604.71 Rp 5,381,885

13 362-509-9002 $ 677.92 Rp 6,033,452

14 65-90305-15 $ 132.85 Rp 1,182,356

15 16135-62 $ 569.87 Rp 5,071,843

16 335-299-401 $ 11.31 Rp 100,685

17 453A1810-33 $ 615.76 Rp 5,480,231

18 AB0473993 $ 216.20 Rp 1,924,190

19 740007 $ 42.25 Rp 375,991

20 QA03362 $ 555.10 Rp 4,940,346

21 MS20995C32 $ 41.79 Rp 371,912

22 65-90305-20B $ 75.63 Rp 673,090

23 AC9380F4010 $ 211.98 Rp 1,886,582

24 F5746293620200 $ 385.94 Rp 3,434,896 25 ABS0368-01 $ 13.98 Rp 124,442 26 BV03112-03-33 $ 78.06 Rp 694,767 27 2315M20-3 $ 100.37 Rp 893,272 28 ASPF-S-V06 $ 11.54 Rp 102,743 29 65-90305-17 $ 76.99 Rp 685,202 30 QD1004-125 $ 22.88 Rp 203,654 31 69-41868-3 $ 89.83 Rp 799,460 32 CA00075A $ 16.22 Rp 144,347 33 FK20159 $ 36.55 Rp 325,320 34 77870949 $ 48.10 Rp 428,101 35 65-90305-59 $ 13.27 Rp 118,074 36 BACH20X3 $ 327.98 Rp 2,919,022 37 QA06123 $ 22.62 Rp 201,312 38 332A1034-25 $ 214.13 Rp 1,905,727

Sumber : SAP PT. GMF AA, 2010


commit to user

IV - 3

Tabel 4.1. Harga Suku Cadang (lanjutan)

No. Nama Suku

Cadang Harga ($/unit) Harga (Rp/unit)

39 RG1969 $ 30.35 Rp 270,102 40 65C27738-2 $ 303.49 Rp 2,701,017 41 OF25-021 $ 23.79 Rp 211,709 42 BACC63BV14B7SN $ 36.31 Rp 323,191 43 FK20158 $ 37.85 Rp 336,902 44 BACR15BB6D7C $ 19.75 Rp 175,775 45 MS29526-2 $ 16.49 Rp 146,748 46 BACB30NN4K4 $ 0.78 Rp 6,952 47 ABS0367-030 $ 7.35 Rp 65,377 48 ABS0604-4 $ 1.09 Rp 9,657 49 F5746293620100 $ 6.56 Rp 58,359 50 BACR15GF8D7 $ 53.50 Rp 476,150 51 BACN10YR3C $ 0.22 Rp 1,933 52 MS29513-334 $ 0.85 Rp 7,601 53 S9413-111 $ 0.32 Rp 2,804 54 BACN10JC4CD $ 0.53 Rp 4,740 55 65B10920-171 $ 31.42 Rp 279,638 56 4551 $ 0.07 Rp 659 57 1683 $ 0.07 Rp 631 58 M83248/1-906 $ 0.14 Rp 1,260 59 BACB30VF4K12 $ 0.92 Rp 8,210 60 BACW10BP41CD $ 0.44 Rp 3,916


4.1.3. Data Leadtime Pemesanan Suku Cadang

Data leadtime pemesanan suku cadang yang diperoleh dari perusahaan

merupakan data leadtime pemesanan dalam satuan hari. Untuk memudahkan

perhitungan pada metode periodic review satuan tersebut dikonversikan ke dalam

satuan tahun dengan membagi 365 hari. Sedangkan untuk memudahkan proses

simulasi persediaan suku cadang selama satu tahun, menggunakan leadtime dalam

satuan hari yang dapat dilihat pada Tabel 4.2.


commit to user

IV - 4

Tabel 4.2. Leadtime Pemesanan Suku Cadang

No. Nama Suku Cadang Leadtime Leadtime

(hari) (tahun)

1 CH34736 45 0.123 2 335-299-401-0 96 0.263 3 S9413-11 21 0.058 4 MFFA632/2 23 0.063 5 740001 10 0.027 6 D717-01-100 23 0.063 7 FK16588 21 0.058 8 088-1031-006 11 0.030 9 KB29665 23 0.063 10 4L83-046 7 0.019 11 QA03963 29 0.079

12 5709-4 35 0.096

13 362-509-9002 29 0.079

14 65-90305-15 7 0.019

15 16135-62 7 0.019

16 335-299-401 26 0.071

17 453A1810-33 23 0.063

18 AB0473993 89 0.244

19 740007 20 0.055

20 QA03362 11 0.030

21 MS20995C32 45 0.123

22 65-90305-20B 11 0.030

23 AC9380F4010 8 0.022

24 F5746293620200 10 0.027 25 ABS0368-01 14 0.038 26 BV03112-03-33 58 0.159 27 2315M20-3 23 0.063 28 ASPF-S-V06 7 0.019 29 65-90305-17 8 0.022 30 QD1004-125 8 0.022 31 69-41868-3 96 0.263 32 CA00075A 46 0.126 33 FK20159 45 0.123 34 77870949 8 0.022 35 65-90305-59 46 0.126 36 BACH20X3 46 0.126 37 QA06123 46 0.126 38 332A1034-25 26 0.071



commit to user

IV - 5

Tabel 4.2. Leadtime Pemesanan Suku Cadang (lanjutan)

No. Nama Suku

Cadang Leadtime Leadtime

(hari) (tahun)

39 RG1969 46 0.126 40 65C27738-2 21 0.058 41 OF25-021 23 0.063 42 BACC63BV14B7SN 46 0.126 43 FK20158 35 0.096 44 BACR15BB6D7C 7 0.019 45 MS29526-2 29 0.079 46 BACB30NN4K4 45 0.123 47 ABS0367-030 8 0.022 48 ABS0604-4 20 0.055 49 F5746293620100 45 0.123 50 BACR15GF8D7 9 0.025 51 BACN10YR3C 22 0.060 52 MS29513-334 11 0.030 53 S9413-111 182 0.499 54 BACN10JC4CD 46 0.126 55 65B10920-171 45 0.123 56 4551 10 0.027 57 1683 35 0.096 58 M83248/1-906 23 0.063 59 BACB30VF4K12 14 0.038 60 BACW10BP41CD 16 0.044


4.1.4. Komponen Holding Cost, Ordering Cost dan Shortage Cost

1. Holding Cost

Penentuan besarnya holding cost terdapat dua komponen, yaitu interest

rate dan biaya operasional gudang. Dalam penentuan interest rate diperlukan

bunga pinjam bank dan harga masing-masing suku cadang, bunga pinjam bank

ditentukan sebesar 6%. Sedangkan dalam penentuan biaya operasional diperlukan

data rata-rata semua suku cadang yang terdapat di gudang selama tahun 2010

yaitu sebesar 20.039 unit, jumlah pegawai di gudang persediaan yaitu 15 orang

dan gaji pegawai sebesar Rp 4.000.000,00 setiap bulannya.

2. Ordering Cost

Ordering cost diperoleh dari beberapa komponen yaitu biaya internet yang

digunakan oleh pihak perusahaan dalam pemesanan seluruh suku cadang sebesar


commit to user

IV - 6

Rp 300.000,00 tiap bulan, persentase penggunaan internet sepenuhnya untuk

pemesanan suku cadang yang dibutuhkan perusahaan. Selain itu komponen

ordering cost yang dibutuhkan adalah jumlah pemesanan yang dilakukan

perusahaan selama satu tahun adalah 1.067 kali.

3. Shortage Cost

Shortage cost merupakan biaya kekurangan persediaan saat dibutuhkan,

besarnya shortage cost telah ditentukan perusahaan. Shortage cost pada dasarnya

bukan biaya nyata, melainkan berupa biaya kehilangan kesempatan. Termasuk

dalam biaya ini, antara lain semua biaya kesempatan yang timbul karena

terhentinya proses perbaikan pesawat terbang sebagai akibat tidak adanya suku

cadang yang dibutuhkan, biaya administrasi tambahan, biaya tertundanya

penerimaan keuntungan, bahkan biaya kehilangan pelanggan. Data shortage cost

merupakan data yang diambil dari perusahaan yaitu sebesar 20% dari harga suku

cadang tersebut, shortage cost dapat dilihat pada Tabel 4.10.

4.1.5. Suku Cadang yang Diteliti

Pada penelitian ini suku cadang yang diteliti adalah suku cadang kelas B

berdasarkan hasil pengklasifikasian dari penelitian Muhbiantie (2011). Hasil dari

pengklasifikasian suku cadang dapat dilihat pada Tabel 4.3.

