perencanaan kebutuhan bahan baku dengan metode...
TRANSCRIPT
Perencanaan Kebutuhan Bahan Baku dengan Metode Material Requirement Planning (MRP) Seragam Sekolah di CV. Nur Khairunnisa
Ahmad Ali Abubakar1
Nurdin Brasit2 Julius Jilbert3
Jurusan Manajemen FEB Universitas Hasanuddin
Makassar 90245
ABSTRAK
Perencanaan produksi yang baik dalam sebuah perusahaan akan menghasilkan efektivitas dan efisiensi produksi, termasuk didalamnya adalah perencanaan kebutuhan material atau bahan baku yang digunakan perusahaan. Pentingnya perencanaan terhadap pemenuhan kebutuhan material pada perusahaan diharapkan dapat menghasilkan sistem yang tepat untuk diterapkan, sehingga dapat menjamin kelancaran proses produksi. Adapun tujuan penelitian adalah menyusun Material Requirement Planning (MRP) menggunakan berbagai teknik lot sizing dan membandingkan hasilnya sehingga diperoleh kombinasi pengadaan bahan baku yang optimum. Metode peramalan permintaan yang digunakan menggunakan data historis perusahaan dua tahun terakhir dan ramalan permintaan dibuat dengan menggunakan metode dekomposisi yaitu, multiplicative decomposition dan additive decomposition. Metode ini terpilih karena memilki tingkat akurasi yang paling baik untuk produk yang memiliki faktor musiman. Berdasarkan perhitungan menggunakan POM for QM diperoleh perkiraan permintaan untuk satu tahun sebanyak 2.164 SD BAJU PRAMUKA PANJANG WN, 2.207 SD BAJU PRAMUKA PENDEK LK, 1.116 SD BAJU PRAMUKA PENDEK WN, 2.081 SD CELANA PRAMUKA PANJANG, 2.368 SD CELANA PRAMUKA PENDEK, 2229 SD ROK PRAMUKA PANJANG LIPIT, dan 1.345 SD ROK PRAMUKA PENDEK LIPIT. Berdasarkan hasil dari MPS untuk bahan baku utama produk A, B dan C (SD BAJU PRAMUKA PANJANG WN, SD BAJU PRAMUKA PENDEK LK, SD BAJU PRAMUKA PENDEK WN) satu tahun didapat bahwa untuk bulan pertama, kedua dan ketiga masing-masing dibutuhkan 154 m kain Q, 6.492 m benang S, dan kancing baju 1.732 buah, bulan keempat, kelima dan keenam masing-masing dibutuhkan 204 m kain Q, 8.598 m benang S, dan kancing baju 2.212 buah, bulan ketujuh, kedelapan dan kesembilan masing-masing dibutuhkan 128 m kain Q, 5.313 m benang S, dan kancing baju 1.433 buah, bulan sepuluh, kesebelas dan keduabelas masing-masing dibutuhkan 860 m kain Q, 37.295 m benang S, dan kancing baju 9.461 buah. Sedangkan produk D, E, F, dan G (SD CELANA PRAMUKA PANJANG, SD CELANA PRAMUKA PENDEK, SD ROK PRAMUKA PANJANG LIPIT, dan SD ROK PRAMUKA PENDEK LIPIT) satu tahun didapat bahwa untuk bulan pertama, kedua dan ketiga masing-masing dibutuhkan 200 m kain R, 8.185 m benang T, dan resleting 286 buah, bulan keempat, kelima dan keenam masing-masing dibutuhkan 319 m kain R, 13.328 m benang T, dan resleting 457 buah, bulan ketujuh, kedelapan dan kesembilan masing-masing dibutuhkan 822 m kain R, 34.465 m benang T, dan resleting 11.865 buah, dan bulan kesepuluh, kesebelas dan keduabelas dibutuhkan 1.035 m kain R, 45.645 m benang T, dan resleting 1.613 buah. Berdasarkan hasil proses MRP dengan lima macam teknik lot sizing, teknik Wagner-Whitin paling optimum digunakan untuk merencanakan kebutuhan bahan baku kain, benang, kancing dan resleting.
Kata Kunci: Peramalan Dekomposisi, Material Requirement Planning (MRP), Teknik Lot Sizing
1. PENDAHULUAN
Perencanaan dan penjadwalan produksi merupakan suatu unsur yang penting dalam perencanaan produksi pada suatu industri. Dengan perencanaan produksi yang tepat maka kelebihan barang yang mengakibatkan timbulnya biaya ataupun kekurangan barang yang mengakibatkan hilangnya potensi penjualan dapat dihindarkan. Kelancaran proses produksi akan menjamin tersedianya produk untuk diantarkan kepada konsumen secara tepat waktu. Ketepatan waktu ini akan mendorong timbulnya loyalitas konsumen sehingga dapat meningkatkan daya saing perusahaan terhadap pesaingnya.