Tabel 4.3. Hasil Klasifikasi ABC

No. Nama Suku Cadang Jumlah

Persentase Jumlah

Persentase Pemakaian Kelas

Nilai Pemakaian Nilai Pemakaian Suku Cadang

1 CH34736

Rp 2,808,350,055 79.613% 23.068% Kelas A

2 335-299-401-0 3 S9413-11 4 MFFA632/2 5 740001 6 D717-01-100 7 FK16588 8 088-1031-006 9 KB29665 10 4L83-046 11 QA03963 12 5709-4 Rp 521,112,802 14.773% 16.904% Kelas B

Sumber : Muhbiantie, 2011.


commit to user

IV - 7

Tabel 4.3. Hasil Klasifikasi ABC (lanjutan)

No. Nama Suku Cadang Jumlah

Persentase Jumlah



13 362-509-9002

Rp 521,112,802 14.773% 16.904% Kelas B

14 65-90305-15 15 16135-62 16 335-299-401 17 453A1810-33 18 AB0473993 19 740007 20 QA03362 21 MS20995C32 22 65-90305-20B 23 AC9380F4010 24 F5746293620200 25 ABS0368-01

Rp 198,035,858 5.614% 60.028% Kelas C

26 BV03112-03-33 27 2315M20-3 28 ASPF-S-V06 29 65-90305-17 30 QD1004-125 31 69-41868-3 32 CA00075A 33 FK20159 34 77870949 35 65-90305-59 36 BACH20X3 37 QA06123 38 332A1034-25 39 RG1969 40 65C27738-2 41 OF25-021 42 BACC63BV14B7SN 43 FK20158 44 BACR15BB6D7C 45 MS29526-2 46 BACB30NN4K4 47 ABS0367-030 48 ABS0604-4 49 F5746293620100 50 BACR15GF8D7

Sumber : Muhbiantie, 2011


commit to user

IV - 8

Tabel 4.3. Hasil Klasifikasi ABC (lanjutan)

No. Nama Suku

Cadang Jumlah

Persentase Jumlah



51 BACN10YR3C

Rp 198,035,858 5.614% 60.028% Kelas C

52 MS29513-334 53 S9413-111 54 BACN10JC4CD 55 65B10920-171 56 4551 57 1683 58 M83248/1-906 59 BACB30VF4K12 60 BACW10BP41CD

Sumber : Muhbiantie, 2011

4.2. Pengolahan Data

Pengolahan data dilakukan tahap demi tahap sesuai dengan langkah-

langkah yang dijelaskan pada metodologi penelitian. Pengolahan data yang

dilakukan meliputi: peramalan jumlah permintaan suku cadang, perhitungan biaya

(holding cost, ordering cost dan shortage cost), penentuan waktu antar pemesanan

(T) dan penentuan persediaan maksimum (R) dengan model periodic review, serta

penentuan total biaya persediaan perusahaan dengan simulasi Montecarlo. Untuk

proses peramalan, suku cadang yang diramalkan adalah suku cadang kelas B yang

mengacu pada hasil penelitian yang dilakukan oleh Muhbiantie (2011). Penelitian

ini memiliki kesamaan objek dengan penelitian yang dilakukan oleh Muhbiantie

(2011) di PT. GMF AA.

4.2.1. Peramalan Jumlah Permintaan Suku Cadang

Peramalan jumlah permintaan digunakan untuk meramalkan jumlah

permintaan suku cadang satu tahun yang akan datang. Peramalan jumlah

permintaan ini nantinya akan dijadikan sebagai demand yang digunakan untuk

menentukan periode waktu antar pemesanan (T) dan persediaan maksimum (R)

dalam model periodic review.

Pada penelitian ini, suku cadang yang teliti adalah suku cadang kelas B,

maka dari itu pada tahap peramalan ini suku cadang yang akan diramalkan adalah

suku cadang kelas B. Dalam melakukan peramalan terdapat tiga tahapan yaitu


commit to user

IV - 9

tahap agregasi, tahap peramalan dan disagregasi. Pada tahap peramalan digunakan

alat bantu software WinQSB untuk membantu meramalkan permintaan suku

cadang satu tahun ke depan.

1. Agregasi

Agregasi merupakan proses pengelompokan dari produk individu ke

dalam famili produk. Hal ini dilakukan karena peramalan famili produk lebih

akurat jika dibandingkan dengan peramalan produk individu. Melalui agregasi

diperoleh juga hasil plot data untuk mengetahui pola data permintaan suku cadang

tersebut. Hasil dari agregasi data permintaan suku cadang dapat selengkapnya

dilihat pada Tabel 4.4.

Tabel 4.4. Hasil Agregasi Permintaan Suku Cadang

No. Nama Suku

Cadang Jumlah Permintaan (unit)

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

1 CH34736 4 0 23 6 52 46 53 194 75 123 2 335-299-401-0 8 8 0 12 4 1 15 13 319 521 3 S9413-11 16 6 8 57 118 228 207 38 148 133 4 MFFA632/2 4 34 0 5 5 8 2 0 0 2 5 740001 34 54 12 1 19 272 100 27 268 196 6 D717-01-100 8 2 0 6 4 5 12 10 6 24 7 FK16588 11 3 2 2 1 3 0 7 10 6 8 088-1031-006 2 2 0 0 4 5 12 16 6 8 9 KB29665 42 34 69 4 19 24 21 30 33 48 10 4L83-046 0 6 22 38 69 273 518 72 5 12 11 QA03963 12 20 6 4 37 31 30 13 49 61 12 5709-4 6 21 15 13 11 18 28 3 15 13 13 362-509-9002 4 18 10 2 3 2 4 0 18 10 14 65-90305-15 0 11 16 21 46 55 81 107 56 50 15 16135-62 5 13 28 4 4 1 15 17 7 11 16 335-299-401 67 1 17 16 260 366 108 13 319 521 17 453A1810-33 5 0 1 1 1 5 5 9 14 8 18 AB0473993 7 3 11 11 13 16 22 11 24 17 19 740007 34 23 11 47 27 113 108 94 215 87 20 QA03362 4 2 2 0 2 0 2 209 2 6 21 MS20995C32 3 13 34 1 10 1 12 2 24 60 22 65-90305-20B 144 20 4 0 89 124 190 168 95 31 23 AC9380F4010 1 3 10 8 14 8 27 64 15 11 24 F5746293620200 3 3 1 6 1 0 2 221 2 6 25 ABS0368-01 50 9 206 475 207 174 65 6 273 153 26 BV03112-03-33 1 4 2 2 23 16 50 834 46 27


commit to user

IV - 10

Tabel 4.4. Hasil Agregasi Permintaan Suku Cadang (lanjutan)

No. Nama Suku

Cadang Jumlah Permintaan (unit)

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

27 2315M20-3 33 16 31 4 29 15 25 233 3 21

28 ASPF-S-V06 6 9 75 4 56 0 175 8 238 146 29 65-90305-17 9 19 32 15 14 12 27 62 17 19 30 QD1004-125 24 12 1 4 33 33 30 337 41 60 31 69-41868-3 2 2 9 12 5 15 1 520 35 13 32 CA00075A 57 2 6 45 79 95 86 12 117 72 33 FK20159 1 3 16 0 4 6 7 332 15 25 34 77870949 4 7 12 3 6 6 5 0 23 16 35 65-90305-59 70 37 14 35 82 108 129 2 112 56 36 BACH20X3 20 3 3 1 10 11 7 8 5 2 37 QA06123 3 1 6 0 16 6 10 23 20 29 38 332A1034-25 11 3 7 10 4 3 6 1 5 3 39 RG1969 6 10 11 1 9 4 5 1 10 20 40 65C27738-2 3 2 1 0 5 1 2 5 4 2 41 OF25-021 15 22 3 7 11 17 5 0 11 24 42 BACC63BV14B7SN 34 12 76 11 25 20 28 10 29 14 43 FK20158 9 23 16 0 5 7 14 38 15 12 44 BACR15BB6D7C 24 2 2 12 22 15 52 3 24 23 45 MS29526-2 11 3 1 1 10 19 26 26 16 21 46 BACB30NN4K4 154 39 18 20 165 436 159 16 258 208 47 ABS0367-030 0 20 36 77 10 63 0 10 151 21 48 ABS0604-4 24 11 15 281 108 99 150 9 246 125 49 F5746293620100 23 4 12 17 11 7 12 23 14 18 50 BACR15GF8D7 12 9 2 1 1 7 1 5 5 2 51 BACN10YR3C 17 22 11 70 232 348 547 5 288 403 52 MS29513-334 0 2 3 8 200 150 130 26 16 84 53 S9413-111 9 6 8 57 119 228 207 29 222 214 54 BACN10JC4CD 12 5 78 14 151 155 30 2 3 118 55 65B10920-171 6 0 3 1 1 0 1 2 4 2 56 4551 211 6 3 8 30 619 651 4 645 548 57 1683 95 6 22 37 438 273 518 5 509 385 58 M83248/1-906 0 1 19 4 29 15 25 12 4 57 59 BACB30VF4K12 1 3 24 6 20 42 83 24 6 4 60 BACW10BP41CD 12 12 22 8 11 18 28 348 5 4

TOTAL 1,393 647 1,108 1,516 2,994 4,648 4,871 4,319 5,160 4,916

Berdasarkan hasil agregasi data permintaan suku cadang yang terdapat

pada Tabel 4.4 dapat diketahui jumlah total permintaan semua suku cadang setiap

tahunnya mulai dari tahun 2001-2010. Jumlah permintaan semua suku cadang


commit to user

IV - 11

setiap tahunnya akan di plot sehingga dapat diketahui pola data tersebut. Selain

itu, jumlah permintaan semua suku cadang setiap tahun akan menjadi input pada

peramalan menggunakan software WinQSB untuk menghasilkan demand

forecast. Pola data yang dimaksud dapat dilihat pada Gambar 4.1.

Gambar 4.1. Plot Data Permintaan Suku Cadang Tahun 2001-2010

2. Peramalan

Langkah selanjutnya setelah mengagregasikan data adalah tahap

peramalan. Peramalan permintaan suku cadang dilakukan untuk mengetahui

besarnya nilai demand forecast untuk satu tahun ke depan. Pada Gambar 4.1 plot

data yang dihasilkan adalah grafik yang cenderung memiliki pola trend, untuk itu

metode peramalan yang digunakan untuk meramalkan permintaan suku cadang

adalah peramalan regresi linier. Hasil dari peramalan yang diperoleh dari

software WinQSB dapat dilihat pada Tabel 4.5. Hasil peramalan permintaan

semua suku cadang pada Tabel 4.5 menggunakan metode regresi linier sebesar

6.192,9 unit. Melalui hasil peramalan tersebut dapat diketahui demand forecast

masing-masing suku cadang.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Jum

lah

perm

inta

an (u

nit)

Tahun

Permintaan


commit to user

IV - 12

Tabel 4.5. Hasil Peramalan Permintaan Suku Cadang

Forecast Result for Example Problem

Year Actual Forecast by Forecast

CFE MAD MSE MAPE

(%) Tracking R-

sqaure Data LR Error Signal

1 1393 673.4 719.6 719.6 719.6 517798.2 51.7 1.0 1.0 2 647 1225.4 -578.4 141.2 649.0 426154.8 70.5 0.2 0.6 3 1108 1777.3 -669.3 -528.1 655.8 433433.4 67.2 -0.8 1.0 4 1516 2329.3 -813.3 -1341.4 695.1 490428.2 63.8 -1.9 1.0 5 2994 2881.2 112.8 -1228.6 578.7 394886.2 51.8 -2.1 1.0 6 4648 3433.2 1214.8 -13.8 684.7 575038.2 47.5 0.0 0.5 7 4871 3985.1 885.9 872.1 713.4 604999.9 43.3 1.2 0.5 8 4319 4537.1 -218.1 654.0 651.5 535319.8 38.5 1.0 0.6 9 5160 5089.0 71.0 725.0 587.0 476399.4 34.4 1.2 0.7

10 4916 5641.0 -725.0 0.0 600.8 481319.3 32.4 0.0 0.8 11 6192.9

CFE 7.32E-04 MAD 600.8049 MSE 481319.3 MAPE 32.43655 Trk.Signal 1.22E-06 R-sqaure 0.8392756 a=121.4665 b=551.9515

3. Disagregasi

Hasil peramalan pada Tabel 4.5 merupakan demand forecast untuk semua

suku cadang selama satu tahun ke depan. Untuk mengetahui demand forecast

masing-masing suku cadang, maka dilakukan disagregasi yaitu perhitungan

proporsi dari masing-masing suku cadang. Pada penelitian ini hanya

memfokuskan pada suku cadang kelas B, untuk itu pada tahap disagregasi, suku

cadang yang dihitung adalah suku cadang kelas B.

Pada proses disagregasi diperlukan proporsi dari setiap suku cadang. Hasil

perhitungan proporsi dan hasil perhitungan demand forecast untuk tiap suku

cadang dapat dilihat pada Tabel 4.6. Berikut contoh perhitungan demand forecast

untuk suku cadang 5709-4 :

demand forecast = proporsi × demand forecast WinQSB

= 0,0283 × 1.008,5 unit = 28,542 unit


commit to user

IV - 13

Tabel 4.6. Hasil Proporsi dan Demand Forecast Suku Cadang Kelas B

No. Nama Suku

Cadang Total (unit) Proporsi

Hasil Demand Forecast

(unit) Forecast

(unit)

1 5709-4 143 0.0045 6192.9 28.050 2 362-509-9002 71 0.0022 6192.9 13.927 3 65-90305-15 443 0.0140 6192.9 86.896 4 16135-62 105 0.0033 6192.9 20.596 5 335-299-401 1,688 0.0535 6192.9 331.106 6 453A1810-33 49 0.0016 6192.9 9.611 7 AB0473993 135 0.0043 6192.9 26.481 8 740007 759 0.0240 6192.9 148.880 9 QA03362 229 0.0073 6192.9 44.919

10 MS20995C32 160 0.0051 6192.9 31.384 11 65-90305-20B 865 0.0274 6192.9 169.672 12 AC9380F4010 161 0.0051 6192.9 31.581 13 F5746293620200 245 0.0078 6192.9 48.057

4. Standar Deviasi

Standar deviasi digunakan untuk membandingkan penyebaran atau

penyimpangan data jumlah permintaan suku cadang. Untuk menghitung standar

deviasi, langkah pertama yang dilakukan adalah menghitung rata-rata permintaan

selama sepuluh tahun. Hasil perhitungan rata-rata permintaan dapat dilihat pada

Tabel 4.7, berikut contoh perhitungan rata-rata permintaan suku cadang 5709-4 : స呻 =∑ xi柜

స呻 = 6+21+15+13+11+18+28+3+15+13(unit)10unit

స呻 =14unit


commit to user

IV - 14

Tabel 4.7. Hasil Perhitungan Rata-rata Permintaan Suku Cadang Kelas B

No. Nama Suku

Cadang Jumlah Pemakaian (unit) Rata-rata

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 (unit)

1 5709-4 6 21 15 13 11 18 28 3 15 13 14 2 362-509-9002 4 18 10 2 3 2 4 0 18 10 7 3 65-90305-15 0 11 16 21 46 55 81 107 56 50 44 4 16135-62 5 13 28 4 4 1 15 17 7 11 11 5 335-299-401 67 1 17 16 260 366 108 13 319 521 169 6 453A1810-33 5 0 1 1 1 5 5 9 14 8 5 7 AB0473993 7 3 11 11 13 16 22 11 24 17 14 8 740007 34 23 11 47 27 113 108 94 215 87 76 9 QA03362 4 2 2 0 2 0 2 209 2 6 23

10 MS20995C32 3 13 34 1 10 1 12 2 24 60 16 11 65-90305-20B 144 20 4 0 89 124 190 168 95 31 87 12 AC9380F4010 1 3 10 8 14 8 27 64 15 11 16 13 F5746293620200 3 3 1 6 1 0 2 221 2 6 25

Sedangkan untuk hasil perhitungan standar deviasi dapat dilihat pada

Tabel 4.8, berikut ini merupakan contoh perhitungan standar deviasi suku cadang

5709-4 :

S =ﾸ纵x1-x 邹2+ 纵x2-x 邹2+纵x3-x 邹2+纵x4-x 邹2+…+纵xn-x 邹2n - 1

S ﾸ纵6 石14 邹2 十纵21石14 邹2 十纵15石14邹2 十…十纵13 石14邹2

9

7,134 unit


commit to user

IV - 15

Tabel 4.8. Hasil Perhitungan Standar Deviasi Suku Cadang Kelas B

No. Nama Suku

Cadang Jumlah Permintaan (unit) Standar

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Deviasi (unit)

1 5709-4 6 21 15 13 11 18 28 3 15 13 7.134 2 362-509-9002 4 18 10 2 3 2 4 0 18 10 6.607 3 65-90305-15 0 11 16 21 46 55 81 107 56 50 33.300 4 16135-62 5 13 28 4 4 1 15 17 7 11 8.114 5 335-299-401 67 1 17 16 260 366 108 13 319 521 184.599 6 453A1810-33 5 0 1 1 1 5 5 9 14 8 4.458 7 AB0473993 7 3 11 11 13 16 22 11 24 17 6.433 8 740007 34 23 11 47 27 113 108 94 215 87 61.643 9 QA03362 4 2 2 0 2 0 2 209 2 6 65.412

10 MS20995C32 3 13 34 1 10 1 12 2 24 60 18.856 11 65-90305-20B 144 20 4 0 89 124 190 168 95 31 69.870 12 AC9380F4010 1 3 10 8 14 8 27 64 15 11 18.297 13 F5746293620200 3 3 1 6 1 0 2 221 2 6 69.072

4.2.2. Perhitungan Holding Cost, Ordering Cost dan Shortage Cost

Biaya yang digunakan untuk penentuan total biaya persediaan suku cadang

adalah holding cost, ordering cost dan shortage cost. Berikut adalah perhitungan

dari masing-masing biaya tersebut.

1. Holding Cost

Holding cost adalah biaya yang digunakan untuk menyimpan persediaan

suku cadang selama dalam gudang, dalam perhitungan holding cost menggunakan

persamaan 3.3, 3.4 dan 3.5. Hasil perhitungan holding cost selengkapnya dapat

dilihat pada Tabel 4.9. Contoh perhitungan holding cost untuk suku cadang 5709-

4 adalah sebagai berikut :

I = bunga pinjam bank × harga suku cadang per item

= 6% /tahun × Rp 5.381.885,00/unit

= Rp 322.913,00/unit/tahun B = gaji pegawai selama satu tahunrata-rata persediaan suku cadang

= (15×Rp 4.000.000,00) × 12 bulan20.039 unit

= Rp 35.930,00/unit/tahun

Os = I + B

= Rp 358.843,00/unit/tahun


commit to user

IV - 16

Tabel 4.9. Hasil Perhitungan Holding Cost Suku Cadang Kelas B

No. Nama Suku

Cadang Harga (Rp/unit) Holding Cost

(Rp/unit/tahun)

1 5709-4 Rp 5,381,885 Rp 358,843 2 362-509-9002 Rp 6,033,452 Rp 397,937 3 65-90305-15 Rp 1,182,356 Rp 106,871 4 16135-62 Rp 5,071,843 Rp 340,241 5 335-299-401 Rp 100,685 Rp 41,971 6 453A1810-33 Rp 5,480,231 Rp 364,744 7 AB0473993 Rp 1,924,190 Rp 151,381 8 740007 Rp 375,991 Rp 58,489 9 QA03362 Rp 4,940,346 Rp 332,351 10 MS20995C32 Rp 371,912 Rp 58,245 11 65-90305-20B Rp 673,090 Rp 76,315 12 AC9380F4010 Rp 1,886,582 Rp 149,125 13 F5746293620200 Rp 3,434,896 Rp 242,024

2. Ordering Cost

Ordering cost merupakan biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan untuk

memperoleh persediaan suku cadang. Ordering cost untuk semua suku cadang

adalah sama. Perhitungan ordering cost menggunakan persamaan 3.4, berikut

perhitungannya :

Op = bt

j

= Rp 300.000,00 × 121.067

= Rp 3.374,00/order

3. Shortage Cost

Shortage Cost merupakan biaya yang dikeluarkan persahaan karena terjadi

kekurangan persediaan di gudang. Shortage cost ditetapkan oleh perusahaan untuk

masing-masing suku cadang yaitu 20% dari harga suku cadang. Penentuan

shortage cost dapat dilihat pada Tabel 4.10, contoh perhitungan shortage cost

untuk suku cadang 5709-4 adalah sebagai berikut :

Ok = 20% × harga suku cadang

= 20% × Rp 5.381.885,00

= Rp 1.076.377,00/unit


commit to user

IV - 17

Tabel 4.10. Hasil Perhitungan Shortage Cost Suku Cadang Kelas B

No. Nama Suku

Cadang Harga (unit)