Dalam dunia usaha, ada hal yang disebut dengan barang-barang musiman atau seasonal, yaitu barang-barang yang jumlah permintaannya meningkat karena kebutuhan akan barang tersebut pada musim-musim tertentu meningkat jauh, seperti: busana muslim pada musim lebaran, alat-alat tulis dan seragam sekolah pada musim tahun ajaran baru dan lainnya. (Susanty, 2012) dalam Simanjuntak (2014:1)
Melonjaknya permintaan akan barang-barang musiman tersebut tentu akan memberikan keuntungan besar bagi para pelaku usaha. Namun dalam bisnis penjualan ini terdapat masalah penting yaitu, pengendalian persediaan barang dan prediksi penjualan yang akan datang. Para pelaku usaha barang musiman ini sering menghadapi kendala dalam memenuhi permintaan barang saat periode musimnya dimulai. Masalah yang paling sering terjadi adalah kekurangan stok barang. (Sari, 2008) dalam Simanjuntak (2014:1)
Jika pada musim-musim tertentu dimana permintaan barang sedang sangat tinggi namun pelaku usaha hanya memiliki stok yang sedikit, tentu permintaan tidak dapat dipenuhi sehingga menyebabkan penurunan jumlah penjualan yang tentu berdampak buruk bagi pelaku usaha. Untuk menghindari ketidakefesienan ini diperlukan sebuah metode perencanaan dalam penyediaan jumlah barang demi mencapai jumlah penjualan yang maksimal dan mencapai target.
CV. Nur Khairunnisa merupakan perusahaan manufaktur yang bergerak pada bidang pakaian jadi yaitu, produksi seragam sekolah. Perusahaan ini memproduksi seragam SD (Sekolah Dasar), SMP (Sekolah Menengah Pertama) dan SMA (Sekolah Menengah Atas) yang terdiri masing-masing lima belas varian produk dan setiap varian produk memiliki berbagai ukuran.
Selama ini CV. Nur Khairunnisa melaksanakan perencanaan dan penjadwalan produksi berdasarkan perkiraan data historis penjualan periode sebelumnya, tanpa menggunakan metode standar. Sehingga seringkali terjadi selisih antara jumlah produksi dan jumlah permintaan. Permintaan mengalami kenaikan secara drastis ketika mendekati semester ajaran baru dan mengalami penurunan permintaan setelahnya. Hal ini mengakibatkan munculnya biaya ekstra dan dibebankan dalam biaya produksi ataupun kehilangan potensi penjualan karena kurang cermat dalam merencanakan jumlah barang yang diproduksi, yang seharusnya dapat diminimalisir atau bahkan dihilangkan.
Kendala-kendala tersebut, terutama yang terkait dengan bahan baku, dapat diatasi salah satunya dengan melakukan perencanaan produksi yang baik melalui Material Requirement Planning (MRP). Penerapan MRP dapat memberikan informasi kepada perusahaan mengenai jumlah produksi optimum yang mampu dicapai sehingga sesuai dengan sumber daya yang dimiliki (Herjanto, 2008:276).
Penerapan MRP juga dapat mendorong proses produksi yang lebih terencana dan tercapainya efisiensi biaya karena sumber daya bahan baku didatangkan sesuai dengan kebutuhan dan memperkecil kemungkinan timbulnya persediaan. (Herjanto, 2008:277)
Salah satu tujuan utama kegiatan bisnis perusahaan adalah untuk memuaskan kebutuhan konsumen. Sistem MRP merupakan serangkaian mekanisme pengendalian yang sangat bermanfaat untuk menjamin ketersediaan bahan baku dengan jumlah dan waktu yang tepat, sehingga akan mendukung kelancaran dan ketepatan proses dan waktu produksi.
Berdasarkan uraian sebelumnya terlihat bahwa perencanaan terhadap pemenuhan kebutuhan akan bahan baku merupakan hal yang sangat penting dalam perusahaan. Sehingga membuat penulis tertarik untuk melakukan penelitian yang berjudul
βPERENCANAAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU DENGAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) SERAGAM SEKOLAH DI CV. NUR KHAIRUNNISAβ yang diharapkan dapat menghasilkan solusi berupa perencanaan yang tepat untuk diterapkan pada perusahaan, ini sehingga dapat menjamin kelancaran proses produksi dan penjualan.
Berdasarkan uraian pada latar belakang tersebut di atas, maka yang menjadi
rumusan masalah dalam penelitian ini sebagai berikut: 1. Berapa kebutuhan setiap bahan baku dengan menggunakan metode Material
Requirement Planning (MRP) yang menghasilkan ukuran lot yang tepat ? 2. Dengan menentukan ukuran lot sizing dengan berbagai teknik lot sizing, teknik
manakah yang menghasilkan biaya pengadaan bahan baku yang paling efisien ?
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Persediaan
Persediaan adalah stok dari berbagai barang atau sumber daya yang digunakan dalam organisasi. Sistem persediaan adalah seperangkat kebijakan dan pengontrolan yang memonitor tingkat persediaan dan menentukan tingkat mana yang harus terjaga, kapan stok harus diisi ulang dan seberapa besar pesanan yang harus dilakukan. (Chase dkk, 2001:513)
Nasution dan Prasetyawan (2008:116) menjelaskan bahwa fungsi utama persediaan adalah menjamin kelancaran mekanisme pemenuhan permintaan barang sesuai dengan kebutuhan konsumen sehingga sistem yang dikelola dapat mencapai kinerja (performance) yang optimal.