Shortage

Cost (unit)

1 5709-4 Rp 5,381,885 Rp 1,076,377 2 362-509-9002 Rp 6,033,452 Rp 1,206,690 3 65-90305-15 Rp 1,182,356 Rp 236,471 4 16135-62 Rp 5,071,843 Rp 1,014,369 5 335-299-401 Rp 100,685 Rp 20,137 6 453A1810-33 Rp 5,480,231 Rp 1,096,046 7 AB0473993 Rp 1,924,190 Rp 384,838 8 740007 Rp 375,991 Rp 75,198 9 QA03362 Rp 4,940,346 Rp 988,069 10 MS20995C32 Rp 371,912 Rp 74,382 11 65-90305-20B Rp 673,090 Rp 134,618 12 AC9380F4010 Rp 1,886,582 Rp 377,316 13 F5746293620200 Rp 3,434,896 Rp 686,979

4.2.3. Penentuan Periode Waktu Antar Pemesanan (T) dan Persediaan

Maksimum (R)

Untuk penentuan periode waktu antar pemesanan dan persediaan

maksimum mengacu pada persamaan 3.7 sampai dengan persamaan 3.14. Berikut

adalah contoh langkah-langkah penentuan periode waktu antar pemesanan (T) dan

persediaan maksimum (R) suku cadang 5709-4:

· Iterasi 1

Langkah 1 : menghitung nilai T

Tﾸ2ADh

ﾸ 2×Rp 3.373,9528,542 × Rp 358.843,00

0,0259 tahun

Langkah 2 : mengitung nilai α 荒 Th 固粕

0,0259 × Rp 358.843,00 Rp1.076.376,95

0,0086


commit to user

IV - 18

Langkah 3 : mengitung nilai R

R DT 十DL 十过崎√T + L 纵28,542×0,0259邹十纵28,542×0,096邹十2,3802税0,0259+ 0,096

4,2466 unit

dimana,

zα = 2,3802 hasil nilai tabel dari α = 0,0086

Langkah 4 : mengitung nilai N

N S√T + L揍f纵过崎邹石过崎Ѱ纵过崎邹租 7,134税0,0259+0,096揍0,0235 石纵2,3802×0,0029邹租 0,0413

dimana, f纵过崎邹NORMDIST(z,0,1,0) NORMDIST(2,3802 ,0,1,0)

0,0235 Ѱ纵过崎邹NORMDIST(z ,0,1,0)–z试1-NORMDIST纵z,0,1,1邹守 NORMDIST(2,3802 ,0,1,0)–2,3802 试1-NORMDIST纵2,3802 ,0,1,1邹守 0,0029

Langkah 5 : mengitung OT 关飘 AT十收R-DL 十DT

2寿h 十足规粕

T十h卒N

Rp 3.373,950,0259

十收4,2466-纵28,542×0,096邹十28,542×0,02592

寿时Rp 358.843,00 十收Rp 1.076.376,95

0,0259寿0,0029

Rp 2.538.224,02/tahun

Setelah mengetahui OT dari T awal = 0,0259, akan dicoba dengan

penambahan T awal sebesar 0,005 tahun sehingga T = 0,0309, selanjutnya kembali

ke Langkah 2.

· Iterasi 2



commit to user

IV - 19

0,0309 × Rp 358.843,02 Rp1.076.376,95

0,0103



4,3788 unit

dimana,




dimana, f纵过判邹NORMDIST(z,0,1,0) NORMDIST(2,3102 ,0,1,0)

0,0264 Ѱ纵过判邹NORMDIST(z ,0,1,0)-z试1-NORMDIST纵z,0,1,1邹守 NORMDIST(2,3102 ,0,1,0)–2,3102试1-NORMDIST纵2,3102 ,0,1,1邹守 0,0036


2寿h 十足规粕

T十h卒N

Rp 3.373,950,0309

十收4,3788-纵28,542×0,096邹十28,542×0,03092

寿时Rp 358.843,02 十收Rp 1.076.376,95

0,0309寿0,0036

Rp 2.593.191,00/tahun

Iterasi penambahan T awal tidak dilanjutkan karena nilai OT yang

dihasilkan lebih besar dari sebelumnya. Oleh karena itu, akan dilakukan iterasi


commit to user

IV - 20

pengurangan T awal sebesar 0,005 tahun sehingga T = 0,0209, selanjutnya

kembali ke Langkah 2.

· Iterasi 3


0,0209 × Rp 358.843,02 Rp1.076.376,95

0,0070



4,1163 unit

dimana,







2寿h 十足规粕

T十h卒N

Rp 3.373,950,0209

十收4,1163-纵28,542×0,096邹十28,542×0,02092

寿


commit to user

IV - 21

时Rp 358.843,02 十收Rp 1.076.376,950,0209

寿0,0023

Rp 2.510.251,03/tahun

Iterasi pengurangan akan dilanjutkan karena nilai OT yang dihasilkan lebih

kecil dari sebelumnya. Oleh karena itu, akan dilakukan iterasi pengurangan T

sebesar 0,005 tahun sehingga T = 0,0159, selanjutnya kembali ke Langkah 2.

· Iterasi 4


0,0159 × Rp 358.843,02 Rp1.076.376,95

0,0053



3,9913 unit

dimana,







commit to user

IV - 22


2寿h 十足规粕

T十h卒N

Rp 3.373,950,0159

十收3,9913-纵28,542×0,096邹十28,542×0,01592

寿时Rp 358.843, 十收Rp 1.076.376,95

0,0159寿0,0017

Rp 2.506.443,85/tahun

Iterasi pengurangan akan dilanjutkan karena nilai OT yang dihasilkan lebih

kecil dari sebelumnya. Oleh karena itu, akan dilakukan iterasi pengurangan T

sebesar 0,005 tahun sehingga T = 0,0159, selanjutnya kembali ke Langkah 2.

· Iterasi 5


0,0109 × Rp 358.843,02 Rp1.076.376,95

0,0036



3,8743 unit

dimana,




dimana, f纵过判邹NORMDIST(z,0,1,0) NORMDIST(2,6900 ,0,1,0) = 0,0151


commit to user

IV - 23

Ѱ纵过判邹NORMDIST(z ,0,1,0)-z试1-NORMDIST纵z,0,1,1邹守 NORMDIST(2,6900 ,0,1,0)–2,6900试1-NORMDIST纵2,6900 ,0,1,1邹守 0,0011


2寿h 十足规粕

T十h卒N

Rp 3.373,950,0109

十收3,8743-纵28,542×0,096邹十28,542×0,01092

寿时Rp 358.843, 十收Rp 1.076.376,95

0,0159寿0,0011

Rp 2.577.294,93/tahun

Iterasi pengurangan tidak dilanjutkan nilai OT yang dihasilkan lebih besar

dari sebelumnya. Dengan demikian kebijakan yang optimal untuk suku cadang

5709-4 dapat dilihat pada Tabel 4.11 dan untuk rekap kebijakan yang optimal

semua suku cadang kelas B selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 4.12.

Tabel 4.11. Hasil Optimal Periode Waktu Antar Pemesanan (T) dan Persediaan Maksimal (R) Suku Sadang 5709-4

Nama Suku Cadang

T R (unit)

OT (Rp /tahun) Keterangan (tahun) (hari)

5709-4

0.0259 10 4.2466 Rp 2,538,224.02 0.0309 12 4.3788 Rp 2,593,191.00 0.0209 8 4.1163 Rp 2,510,251.03 0.0159 6 3.9913 Rp 2,506,443.85 Optimal 0.0109 4 3.8743 Rp 2,577,294.93

Tabel 4.12. Rekap Hasil Optimal Periode Waktu Antar Pemesanan (T) dan Persediaan Maksimal (R) Semua Suku Cadang

No. Nama Suku Cadang

T R (unit)

OT

(tahun) (hari) (Rp/tahun)

1 5709-4 0.0159 6 3.9913 Rp 2,506,443.85 2 362-509-9002 0.0249 10 2.2285 Rp 2,292,373.77 3 65-90305-15 0.0120 5 3.1554 Rp 1,784,124.15 4 16135-62 0.0160 6 1.2037 Rp 1,608,858.26 5 335-299-401 0.0220 8 31.3976 Rp 3,935,036.46 6 453A1810-33 0.0239 9 1.5455 Rp 1,461,056.69 7 AB0473993 0.0310 12 8.4582 Rp 1,403,073.98


commit to user

IV - 24

Tabel 4.12. Rekap Hasil Optimal Periode Waktu Antar Pemesanan (T) dan Persediaan Maksimal (R) Semua Suku Cadang (lanjutan)

No. Nama Suku

Cadang T

R (unit) OT

(tahun) (hari) (Rp/tahun)

8 740007 0.0178 7 11.4063 Rp 2,188,351.13 9 QA03362 0.0113 5 2.4028 Rp 10,278,218.03

10 MS20995C32 0.0508 19 6.1961 Rp 906,685.95 11 65-90305-20B 0.0128 5 7.7958 Rp 2,746,600.50 12 AC9380F4010 0.0229 9 1.9153 Rp 1,471,274.40 13 F5746293620200 0.0091 4 2.2748 Rp 7,621,508.13

4.2.4. Penentuan Total Biaya Persediaan Suku Cadang Berdasarkan

Kebijakan Perusahaan

Total biaya persediaan suku cadang perusahaan ditentukan untuk tahap

perbandingan total biaya persediaan usulan dengan perusahaan. Perbandingan ini

dilakukan untuk mengetahui seberapa baik model persediaan usulan. Dalam

menentukan total biaya persediaan suku cadang berdasarkan kebijakan perusahaan

adalah melakukan simulasi Montecarlo dengan bantuan software Microsoft Excel.

Tujuan simulasi tersebut untuk mengetahui persediaan rata-rata suku cadang

selama satu tahun, jumlah order, dan banyaknya shortage. Simulasi Montecarlo

merupakan simulasi dengan model probabilistic, dimana data dihasilkan dari

bilangan random yang kemudian disusun suatu distribusi probabilitas.

Pada simulasi Montecarlo memerlukan data jumlah permintaan suku

cadang harian beberapa tahun yang lalu. Jumlah data permintaan yang tersedia di

perusahaan selengkapnya pada Tabel 4.13, sedangkan rincian permintaan dapat

dilihat pada Lampiran 1.4 sampai dengan Lampiran 1.16.

Tabel 4.13. Banyaknya Data Permintaan Suku Cadang Harian


Banyaknya Data

Keterangan

1 5709-4 3 tahun 2005-2007 2 362-509-9002 6 tahun 2002-2007 3 65-90305-15 5 tahun 2003-2007 4 16135-62 3 tahun 2005-2007 5 335-299-401 6 tahun 2002-2007 6 453A1810-33 4 tahun 2007-2010 7 AB0473993 6 tahun 2002-2007 8 740007 5 tahun 2003-2007


commit to user

IV - 25

Tabel 4.13. Banyaknya Data Permintaan Suku Cadang Harian (lanjutan)

No. Nama Suku

Cadang Banyaknya

Data Keterangan

9 QA03362 5 tahun 2003-2007 10 MS20995C32 3 tahun 2005-2007 11 65-90305-20B 6 tahun 2002-2007 12 AC9380F4010 5 tahun 2003-2007 13 F5746293620200 3 tahun 2005-2007

Adapun langkah-langkah dalam simulasi penentuan total biaya persediaan

untuk suku cadang 5709-4 sebagai berikut :

1. Menentukan perameter, pada penelitian ini parameter yang diamati adalah

jumlah permintaan suku cadang 5709-4 harian selama beberapa tahun

yang lalu.

2. Membuat distribusi frekuensi permintaan. Pada suku cadang 5709-4 data

permintaan harian yang tersedia adalah tiga tahun. Untuk itu jumlah

permintaan dan jumlah frekuensi selama tiga tahun selengkapnya dapat

dilihat hasilnya pada Tabel 4.14.

3. Membuat distribusi probabilitas kumulatif untuk suku cadang 5709-4,

hasil probabilitas kumulatif dapat dilihat pada Tabel 4.14. sedangkan

untuk suku cadang lain terdapat pada Lampiran 5.1 sampai dengan

Lampiran 5.13.

Tabel 4.14. Probabilitas Kumulatif Suku Cadang 5709-4 Jumlah

Frekuensi % % Frekuensi Probabilitas

Permintaan Frekuensi Kumulatif Bil. Random

0 1043 95.25 95.25 0-95.25 1 48 4.38 99.63 95.26-99.63 2 3 0.27 99.91 99.64-99.91 3 1 0.09 100.00 99.92-100

4. Mengkaitkan nilai perameter dengan bilangan random. Pada simulasi

bilangan random yang dibutuhkan adalah sebanyak 365. Angka 365

didapatkan dari jumlah hari dalam satu tahun, bilangan random yang

dihasilkan adalah jumlah permintaan dalam satu hari. Contoh bilangan

random untuk suku cadang 5709-4 selama 10 hari dapat dilihat pada Tabel

4.15. Persamaan untuk menentukan bilangan random adalah :

Bilangan random RAND()*100


commit to user

IV - 26

Tabel 4.15. Penentuan Bilangan Random Suku Cadang 5709-4

Hari ke-

Bil. random

Probabilitas Jumlah

Bil. Random Permintaan (unit)

1 89.24 0-95.25 0 2 55.28 0-95.26 0 3 4.96 0-95.27 0 4 94.15 0-95.28 0 5 99.04 95.26-99.63 1 6 47.81 0-95.25 0 7 26.81 0-95.26 0 8 35.95 0-95.27 0 9 85.25 0-95.28 0

10 94.12 0-95.29 0

5. Melakukan simulasi

Pada simulasi jumlah pemesanan (Q) ditentukan perusahaan untuk

masing-masing suku cadangnya, sedangkan titik pemesanan kembali (ROP)

adalah 0. Leadtime pemesanan menggunakan leadtime pemesanan dalam satuan

hari yang terdapat pada Tabel 4.2. Holding cost, ordering cost dan shortage cost

mengacu pada hasil perhitungan di sub bab 4.2.3. Pada simulasi, periode review

dilakukan setiap hari. Berikut adalah contoh uraian langkah-langkah proses

simulasi perusahaan pada suku cadang 5709-4 :

· Penentuan permintaan suku cadang

Permintaan suku cadang mengacu pada hasil dari Langkah 4 dan dapat

dilihat pada Tabel 4.15

· Penentuan lot pemesanan

Lot pemesanan jumlah kedatangan suku cadang yang telah dipesan pada

leadtime yang telah ditentukan. Besarnya nilai lot pemesanan didasarkan

pada jumlah yang dipesan yaitu jumlah pesanan (Q) perusahaan yang

mengacu pada Lampiran 1.3.

· Penentuan posisi persediaan

Penentuan posisi persediaan mengacu pada persamaan 3.15, berikut

contoh perhitungan pada hari (n) pertama.

Posisi persediaan n = Posisi persediaan (n-1) + lot pemesanan (n) –

Permintaan (n) – shortage (n-1)

= 2 unit + 0 unit – 0 unit – 0 unit = 2 unit


commit to user

IV - 27

6. Penentuan jumlah shortage

Penentuan jumlah shortage mengacu pada persamaan 3.16, berikut contoh

perhitungan pada hari (n) pertama :

Shortage (n) = permintaan (n) - posisi persediaan (n)

= 0 unit – 2 unit

= 0 unit , karena posisi persediaan > permintaan

7. Order

Order merupakan pemesanan, pada simulasi model persediaan perusahaan

order akan dilakukan jika posisi persediaan = 0 unit

8. Penentuan total biaya persediaan

Terdapat tiga komponen dalam menentukan total biaya persediaan yaitu

holding cost, ordering cost dan shortage cost. Penentuan total biaya

persediaan mengacu pada persamaan 3.17.

OT = (rata-rata persediaan × Os) + (jumlah shortage × Ok) + (jumlah

order × Op)

OT = (3 × Rp 358.843,02) + (2 × Rp 1.076.376,95) + (5 × Rp 3.373,95)

= Rp 3.149.088,61/tahun

Hasil simulasi Montecarlo suku cadang 5709-4 dapat dilihat pada Tabel

4.16, sedangkan untuk suku cadang lain selengkapnya pada Lampiran 5.14. Untuk

rekap total biaya persediaan semua suku cadang kelas B dapat dilihat pada Tabel

4.17.

Tabel 4.16. Hasil Simulasi Montecarlo Suku Cadang 5709-4

Hari ke-

lot pemesanan posisi persediaan permintaan shortage order

(unit) (unit) (unit) (unit)

2 1 2 0 2 2 0 3 2 0 4 2 0 5 1 1 6 1 0 7 1 0 8 1 0 9 1 0


commit to user

IV - 28

Tabel 4.16. Hasil Simulasi Montecarlo Suku Cadang 5709-4 (lanjutan)

Hari ke-



10 1 0 11 1 0 12 1 0 13 1 0 14 1 0 15 1 0 16 1 0 17 1 0 18 1 0 19 1 0 20 1 0 21 1 0 22 0 1 1 23 0 0 24 0 0 25 0 0 26 0 0 27 0 0 28 0 0 29 0 0 30 0 0 31 0 0 32 0 0 33 0 0 34 0 0 35 0 0 36 0 0 37 0 0 38 0 0 39 0 0 40 0 0 41 0 0 42 0 0 43 0 0 44 0 0 45 0 0 46 0 0 47 0 0 48 0 0 49 0 0


commit to user

IV - 29


Hari ke-



50 0 0 51 0 0 52 0 0 53 0 0 54 0 0 55 0 0 56 0 0 57 8 8 0 58 8 0 59 8 0 60 8 0 61 8 0 62 7 1 63 7 0 64 7 0 65 7 0 66 7 0 67 7 0 68 7 0 69 7 0 70 7 0 71 7 0 72 7 0 73 7 0 74 7 0 75 6 1 76 6 0 77 6 0 78 6 0 79 6 0 80 6 0 81 6 0 82 6 0 83 6 0 84 6 0 85 6 0 86 6 0 87 6 0 88 6 0 89 6 0


commit to user

IV - 30


Hari ke-



90 6 0 91 6 0 92 6 0 93 6 0 94 6 0 95 6 0 96 6 0 97 6 0 98 6 0 99 6 0

100 6 0 101 5 1 102 5 0 103 5 0 104 5 0 105 4 1 106 4 0 107 4 0 108 4 0 109 4 0 110 4 0 111 4 0 112 4 0 113 4 0 114 4 0 115 4 0 116 4 0 117 4 0 118 4 0 119 4 0 120 4 0 121 4 0 122 4 0 123 4 0 124 4 0 125 4 0 126 4 0 127 4 0 128 4 0 129 4 0


commit to user

IV - 31


Hari ke-



130 4 0 131 4 0 132 4 0 133 4 0 134 4 0 135 4 0 136 4 0 137 4 0 138 4 0 139 4 0 140 4 0 141 4 0 142 4 0 143 4 0 144 4 0 145 4 0 146 4 0 147 4 0 148 4 0 149 4 0 150 4 0 151 4 0 152 4 0 153 4 0 154 4 0 155 3 1 156 3 0 157 3 0 158 3 0 159 3 0 160 2 1 161 2 0 162 2 0 163 2 0 164 2 0 165 2 0 166 2 0 167 2 0 168 2 0 169 2 0