Menurut Yamit (2008) dalam Febian (2011:8), tujuan manajemen persediaan adalah untuk menyediakan jumlah material yang tepat, waktu tunggu yang tepat dan biaya yang rendah. Manajemen persediaan sangat berkaitan dengan sistem persediaan di dalam suatu perusahaan yang bertujuan untuk menciptakan efisiensi dalam proses konversi.
2.2. Defisini Material Requirement Production (MRP) Material Requirement Planning (MRP) atau Perencanaan Kebutuhan Material
merupakan suatu metode yang dimulai dengan kegiatan peramalan terhadap permintaan produk jadi yang independen, menentukan kebutuhan permintaan terikat untuk: (1) kebutuhan terhadap tiap jenis komponen (material, parts, atau ingredients), (2) jumlah pasti yang benar-benar diperlukan, dan (3) waktu membuat peramalan secara bertahap yang diperlukan untuk memenuhi pesanan guna mencukupi suatu rencana produksi (Haming dan Nurnajamuddin, 2014:32)
MRP adalah logika untuk menentukan banyaknya parts, komponen, dan material yang diperlukan untuk memproduksi suatu produk, serta menyediakan jadwal yang menetapkan kapan parts, komponen, dan material yang diperlukan tersebut harus dipesan atau diproduksi (Chase dkk, 2001:555). MRP adalah suatu teknik pengendalian persediaan dan perencanaan produksi dengan sistem komputerisasi untuk menyusun rencana pesanan pembelian dan pesanan pengerjaan material, komponen, dan perakitan (Russel dan Taylor, 2000) dalam Aulia (2010:6).
Haming dan Nurnajamuddin (2014:32) menyimpulkan beberapa unsur penting dapat dijumpai dari pengertian-pengertian MRP dari para ahli tersebut, yaitu:
1. Jadwal induk produksi sebagai landasan untuk menyusun rencana dan jadwal pengadaan. Jadwal produksi ini lazim disebut Master Production Scheduling (MPS);
2. Status persediaan yang akan menjadi landasan penentuan jumlah unit yang harus dipesan, lazim disebut Inventory Record;
3. Struktur produk yang akan menjadi landasan untuk menghitung jumlah unit bahan yang dibutuhkan untuk setiap jenis bahan yang dibutuhkan, lazim disebut dengan Bill of Material (BOM);
4. Waktu tenggang antara pemesanan dan penerimaan pesanan yang dimaksud, lazim disebut dengan lead time.
2.3. Proses Penerapan MRP Russel dan Taylor (2003) dalam Aulia (2011:13) menyebutkan bahwa
penerapan suatu MRP memiliki proses yang terdiri atas empat langkah utama, yaitu (1) menyusun BOM, (2) menghitung kebutuhan bersih bahan baku (net requirement), (3) melakukan lot sizing, dan (4) menyusun time-phasing requirement. Proses ini dilakukan berulang kali, merinci setiap struktur produk hingga semua komponen dibuatkan jadwalnya.
Haming dan Nurnajamuddin (2014:33) menyebutkan bahwa terdapat tiga langkah mendasar yang perlu ditempuh dalam penerapan MRP. Langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut.
1. Perusahaan harus lebih dahulu menetapkan jumlah produk akhir (finish product) yang akan diproduksi, dalam usaha menjawab permintaan yang ada dengan cara (i) mempergunakan angka-angka pesanan pelanggan melalui angket pemesanan yang disampaikan, dan menghasilkan penentuan jumlah permintaan yang menjadi target perusahaan, atau (ii) melakukan estimasi statistik atas jumlah permintaan terhadap produk akhir. Angka-angka ramalan ini menjadi landasan untuk menyusun jadwal induk produksi (MPS).
2. Perusahaan harus melakukan pemantauan atas status persediaan untuk setiap jenis material (bahan, parts, komponen, atau subkomponen) secara berkala melalui stock opname. Sediaan yang ada menjadi pengurang terhadap kebutuhan total yang diturunkan dari target produksi. Informasi atas penerimaan sediaan, sediaan yang sedang dalam pesanan, sediaan yang telah dipakai, dan sisa yang masih ada di gudang, harus dicatat dalam buku persediaan (inventory record). Informasi inventory record ini menjadi landasan untuk menentukan volume pesanan.
3. Perusahaan menetapkan jumlah unit yang dibutuhkan dari setiap jenis material yang akan diproses guna memenuhi target produksi yang sudah didefinisikan. Untuk menentukan jumlah unit dari setiap jenis material yang diperlukan, perusahaan harus menyusun struktur dari bahan yang dibutuhkan untuk menyelesaikan suatu unit produk. Struktur bahan dari setiap unit produk ini disebut dengan Bill of Material (BOM). Kebutuhan total dapat diketahui dengan mengalihkan target keluaran dalam MPS dengan unit yang diperlukan menurut BOM.
Tabel 1. Tampilan Horizontal MRP
Lead Time: 3 minggu On Hand: 550 Lot Size: 1000 Safety Stock: 0
Periode (minggu)
1
2
3
4
5
Gross Requirement 250 500 200 350 400
Scheduled Receipt 1000
Projected on Hand 300 800 600 250 -150
Projected Available 300 800 600 250 850
Net Requirement 150
Planned Order Receipt 1000
Planned Order Receipt 1000
(Sumber: Gaspersz (2005) dalam Febian (2011:15))
β’ Lead Time merupakan jangka waktu yang dibutuhkan sejak MRP menyarankan suatu pesanan sampai yang dipesan siap untuk digunakan. On Hand merupakan on
hand inventory yang menunjukkan kuantitas dari item yang secara fisik ada dalam tempat penyimpanan.