commit to user

IV - 32


Hari ke-



170 2 0 171 2 0 172 2 0 173 2 0 174 1 1 175 1 0 176 1 0 177 1 0 178 1 0 179 1 0 180 1 0 181 1 0 182 1 0 183 1 0 184 1 0 185 0 1 186 0 0 187 0 0 188 0 0 189 0 0 190 0 0 191 0 0 192 0 0 193 0 0 194 0 0 195 0 0 196 0 0 197 0 0 198 0 0 199 0 0 200 0 0 201 0 0 202 0 0 203 0 0 204 0 0 205 0 0 206 0 0 207 0 0 208 0 0 209 0 0


commit to user

IV - 33


Hari ke-



210 0 0 211 0 0 212 0 0 213 0 0 214 0 0 215 0 0 216 0 0 217 0 0 218 0 0 219 0 0 220 0 0 221 0 0 222 0 0 223 0 1 1 224 0 0 225 0 0 226 0 0 227 0 0 228 0 0 229 0 0 230 0 0 231 0 0 232 0 0 233 0 0 234 0 0 235 0 0 236 0 0 237 0 0 238 0 0 239 0 0 240 0 0 241 0 0 242 0 1 1 1 243 0 0 244 0 0 245 0 0 246 0 0 247 0 0 248 0 1 1 1 249 0 0


commit to user

IV - 34


Hari ke-



250 0 0 251 0 0 252 0 0 253 0 0 254 0 0 255 0 0 256 0 0 257 0 0 258 8 6 0 259 6 0 260 6 0 261 6 0 262 6 0 263 6 0 264 6 0 265 6 0 266 6 0 267 5 1 268 5 0 269 5 0 270 5 0 271 5 0 272 5 0 273 5 0 274 5 0 275 5 0 276 5 0 277 5 0 278 5 0 279 5 0 280 5 0 281 5 0 282 5 0 283 5 0 284 5 0 285 5 0 286 5 0 287 5 0 288 5 0 289 5 0


commit to user

IV - 35


Hari ke-



290 5 0 291 5 0 292 5 0 293 5 0 294 5 0 295 5 0 296 5 0 297 5 0 298 5 0 299 5 0 300 4 1 301 4 0 302 4 0 303 4 0 304 4 0 305 4 0 306 4 0 307 4 0 308 4 0 309 4 0 310 4 0 311 4 0 312 4 0 313 4 0 314 4 0 315 4 0 316 4 0 317 4 0 318 4 0 319 4 0 320 3 1 321 3 0 322 3 0 323 3 0 324 3 0 325 3 0 326 3 0 327 3 0 328 3 0 329 3 0


commit to user

IV - 36


Hari ke- lot pemesanan posisi persediaan permintaan shortage

order (unit) (unit) (unit) (unit)

330 3 0 331 3 0 332 3 0 333 3 0 334 3 0 335 3 0 336 3 0 337 3 0 338 3 0 339 3 0 340 3 0 341 3 0 342 3 0 343 3 0 344 3 0 345 3 0 346 3 0 347 3 0 348 3 0 349 3 0 350 3 0 351 3 0 352 3 0 353 3 0 354 3 0 355 2 1 356 2 0 357 2 0 358 1 1 359 0 1 1 360 0 0 361 0 0 362 0 0 363 0 0 364 0 0 365 0 0

Jumlah 19 2 5

Rata-rata 3

Biaya Rp 358,843.02 Rp 1,076,376.95 Rp 3,373.95

OT Rp 979,464.97 Rp 2,152,753.91 Rp 16,869.73 Rp 3,149,088.61


commit to user

IV - 37

Tabel 4.17. Rekap Total Biaya Persediaan Perusahaan Suku Cadang Kelas B

No. Nama Suku

Cadang OT Perusahaan

(Rp/tahun)

1 5709-4 Rp 3,149,088.61 2 362-509-9002 Rp 17,474,439.23 3 65-90305-15 Rp 2,725,353.20 4 16135-62 Rp 9,176,663.08 5 335-299-401 Rp 5,371,262.97 6 453A1810-33 Rp 1,967,814.77 7 AB0473993 Rp 3,064,476.14 8 740007 Rp 3,327,663.95 9 QA03362 Rp 10,635,221.33

10 MS20995C32 Rp 2,238,758.54 11 65-90305-20B Rp 4,131,125.17 12 AC9380F4010 Rp 1,752,534.85 13 F5746293620200 Rp 7,958,346.85

4.2.6. Perbandingan Hasil Perhitungan Total Biaya Persediaan Model

Periodic Review Dengan Model Kebijakan Perusahaan

Total biaya persediaan model kebijakan perusahaan dari hasil Simulasi

Montecarlo memiliki nilai yang lebih besar dibandingkan total biaya persediaan

model usulan. Hal tersebut dipengaruhi oleh besar kecilnya komponen total biaya

persediaan yang meliputi holding cost, ordering cost serta shortage cost. Adapun

perbandingan total biaya persediaan antara metode usulan dengan kebijakan

perusahaan dapat dilihat selengkapnya pada Tabel 4.18.

Tabel 4.18. Perbandingan Total Biaya Persediaan Model Periodic Review dengan Model Kebijakan Perusahaan

No. Nama Suku

Cadang Total Biaya Persediaan (Rp/tahun)

Periodic Review Perusahaan

1 5709-4 Rp 2,506,443.85 Rp 3,149,088.61 2 362-509-9002 Rp 2,292,373.77 Rp 17,474,439.23 3 65-90305-15 Rp 1,784,124.15 Rp 2,725,353.20 4 16135-62 Rp 1,608,858.26 Rp 9,176,663.08 5 335-299-401 Rp 3,935,036.46 Rp 5,371,262.97 6 453A1810-33 Rp 1,461,056.69 Rp 1,967,814.77 7 AB0473993 Rp 1,403,073.98 Rp 3,064,476.14 8 740007 Rp 2,188,351.13 Rp 3,327,663.95 9 QA03362 Rp 10,278,218.03 Rp 10,635,221.33 10 MS20995C32 Rp 906,685.95 Rp 2,238,758.54


commit to user

IV - 38

Tabel 4.18. Perbandingan Total Biaya Persediaan Model Periodic Review dengan Model Kebijakan Perusahaan (lanjutan)

No. Nama Suku

Cadang Total Biaya Persediaan (Rp/tahun)

Usulan Perusahaan

11 65-90305-20B Rp 2,746,600.50 Rp 4,131,125.17 12 AC9380F4010 Rp 1,471,274.40 Rp 1,752,534.85 13 F5746293620200 Rp 7,621,508.13 Rp 7,958,346.85


commit to user

V - 1

BAB V ANALISIS HASIL

Pada bab ini tahap analisis terdiri dari hasil analisis periode waktu antar

pemesanan (T), analisis persediaan maksimum (R), perbandingan total biaya

persediaan, perubahan periode waktu antar pemesanan (T) suku cadang kelas B,

serta perubahan permintaan suku cadang kelas B.

5.1. Analisis Periode Waktu Antar Pemesanan (T)

Periode waktu antar pemesanan (T) yang dihasilkan dari model periodic

review untuk 13 suku cadang kelas B berbeda-beda. Perbedaan periode waktu

antar pemesanan (T) pada 13 suku cadang kelas B dapat dilihat pada Tabel 5.1.

Tabel 5.1. Periode Waktu Antar Pemesanan (T) Suku Cadang Kelas B


T (hari)

1 5709-4 6 2 362-509-9002 10 3 65-90305-15 5 4 16135-62 6 5 335-299-401 8 6 453A1810-33 9 7 AB0473993 12 8 740007 7 9 QA03362 5 10 MS20995C32 19 11 65-90305-20B 5 12 AC9380F4010 9 13 F5746293620200 4

Dari Tabel 5.1 dapat dilihat hasil perhitungan periode waktu antar

pemesanan (T) pada setiap suku cadang kelas B yang berbeda-beda. Periode

waktu antar pemesanan (T) paling pendek adalah 4 hari pada suku cadang

F5746293620200 dan yang paling panjang adalah 19 hari pada suku cadang

MS20995C32. Pada suku cadang F5746293620200 periode waktu antar

pemesanan (T) yang dihasilkan paling pendek hal ini dikarenakan permintaan

suku cadang F5746293620200 cukup tinggi yaitu 49 unit/tahun juga shortage cost

yang dihasilkan tinggi yaitu Rp 686.979,13. Maka untuk mengantisipasi adanya


commit to user

V - 2

shortage cost yang dapat meningkatkan total biaya persediaan, dibutuhkan

peninjauan persediaan dengan periode waktu antar pemesanan (T) yang pendek

yaitu selama 4 hari sekali.

Pada suku cadang MS20995C32 periode waktu antar pemesanan (T) yang

dihasilkan paling panjang hal ini dikarenakan permintaan suku cadang

MS20995C32 tidak begitu tinggi yaitu 32 unit/tahun juga shortage cost yang

dihasilkan rendah yaitu Rp 74.382,35. Untuk memudahkan perusahaan dalam

memantau persediaan, dihasilkan periode waktu antar pemesanan (T) yang

panjang yaitu selama 19 hari sekali. Jika terjadi shortage cost diharapkan total

biaya persediaan yang dihasilkan tidak begitu tinggi karena permintaan dan

shortage cost yang rendah.

5.2. Analisis Persediaan Maksimum (R)

Persediaan maksimum (R), yang dihasilkan dari model periodic review

untuk 13 suku cadang kelas B berbeda-beda. Perbedaan persediaan maksimum (R)

pada 13 suku cadang kelas B dapat dilihat pada Tabel 5.2.