β’ Lot Size merupakan kuantitas pesanan dari item yang memberitahukan MRP berapa banyak kuantitas yang harus dipesan serta teknik lot sizing apa yang dipakai.
β’ Safety Stock merupakan stok pengaman yang ditetapkan oleh perencana MRP untuk mengatasi fluktuasi dalam permintaan dan/atau penawaran.
β’ Planning Horizon merupakan banyaknya waktu ke depan yang tercakup dalam perencanaan.
β’ Gross Requirement merupakan total dari semua kebutuhan, termasuk kebutuhan yang diantisipasi untuk setiap periode waktu.
β’ Projected On-Hand merupakan projected available balance (PAB), dan tidak termasuk planned order. Projected on hand dihitung berdasarkan formula:
β’ Projected on-hand = On-hand awal periode + Scheduled Receipt β Gross Requierement
β’ Planned Order Receipts merupakan kuantitas pesanan pengisian kembali yang telah direncanakan oleh MRP untuk diterima pada periode tertentu guna memenuhi kebutuhan kebutuhan bersih.
β’ Planned Order Release merupakan kuantitas planned order yang ditempatkan atau dikeluarkan dalam periode tertentu agar item tersebut tersedia pada saat dibutuhkan.
2.4. Peramalan
Peramalan (forecasting) adalah suatu seni dan ilmu pengetahuan dalam memprediksi peristiwa pada masa mendatang. Peramalan akan melibatkan mengambil data historis (seperti penjualan tahun lalu) dan memproyeksikan mereka ke masa yang akan datang dengan model matematika. (Heizer dan Render, 2015:113). Tujuan dari peramalan dalam kegiatan produksi adalah untuk mengurangi ketidakpastian, sehingga diperoleh suatu perkiraan yang mendekati keadaan yang sebenarnya. Kegunaan peramalan tersebut akan terlihat pada saat pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan pertimbangan apa yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilaksanakan.
2.5. Metode Dekomposisi
Metode Dekomposisi adalah metode peramalan yang mencoba memisahkan tiga komponen terpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan deret data ekonomi dan bisnis. Komponen tersebut adalah faktor trend, musiman, dan siklus. Dekomposisi mengisolasi komponen-komponen tersebut untuk kemudian menyusun kembali komponen-komponen tersebut menjadi efek musiman, efek siklus, dan efek trend (Herjanto, 2008:89).
2.5.1. Multiplicative Decomposition (Seasonal)
Penulis menggunakan 2 jenis multiplicative decomposition, yaitu dengan dasar penghalusan (basis for smoothing) berdasarkan Williamson (http://www.duncanwil.co.uk/timeseries2.html):
Average for all data CMA =βy
βx Ratio = Demand
CMA Seasonal = β Ratio quarter ke β i
n Smoothed = Demand
Seasonal
ΕΆ unadjusted = a + bx ΕΆ adjusted = ΕΆ unadjusted x Seasonal
Keterangan: CMA = Centered Moving Average Ε·unadjusted = peramalan yang tidak disesuaikan
Ε·adjusted = peramalan yang disesuaikan
Centered Moving Average
CMA =β yt-1 + yt + yt+1
3 Ratio = Demand
CMA Seasonal = β Ratio quarter ke β i
n Smoothed = Demand
Seasonal ΕΆ unadjusted = a + bx ΕΆ adjusted = ΕΆ unadjusted x Seasonal
Keterangan: CMA = Centered Moving Average Ε·unadjusted = peramalan yang tidak disesuaikan
Ε·adjusted = peramalan yang disesuaikan
2.5.2. Additive Decomposition (seasonal)
Penulis menggunakan 2 jenis additive decomposition, yaitu dengan dasar penghalusan (basis for smoothing) berdasarkan Williamson (http://www.duncanwil.co.uk/timeseries3.html):
Average for all data CTD MA = =βy
βx Difference = Demand β CTD MA Seasonal = β Ratio quarter ke β i
n Smoothed = Demand β Seasonal ΕΆ unadjusted = a + bx ΕΆ adjusted = ΕΆ unadjusted x Seasonal
Keterangan: CTD MA = Centered Moving Average Ε·unadjusted = peramalan yang tidak disesuaikan
Ε·adjusted = peramalan yang disesuaikan
Centered Moving Average
CTD MA =βyt-1 + yt + yt+1
3 Difference = Demand β CTD MA Seasonal = β Ratio quarter ke β i
n Smoothed = Demand β Seasonal ΕΆ unadjusted = a + bx ΕΆ adjusted = ΕΆ unadjusted x Seasonal
Keterangan: CTD MA = Centered Moving Average Ε·unadjusted = peramalan yang tidak disesuaikan
Ε·adjusted = peramalan yang disesuaikan
2.6. Pemilihan Model Peramalan
Dalam pemodelan time series, sebagian data yang diketahui dapat digunakan untuk meramalkan sisa data berikutnya sehingga memungkinkan orang untuk mempelajari ketepatan peramalan. (Makridakis dkk, 1999) dalam (Suwandi dkk, 2015:3-4)
Model yang memiliki nilai kesalahan hasil peramalan terkecil yang akan dianggap sebagai model yang cocok, dimana nilai kesalahan itu adalah (Heizer dan Render, 2015:126-129) :
1. Mean Absolute Deviation (MAD) Ukuran MAD merupakan ukuran kesalahan peramalan keseluruhan untuk sebuah model. MAD dapat digambarkan dengan persamaan yang ditunjukkan sebagai berikut, dimana n adalah jumlah periode data.