Tabel 5.2. Persediaan Maksimum (R) Suku Cadang Kelas B


R (unit)

1 5709-4 4 2 362-509-9002 3 3 65-90305-15 4 4 16135-62 2 5 335-299-401 32 6 453A1810-33 2 7 AB0473993 9 8 740007 12 9 QA03362 3

10 MS20995C32 7 11 65-90305-20B 8 12 AC9380F4010 2 13 F5746293620200 3

Dari Tabel 5.2 dapat dilihat hasil perhitungan persediaan maksimum (R)

pada setiap suku cadang kelas B yang berbeda-beda. Persediaan maksimum (R)

yang paling sedikit adalah 2 unit pada suku cadang 16135-62, 453A1810-33 dan

AC9380F4010 dan persediaan maksimum (R) yang paling banyak adalah 31 unit


commit to user

V - 3

pada suku cadang 335-299-401. Suku cadang 16135-62, 453A1810-33,

AC9380F4010 dan 335-299-401 mempunyai periode waktu antar pemesanan (T)

yang hampir sama namun persediaan maksimum (R) berbeda-beda karena

dipengaruhi oleh beberapa faktor. Pada suku cadang 16135-62, 453A1810-33 dan

AC9380F4010 persediaan maksimum (R) yang dihasilkan paling sedikit hal ini

dikarenakan permintaan suku cadang 16135-62, 453A1810-33 dan AC9380F4010

tidak begitu tinggi yaitu 21 unit/tahun, 10 unit/tahun dan 32 unit/tahun. Selain itu

pada suku cadang 16135-62, 453A1810-33 dan AC9380F4010 holding cost yang

dihasilkan tinggi yaitu Rp 340.240,52/tahun, Rp 364.734,77/tahun dan Rp

149.124,83/tahun. Maka untuk mengantisipasi holding cost yang dapat

meningkatkan total biaya persediaan, dibutuhkan persediaan maksimum (R) yang

sedikit yaitu 2 unit. Sedikitnya persediaan maksimum (R) pada suku cadang

16135-62, 453A1810-33 dan AC9380F4010 diharapkan dapat meminimalkan

holding cost.

Sedangkan pada suku cadang MS20995C32 persediaan maksimum (R)

paling banyak yaitu 32 unit hal ini dikarenakan permintaan suku cadang

MS20995C32 tinggi yaitu 332 unit/tahun. Selain itu pada suku cadang

MS20995C32 holding cost yang dihasilkan rendah yaitu Rp 41.971,06/tahun.

Maka untuk mengantisipasi shortage cost yang dapat meningkatkan total biaya

persediaan, dibutuhkan persediaan maksimum (R) yang banyak yaitu 32 unit.

Banyaknya persediaan maksimum (R) pada suku cadang MS20995C32

diharapkan dapat memenuhi tingginya jumlah permintaan pada suku cadang

tersebut. Persediaan maksimum (R) cukup banyak pada suku cadang

MS20995C32 tidak akan meningkatkan total biaya persediaan karena holding cost

yang rendah.

5.3. Perbandingan Total Biaya Persediaan

Berdasarkan hasil perhitungan total biaya persediaan pada model periodic

review dan model kebijakan perusahaan, model periodic review menghasilkan

total biaya persediaan yang lebih kecil dari model kebijakan perusahaan. Pada

semua suku cadang kelas B, total biaya persediaan model periodic review yang


commit to user

V - 4

dihasilkan lebih kecil dari model kebijakan perusahaan. Selisih total biaya

persediaan untuk semua suku cadang kelas B, yang dapat dilihat pada Tabel 5.3.

Rata-rata selisih total biaya persediaan untuk 13 suku cadang kelas B

sebesar 37,07%, dimana selisih yang paling besar terdapat pada suku cadang 362-

509-9002 yaitu sebesar 86.88%. Selisih terbesar pada suku cadang 362-509-9002

karena rata-rata persediaan yang tersedia di gudang 44 unit sedangkan besarnya

permintaan 5 unit sedangkan pada model usulan, persediaan yang harus tersedia

cenderung lebih kecil sehingga holding cost yang dihasilkan lebih kecil. Selain itu

holding cost yang dimiliki suku cadang 362-509-9002 paling tinggi dibandingkan

dengan suku cadang lain. Sedangkan selisih total biaya persediaan yang kecil

terdapat pada suku cadang QA03362 sebesar 3.36% dan suku cadang

F5746293620200 sebesar 4.23%. Selisih total biaya persediaan yang cenderung

kecil dipengaruhi oleh besarnya holding cost yang dihasilkan model usulan

dengan model perusahaan hampir sama. Hal ini disebabkan karena besarnya rata-

rata persediaan yang tersedia di gudang pada model usulan dengan model

perusahaan seimbang dengan banyaknya permintaan.

Tabel 5.3. Selisih Total Biaya Persediaan Suku Cadang Kelas B

No. Nama Suku

Cadang OT Perusahaan OT Usulan Selisih OT

(Rp/tahun) (Rp/tahun) (Rp/tahun) (%)

1 5709-4 Rp 3,149,088.61 Rp 2,506,443.85 Rp 642,644.76 20.41% 2 362-509-9002 Rp 17,474,439.23 Rp 2,292,373.77 Rp 15,182,065.47 86.88% 3 65-90305-15 Rp 2,725,353.20 Rp 1,784,124.15 Rp 941,229.05 34.54% 4 16135-62 Rp 9,176,663.08 Rp 1,608,858.26 Rp 7,567,804.82 82.47% 5 335-299-401 Rp 5,371,262.97 Rp 3,935,036.46 Rp 1,436,226.51 26.74% 6 453A1810-33 Rp 1,967,814.77 Rp 1,461,056.69 Rp 506,758.08 25.75% 7 AB0473993 Rp 3,064,476.14 Rp 1,403,073.98 Rp 1,661,402.15 54.21% 8 740007 Rp 3,327,663.95 Rp 2,188,351.13 Rp 1,139,312.82 34.24% 9 QA03362 Rp 10,635,221.33 Rp 10,278,218.03 Rp 357,003.30 3.36%

10 MS20995C32 Rp 2,238,758.54 Rp 906,685.95 Rp 1,332,072.59 59.50% 11 65-90305-20B Rp 4,131,125.17 Rp 2,746,600.50 Rp 1,384,524.67 33.51% 12 AC9380F4010 Rp 1,752,534.85 Rp 1,471,274.40 Rp 281,260.45 16.05% 13 F5746293620200 Rp 7,958,346.85 Rp 7,621,508.13 Rp 336,838.72 4.23%

Total biaya persediaan perusahaan yang dihitung dengan simulasi

Montecarlo menghasilkan total biaya persediaan sebesar Rp 72.972.748,71/tahun,

sedangkan total biaya persediaan model periodic review sebesar Rp

40.203.605,29/tahun untuk semua suku cadang kelas B, yang selengkapnya dapat


commit to user

V - 5

dilihat pada Gambar 5.1. Model periodic review yang dilakukan dapat menghemat

total biaya persediaan yang dikeluarkan perusahaan untuk mengelola persediaan

di PT. GMF AA. Penghematan total biaya persediaan dipengaruhi oleh beberapa

faktor, satu diantaranya adalah berkurangnya persediaan rata-rata semua suku

cadang kelas B di gudang. Hal ini disebabkan karena setiap suku cadang

mempunyai titik maksimal persediaan. Faktor lain adalah berkurangnya jumlah

shortage yang dilakukan oleh perusahaan karena masing-masing suku cadang

mempunyai persediaan yang lebih dari nol dan akan memesan suku cadang ketika

posisi persediaan berada di bawah titik maksimum persediaan.

Gambar 5.1. Grafik Perbandingan Total Biaya Persediaan

5.4. Perubahan Periode Waktu Antar Pemesanan (T) Suku Cadang Kelas

B

Pada analisis ini, perubahan periode waktu antar pemesanan (T) dilakukan

pada semua suku cadang kelas B. Perubahan periode waktu antar pemesanan (T)

dilakukan dengan periode waktu antar pemesanan (T) mingguan dan tidak

dilakukan dengan periode waktu antar pemesanan (T) harian, karena periode

waktu antar pemesanan (T) yang dilakukan harian adalah model continous review.

Periode waktu antar pemesanan (T) mingguan dilakukan mulai dari 1 minggu

hingga 12 minggu. Hasil total biaya persediaan yang diperoleh dari perubahan

periode waktu antar pemesanan (T) memiliki titik minimal pada periode waktu

antar pemesanan (T) 6 minggu. Pada perubahan 12 periode waktu antar

Rp40,203,605

Rp72,972,749

Rp-

Rp10,000,000

Rp20,000,000

Rp30,000,000

Rp40,000,000

Rp50,000,000

Rp60,000,000

Rp70,000,000

Rp80,000,000

Usulan Perusahaan

Tota

l Bia

ya P

erse

diaa

n (R

p/ta

hun)

Model Persediaan


commit to user

V - 6

pemesanan (T) ini, hasil yang ditampilkan hanya pada periode waktu antar

pemesanan (T) pada 2 minggu, 4 minggu, 6 minggu, 8 minggu, 10 minggu dan 12

minggu. Pada perubahan periode waktu antar pemesanan (T), terjadi peningkatan

total biaya persediaan seperti ditunjukkan pada Tabel 5.4.

Tabel 5.4. Perubahan Periode Waktu Antar Pemesanan (T) Suku Cadang Kelas B Periode Total biaya Persediaan (Rp/tahun)

Review Perubahan (T) (T) awal

2 minggu Rp 93,713,865.23 Rp 40,203,605.29 4 minggu Rp 68,993,203.76 Rp 40,203,605.29 6 minggu Rp 64,598,550.03 Rp 40,203,605.29 8 minggu Rp 65,427,975.90 Rp 40,203,605.29

10 minggu Rp 68,433,010.28 Rp 40,203,605.29 12 minggu Rp 72,565,051.51 Rp 40,203,605.29

Pada Tabel 5.4, total biaya persediaan model usulan lebih kecil

dibandingkan dengan total biaya persediaan jika terjadi perubahan periode waktu

antar pemesanan (T). Hal ini membuktikan bahwa periode waktu antar pemesanan

(T) yang ditetapkan berdasarkan hasil perhitungan model periodic review sudah

optimal. Apabila perusahaan menghendaki agar pengendalian persediaan suku

cadang kelas B dilakukan dengan periode waktu antar pemesanan (T) yang sama,

maka disarankan periode waktu antar pemesanan (T) yang dipakai adalah periode

waktu antar pemesanan (T) 6 minggu. Pada periode waktu antar pemesanan (T) 6

minggu total biaya persediaan yang dihasilkan paling minimum. Walaupun

semakin panjang interval periode waktu antar pemesanan (T), perusahaan akan

lebih mudah mengendalikan persediaan. Akan tetapi, penetapan periode waktu

antar pemesanan (T) harus dicermati lebih teliti oleh perusahaan karena periode

waktu antar pemesanan (T) akan mempengaruhi total biaya persediaan.