ππ΄π· =β β£ πππ‘π’ππ β πππππππππ β£
π
2. Mean Squared Error (MSE)
MSE merupakan rata-rata selisih kuadrat antara nilai yang diramalkan dan yang diamati.
πππΈ =β( πππ πβππππ πππππππππ)Β²
π
3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
ππ΄ππΈ =100 β β£ πππ‘π’πππ β ππππππππ β£ πππ‘π’πππ
ππβ1
π
Menghitung dalam unsur yang diramalkan ribuan. Dihitung sebagai rata-rata
diferensiasi absolut antara nilai yang diramal dan aktual untuk n periode.
2.7. Model-Model Penentuan Ukuran Lot (Lot Sizing)
Lot sizing merupakan kegiatan menentukan jumlah unit yang akan dipesan (Haming dan Nurnajamuddin, 2014:36). Keputusan penentuan ukuran lot adalah proses atau teknik yang digunakan untuk menentukan ukuran lot. (Heizer dan Render, 2015:654)
Heizer dan Render (2015:654) menyebutkan bahwa keputusan penentuan lot sizing adalah keputusan yang dibuat tentang berapa banyak yang harus dipesan atau dibuat. Ada berbagai jalan untuk menentukan ukuran lot di dalam sistem MRP, diantaranya teknik Lot for Lot, teknik Economic Order Quantity, serta Part Period Balancing, Period Order Quantity (POQ), serta Algoritma Wagner-Whitin (WW). Teknik Lot for Lot merupakan teknik yang membantu menentukan ukuran lot tepat sebesar net requirement. Sedangkan teknik yang lain didasarkan pada kapasitas dan biaya optimum dengan tujuan optimalisasi.
a. Teknik Lot for Lot b. Teknik Economic Order Quantity (EOQ) c. Teknik Part Period Balancing (PPB) d. Teknik Period Order Quantity (POQ) e. Teknik Algoritma Wagner-Whitin (WW)
2.8. Total Biaya Persediaan Bahan Baku
Biaya penyimpanan sering juga disebut dengan carrying cost, adalah biaya atas sediaan yang terjadi sehubungan dengan penyimpanan sejumlah sediaan tertentu dalam
perusahaan. Biaya ini mencakup biaya pemanasan ruangan, pendinginan ruang penyimpanan, biaya penerangan, keamanan, sewa gudang, pemeliharaan persediaan, kerusakan sediaan, serta kerugian karena perubahan harga, terbakar, pencurian, bunga, premi asuransi, pajak, administrasi persediaan, dan biaya penjaga gudang. Biaya penyimpanan umumnya dihitung dengan persen tertentu terhadap harga sediaan, misalnya 15 persen atau 20 persen.
3. METODE PENELITIAN 3.1. Rancangan Penelitian
Jenis data yang digunakan dari penelitian ini adalah hasil pelaporan bagian departemen produksi dan penjualan. Adapun metode analisis data yang digunakan yaitu peramalan penjualan yang berfokus pada Holt-Winters, berbagai teknik Lot Sizing yaitu teknik Lot for Lot (LFL), teknik Economic Order Quantitiy (EOQ), teknik Part Period Balancing (PPB), teknik Period Order Quantity (POQ), dan teknik Algoritma Wagner-Whitin (WW) serta analisis biaya persediaan bahan baku.
3.2. Analisis Data 3.2.1. Peramalan Penjualan
Metode Dekomposisi : 1. Multiplicative Decomposition (Seasonal)
QM for Windows 2. Additive Decomposition (seasonal)
QM for Windows
3.2.2. Lot Sizing 1. Teknik Lot for lot
QM for Windows 2. Teknik Economic Order Quantitiy (EOQ)
QM for Windows 3. Teknik Part Period Balancing (PPB)
QM for Windows 4. Teknik Period Order Quantity
QM for Windows 5. Teknik Algoritma Wagner-Whitin (WW)
QM for Windows
3.2.3. Analisis Biaya Persediaan Bahan Baku 1. Biaya Variabel Persediaan
π΅π ππππ ππππππ (ππΌπΆ) = π΅πππ¦π πππππ ππππ + π΅πππ¦π ππππ¦πππππππ
ππΌπΆ =π·
π (π) +
π
2 (π»)
ππΌπΆ : biaya variabel persediaan
π» : biaya unit penyimpanan per tahun π : unit yang dipesan per order
π·/π : frekuensi pemesanan bahan π/2 : persediaan rata-rata yang dipelihara
4. HASIL PENELITIAN
4.1. Gambaran Produk
Secara umum ketujuh jenis seragam tersebut memiliki 2 jenis bahan baku yang berbeda. SD BAJU PRAMUKA PANJANG WN, SD BAJU PRAMUKA PENDEK LK, SD
Setrika
BAJU PRAMUKA PENDEK WN menggunakan bahan baku kain (Q) merk Famatex coklat muda, benang merk tambang warna coklat muda (S), dan kancing (O) merk PDU coklat. Sedangkan SD CELANA PRAMUKA PANJANG, SD CELANA PRAMUKA PENDEK, SD ROK PRAMUKA PANJANG LIPIT, dan SD ROK PRAMUKA PENDEK LIPIT menggunakan bahan baku kain (R) merk Famatex coklat tua, benang (T) merk tambang warna coklat tua, dan resleting (P) merk YKK.
Berikut merupakan daftar bahan baku untuk membuat satu pcs produk:
1. SD BAJU PRAMUKA PANJANG WN, membutuhkan rata-rata 0,8m kain, 38m dan 7 buah kancing.
2. SD BAJU PRAMUKA PENDEK LK, membutuhkan rata-rata 0,7 m kain, 26 m dan 9 buah kancing.
3. SD BAJU PRAMUKA PENDEK WN, membutuhkan rata-rata 0,8 m kain, 30 m dan 7 buah kancing.
4. SD CELANA PRAMUKA PANJANG, membutuhkan rata-rata 0,9 m kain, 28 m dan 1 buah resleting.
5. SD CELANA PRAMUKA PENDEK, membutuhkan rata-rata 0,5 m kain, 20 m dan 1 buah resleting.
6. SD ROK PRAMUKA PANJANG LIPIT, membutuhkan rata-rata 0,8 m kain, 38 m dan 1 buah resleting.
7. SD ROK PRAMUKA PENDEK LIPIT, membutuhkan rata-rata 0,5 m kain, 28 m dan 1 buah resleting.
4.2. Proses Produksi
Terdapat tujuh tahapan yang harus dilakukan untuk memproduksi seragam sekolah yaitu tahap pola (membuat pola pada kain), pemotongan atau menggunting (cutting), jahit (sewing), quality control, setrika dan pengemasan (packing). Tahapan tersebut sebagaimana diuraikan berikut ini dan secara skematis dapat dilihat pada Gambar 4.1:
1. Pola 2. Pemotongan atau menggunting 3. Jahit 4. Quality Control pertama 5. Setrika 6. Quality Control kedua 7. Pengemasan
Gambar 4.1. Diagram Alur Proses Produksi
Pola
Gunting
Jahit Reject
T Y T
QC1 QC2 Pengemasan
Y
Sumber: Divisi Produksi, 2017
4.3. Data Penjualan
Tersaji pada Tabel 4.1. hingga Tabel 4.7. adalah data penjualan perusahaan pada Agustus 2015 hingga Juli 2017 yang terbagi atas 4 kuartal pertahun. Tabel 4.1. Penjualan SD BAJU PRAMUKA PANJANG WN Agustus 2015-Juli 2017
Q1
(pcs)
Q2
(pcs)
Q3
(pcs)
Q4
(pcs)
Q5
(pcs)
Q6
(pcs)
Q7
(pcs)
Q8
(pcs)
21 12 124
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 063 16 1 68 2 25
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 051 13 6 85 3
4 137
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 075 14 4 82 5 20 19 125
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 085 20 6 119 8 23 14 147
29 14 193
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 1016 18 11 95 21 22
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 0915 16 12 105 17
18 135
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 1118 30 9 100 16 38 15 131
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 1221 21 12 148 20 28 19 239
Sumber: Divisi Pemasaran, 2017 Tabel 4.2. Penjualan SD BAJU PRAMUKA PENDEK LK Agustus 2015-Juli 2017
Q1
(pcs)
Q2
(pcs)
Q3
(pcs)
Q4
(pcs)
Q5
(pcs)
Q6
(pcs)
Q7
(pcs)
Q8
(pcs)
8 9 211
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 0613 5 3 166 10 7
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 0535 6 6 158 62
9 220
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 0733 16 21 170 17 13 8 173
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 0821 18 16 151 17 26 19 161
28 17 175
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 105 23 15 86 7 37
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 0914 20 17 108 7
6 134
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 1112 16 4 99 12 28 23 159
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 1217 42 9 184 43 60 17 236
Sumber: Divisi Pemasaran, 2017
Tabel 4.3. SD BAJU PRAMUKA PENDEK WN Agustus 2015-Juli 2017 Q1
(pcs)
Q2
(pcs)
Q3
(pcs)
Q4
(pcs)
Q5
(pcs)
Q6
(pcs)
Q7
(pcs)
Q8
(pcs)
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 1213 22 6 24 12 43 8 43
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 1116 9 5 21 22 15 14 46
6 4 64
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 108 20 2 67 16 26
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 0911 5 4 53 26
14 86
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 0813 6 4 72 33 9 4 84
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 0718 16 4 68 28 26 2 88
18 5 59
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 066 7 4 39 5 11
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 059 11 5 32 6
3 63
Sumber: Divisi Pemasaran, 2017
Tabel 4.4 Penjualan SD CELANA PRAMUKA PANJANG Agustus 2015-Juli 2017 Q1
(pcs)
Q2
(pcs)
Q3
(pcs)
Q4
(pcs)
Q5
(pcs)
Q6
(pcs)
Q7
(pcs)
Q8
(pcs)
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 367 20 7 18 15 21 10 21
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 359 16 16 38 12 21 32 50
18 16 39
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 347 19 6 45 15 14
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 336 15 10 24 7
9 48
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 329 24 12 38 12 33 15 53
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 316 12 6 43 6 10 10 49
31 32 93
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 3023 16 16 72 32 25
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 2928 29 22 88 37
20 66
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 2821 48 18 132 22 46 21 126
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 2718 35 10 149 24 41 15 156