Pada Gambar 5.4, total biaya persediaan pada perubahan periode waktu

antar pemesanan (T) akan semakin turun jika interval periode waktu antar

pemesanan (T) semakin panjang. Namun pada kondisi lain ada titik balik yang

mengakibatkan total biaya persediaan akan meningkat jika periode waktu antar

pemesanan (T) semakin panjang. Titik minimum dari total biaya persediaan pada

perubahan periode waktu antar pemesanan (T) adalah pada saat interval periode

waktu antar pemesanan (T) 6 minggu dengan total biaya persediaan Rp

64,598,550.03/tahun. Hal ini disebabkan karena beberapa faktor, salah satunya


commit to user

V - 7

adalah pada saat periode waktu antar pemesanan (T) kurang dari 6 minggu,

holding cost yang dihasilkan semakin kecil sebab jumlah persediaan menurun.

Menurunnya jumlah persediaan karena tidak terjadi pengadaan persediaan selama

interval periode waktu antar pemesanan (T). Jika holding cost menurun maka total

biaya persediaan juga akan menurun.

Gambar 5.2. Grafik Perubahan Periode Waktu Antar Pemesanan (T) Suku

Cadang Kelas B

Sedangkan pada saat interval periode waktu antar pemesanan (T) lebih dari

6 minggu total biaya persediaan akan meningkat, faktor penyebabnya adalah

adanya shortage cost yang semakin membesar. Pengadaan persediaan dilakukan

pada saat periode waktu antar pemesanan (T), jika semakin lama interval periode

waktu antar pemesanan (T), jumlah persediaan yang ada di gudang semakin

menurun dan mungkin tidak dapat memenuhi semua permintaan karena

kurangnya persediaan. Jika terjadi kekurangan persediaan, perusahaan harus

mengeluarkan shortage cost. Meningkatnya shortage cost akan meningkatkan

pula total biaya persediaan.

Jika periode waktu antar pemesanan (T) mengalami perubahan pada semua

suku cadang, maka persediaan maksimum (R) juga akan berubah. Semakin

panjang periode waktu antar pemesanan (T), semakin banyak pula persediaan

maksimum (R) yang harus ada di gudang. Hal ini dikarenakan persediaan

maksimum (R) harus dapat memenuhi permintaan selama periode waktu antar

pemesanan (T). Perubahan persediaan maksimum (R) pada periode waktu antar

Rp- Rp10,000,000 Rp20,000,000 Rp30,000,000 Rp40,000,000 Rp50,000,000 Rp60,000,000 Rp70,000,000 Rp80,000,000 Rp90,000,000

Rp100,000,000

2 4 6 8 10 12

Tota

l Bia

ya P

erse

diaa

n (R

p/ta

hun)

Periode Review (minggu)

OTPerubahanPeriodeReview

OT ModelUsulan


commit to user

V - 8

pemesanan (T) selama 2 minggu sampai dengan 12 minggu dapat diihat pada

Gambar 5.3.

Gambar 5.3. Grafik Perubahan Persediaan Maksimum (R) Suku Cadang Kelas B

Pada Gambar 5.3 terlihat bahwa semakin lama periode waktu antar

pemesanan (T), persediaan maksimum (R) semakin meningkat. Besarnya

peningkatan persediaan maksimum (R) setiap suku cadang pada perubahan

periode waktu antar pemesanan (T) yang sama, selengkapnya dapat dilihat pada

Tabel 5.5. Hampir semua suku cadang pada Tabel 5.5 mengalami peningkatan

persediaan maksimum (R) pada saat periode waktu antar pemesanan (T) antara 2

minggu hingga 12 minggu. Namun, suku cadang MS20995C32 mengalami

penurunan persediaan maksimum (R) pada periode waktu antar pemesanan (T) 2

minggu. Hal ini dikarenakan periode waktu antar pemesanan (T) yang optimal

pada suku cadang MS20995C32 adalah 19 hari. Maka pada periode waktu antar

pemesanan (T) 2 minggu, persediaan maksimum (R) berkurang dari 7 unit ke 6

unit.


commit to user

V - 9

Tabel 5.5. Perubahan Persediaan Maksimum (R) Pada Periode Waktu Antar Pemesanan (T) yang Sama

No. Nama Suku

Cadang

R awal (unit)

Perubahan R (unit) 2

minggu 4

minggu 6

minggu 8

minggu 10

minggu 12

minggu

1 5709-4 4 5 6 7 8 9 11 2 362-509-9002 3 3 3 4 5 5 6 3 65-90305-15 4 6 9 13 16 20 23 4 16135-62 2 2 3 4 5 6 6 5 335-299-401 32 37 50 63 75 88 101 6 453A1810-33 2 2 2 3 3 4 4 7 AB0473993 9 9 10 11 12 13 14 8 740007 12 15 21 26 32 38 44 9 QA03362 3 4 6 8 9 11 13

10 MS20995C32 7 6 7 9 10 11 12 11 65-90305-20B 8 13 19 26 32 39 45 12 AC9380F4010 2 3 4 5 7 8 9 13 F5746293620200 3 4 6 8 10 12 14

Total 91 109 146 187 224 293 302

5.5. Perubahan Jumlah Permintaan Suku Cadang Kelas B

Jumlah permintaan sangat mungkin berubah setiap tahunnya, perubahan

permintaan dapat terjadi pada semua suku cadang. Pada analisis ini, perubahan

jumlah permintaan terbagi menjadi dua macam yaitu peningkatan jumlah

permintaan dan penurunan jumlah permintaan. Peningkatan dan penurunan

jumlah permintaan pada analisis ini dilakukan sebesar 20%, 40%, 60%, 80% dan

100%. Jika terjadi peningkatan dan penurunan jumlah permintaan sebesar

persentase tersebut, terjadi perubahan total biaya persediaan seperti ditunjukkan

pada Gambar 5.4.

Perubahan peningkatan dan penurunan jumlah permintaan memberikan

perubahan pada total biaya persediaan seperti yang ada pada Gambar 5.3. Pada

peningkatan jumlah permintaan, semakin tinggi jumlah permintaan maka semakin

besar pula total biaya persediaan. Hal ini disebabkan karena persediaan yang ada

di gudang tidak dapat memenuhi permintaan, maka banyak shortage cost yang

dapat meningkatkan total biaya persediaan meskipun tidak terdapat holding cost.

Selain itu shortage cost di PT. GMF AA lebih tinggi dibandingkan dengan

holding cost, hal ini memberikan pertimbangan bagi perusahaan untuk mengambil


commit to user

V - 10

keputusan meningkatkan persediaan untuk mengantisipasi jika terjadi lonjakan

jumlah persediaan.

Gambar 5.4. Grafik Perubahan Jumlah Permintaan Suku Cadang Kelas B

Sedangkan pada penurunan jumlah permintaan, semakin kecil jumlah

permintaan maka semakin kecil pula total biaya persediaan. Hal ini disebabkan

karena persediaan yang ada di gudang dapat selalu memenuhi permintaan, maka

tidak ada shortage cost, meskipun masih ada ordering cost dan holding cost.

Namun ordering cost dan holding cost di PT. GMF AA cenderung memiliki nilai

yang rendah dibandingkan dengan shortage cost. Selain itu dengan adanya jumlah

persediaan maksimal (R) pada model periodic review, dapat mengatasi adanya

kelebihan persediaan yang dapat meningkatkan total biaya persediaan.


commit to user

VI - 1

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

Pada bab ini akan dijelaskan kesimpulan mengenai hasil dari pembahasan

pengendalian persediaan suku cadang serta perbandingan model periodic review

dengan model kebijakan perusahaan. Sedangkan saran yang berisi mengenai hal-

hal yang harus dipertimbangkan untuk perusahaan dalam mengelola persediaan.

6.1. Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat ditarik berdasarkan hasil penelitian mengenai

persediaan suku cadang di PT. GMF AA yang sesuai dengan tujuan penelitian

sebagai berikut :

1. Model periodic review yang telah digunakan dapat menghasilkan periode

waktu antar pemesanan (T) yang optimal untuk 13 suku cadang kelas B.

Periode waktu antar pemesanan (T) pada setiap suku cadang berbeda,

periode waktu antar pemesanan (T) paling pendek adalah 4 hari dan yang

paling lama adalah 19 hari.

2. Model periodic review yang telah digunakan dapat menghasilkan

persediaan maksimum (R) yang optimal untuk 13 suku cadang kelas B.

Persediaan maksimum (R) pada setiap suku cadang berbeda, persediaan

maksimum (R) paling sedikit adalah 2 unit dan yang paling banyak adalah

31 unit.

3. Hasil dari perbandingan total biaya persediaan model periodic review

dengan model kebijakan perusahaan adalah total biaya persediaan pada

model periodic review mempunyai nilai yang lebih kecil. Rata-rata selisih

total biaya persediaan model periodic review dengan model kebijakan

perusahaan sebesar 37,07%.

6.2. Saran

Saran untuk PT. GMF AA berdasarkan penelitian ini adalah jika

perusahaan menghendaki agar pengendalian persediaan suku cadang kelas B

dilakukan dengan periode review yang sama, maka disarankan periode review

yang dipakai adalah 6 minggu.

pengendalian persediaan suku cadang pesawat …... · ini membahas mengenai perbaikan pengendalian...

Documents