44 15 175
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 2616 19 8 142 20 25
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 2524 34 9 155 30
16 164
Sumber: Divisi Pemasaran, 2017
Tabel 4.5. Penjualan SD CELANA PRAMUKA PENDEK Agustus 2015-Juli 2017 Q1
(pcs)
Q2
(pcs)
Q3
(pcs)
Q4
(pcs)
Q5
(pcs)
Q6
(pcs)
Q7
(pcs)
Q8
(pcs)
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 367 11 8 43 14 10 12 39
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 356 20 12 38 3 17 9 46
14 37 67
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 345 10 24 43 7 14
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 335 16 28 53 9
23 52
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 3212 13 35 79 6 14 32 110
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 3121 25 16 73 13 29 17 94
15 32 124
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 3011 18 16 145 14 20
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 2919 16 21 116 26
21 147
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 2815 24 8 223 22 35 14 241
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 279 12 6 123 19 15 10 122
43 16 237
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 266 15 32 154 3 8
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 254 38 19 198 12
34 164
Sumber: Divisi Pemasaran, 2017 Tabel 4.6. Penjualan SD ROK PRAMUKA PANJANG LIPIT Agustus 2015-Juli 2017
Q1
(pcs)
Q2
(pcs)
Q3
(pcs)
Q4
(pcs)
Q5
(pcs)
Q6
(pcs)
Q7
(pcs)
Q8
(pcs)
12 22 178
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 2611 34 5 132 10 32
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 256 9 11 139 8
12 169
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 274 11 9 104 10 18 17 115
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 289 21 18 101 12 29 30 116
20 28 150
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 3021 34 10 48 28 47
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 2916 18 21 130 23
13 88
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 316 43 2 84 10 41 8 96
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 328 24 7 50 9 24 10 59
23 15 33
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 348 33 7 35 7 42
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 3311 14 3 39 9
9 31
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 357 7 18 63 8 11 4 73
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 367 14 14 49 11 18 12 61
Sumber: Divisi Pemasaran, 2017
Tabel 4.7. Penjualan SD ROK PRAMUKA PENDEK LIPIT Agustus 2015-Juli 2017 Q1
(pcs)
Q2
(pcs)
Q3
(pcs)
Q4
(pcs)
Q5
(pcs)
Q6
(pcs)
Q7
(pcs)
Q8
(pcs)
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 367 11 8 43 14 10 12 39
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 356 20 12 38 3 17 9 46
14 37 67
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 345 10 24 43 7 14
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 335 16 28 53 9
23 52
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 3212 13 35 79 6 14 32 110
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 3121 25 16 73 13 29 17 94
15 32 124
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 3011 18 16 145 14 20
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 2919 16 21 116 26
21 147
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 2815 24 8 223 22 35 14 241
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 279 12 6 123 19 15 10 122
43 16 237
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 266 15 32 154 3 8
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 254 38 19 198 12
34 164
Sumber: Divisi Pemasaran, 2017 Keterangan: Q1 : Agustus-Oktober 2015 Q2 : November 2015-Januari 2016 Q3 : Februari-April 2016 Q4 : Mei-Juli 2016 Q5 : Agustus-Oktober 2016 Q6 : November 2016-Januari 2017 Q7 : Februari-April 2017 Q8 : Mei-Juli 2017
Dari tabel-tabel diatas tersaji pola penjualan yang musiman yang mana pada kuartal 4 dan 8 penjualan meningkat signifikan. Hal ini disebabkan pada kuartal tersebut merupakan tahun ajaran baru yang membentuk pola musiman.
4.4. Perkiraan Permintaan 4.4.1. Peramalan Penjualan
Akurasi metode peramalan produk dibuat dengan menggunakan metode dan alat bantu software POM yang kemudian menunjukkan metode yang paling tepat dengan akurasi yang paling baik. Peramalan yang dilakukan akan menggunakan seluruh periode data yang tersedia yaitu Agustus 2015 hingga Juli 2017 dengan tidak memisah-misahkan data berdasarkan tahun. Teknik peramalan yang digunakan yaitu Multiplicative Decomposition dan Additive Decomposition. Parameter kesalahan yang akan menjadi patokan pemilihan teknik terbaik adalah MAD atau Mean Absolute Deviation karena memiliki nilai kesalahan yang paling kecil dibandingkan parameter-parameter kesalahan lainnya yaitu MAPE Dan MSE.
Tabel 4.8. Akurasi Metode Peramalan SD BAJU PRAMUKA PANJANG WN
MAD MSE MAPE M. Peramalan
3,6 53,0 15,4% AD
7,2 79,5 140,0% MP
9,3 234,9 37,4% AD
13,9 306,3 252,2% MP
17,9 1022,3 41,3% AD
8,0 82,0 70,8% MP
9,2 300,9 17,6% AD
5,1 35,0 32,3% MP
6,6 155,6 12,6% AD
17,4 502,4 69,5% MP
2,5 10,5 6,9% AD
7,5 81,8 27,3% MP
4,1 27,9 11,8% AD
5,8 52,6 22,7% MP
6,1 93,1 10,1% AD
18,7 515,4 59,1% MP
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 10
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 05
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 06
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 07
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 08
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 09
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 11
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 12 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017 Tabel 4.9. Akurasi Metode Peramalan SD BAJU PRAMUKA PENDEK LK
MAD MSE MAPE M. Peramalan
4,0 43,7 10,8% AD
11,5 189,5 65,3% MP
17,7 1079,5 30,3% AD
11,4 180,8 93,5% MP
13,4 608,8 25,5% AD
4,0 25,9 20,4% MP
2,7 12,7 9,8% AD
2,8 12,1 11,1% MP
12,4 413,5 25,0% AD
14,2 322,8 65,7% MP
8,0 191,0 32,6% AD
9,8 207,0 92,7% MP
27,6 2345,5 48,8% AD
11,0 160,3 56,4% MP
7,6 122,9 23,2% AD
9,1 265,1 14,5% MP
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 12
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 11
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 10
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 09
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 08
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 06
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 07
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 05
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017
Tabel 4.10. Akurasi Metode Peramalan SD BAJU PRAMUKA PANJANG WN
MAD MSE MAPE M. Peramalan
4,1 39,5 22,9% AD
5,7 53,7 55,7% MP
3,0 33,3 19,8% AD
4,9 42,3 71,2% MP
4,8 46,5 26,3% AD
3,3 30,3 79,9% MP
2,9 20,8 14,9% AD
4,3 28,1 59,3% MP
2,1 10,0 15,9% AD
3,6 19,7 54,1% MP
26,1 2122,9 63,5% AD
2,4 7,4 15,8% MP
3,2 15,2 19,3% AD
3,9 21,1 23,2% MP
5,0 48,0 33,3% AD
3,3 20,2 17,6% MP
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 09
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 08
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 06
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 07
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 05
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 12
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 11
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 10
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017 Tabel 4.11. Akurasi Metode Peramalan SD CELANA PRAMUKA PANJANG
MAD MSE MAPE M. Peramalan
5,7 123,2 8,2% AD
2,7 13,4 8,8% MP
8,0 244,7 12,3% AD
3,5 16,5 13,5% MP
4,6 102,3 7,4% AD
0,3 0,2 1,2% MP
2,5 18,0 4,3% AD
1,6 5,5 5,0% MP
3,7 32,2 7,6% AD
1,8 5,3 5,3% MP
3,8 31,6 10,3% AD
3,0 11,3 10,3% MP
2,5 11,3 13,7% AD
1,5 2,9 13,4% MP
0,6 1,2 2,3% AD
2,5 11,0 14,1% MP
1,5 2,8 9,3% AD
2,6 8,6 20,1% MP
3,3 19,0 22,3% AD
2,0 10,9 18,3% MP
3,3 21,0 10,9% AD
2,5 8,2 14,1% MP
1,6 4,8 13,0% AD
1,2 3,0 11,3% MP
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 36
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 35
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 34
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 33
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 32
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 30
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 31
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 29
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 27
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 28
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 26
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 25
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017
Tabel 4.12. Akurasi Metode Peramalan SD CELANA PRAMUKA PENDEK
MAD MSE MAPE M. Peramalan
6,7 88,3 24,7% AD
7,5 111,2 31,0% MP
13,6 506,9 20,9% AD
2,9 12,2 27,7% MP
6,9 198,2 16,2% AD
2,0 5,3 13,6% MP
9,5 488,9 10,6% AD
2,3 9,8 9,1% MP
5,2 65,9 11,5% AD
2,4 8,5 11,0% MP
3,5 54,2 6,1% AD
0,7 0,8 2,7% MP
5,3 55,2 13,8% AD
5,2 38,7 19,8% MP
8,5 168,4 20,2% AD
7,2 82,3 35,0% MP
1,9 5,3 12,8% AD
2,8 11,2 16,5% MP
1,7 4,9 7,4% AD
1,7 6,3 10,0% MP
3,8 33,0 17,9% AD
2,4 8,5 22,2% MP
2,9 22,2 18,5% AD
2,3 7,8 19,0% MP
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 29
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 27
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 28
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 26
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 25
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 35
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 34
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 33
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 32
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 30
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 31
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 36 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017 Tabel 4.13. Akurasi Metode Peramalan SD ROK PRAMUKA PANJANG LIPIT
MAD MSE MAPE M. Peramalan
7,2 185,6 11,5% AD
7,5 72,0 48,8% MP
11,6 335,4 22,4% AD
7,9 81,7 38,6% MP
6,5 188,4 15,2% AD
0,9 1,0 7,2% MP
4,2 63,4 7,2% AD
2,0 5,4 10,8% MP
2,6 18,4 6,6% AD
3,3 16,2 10,7% MP
3,8 32,3 9,5% AD
6,7 88,2 25,8% MP
18,5 1002,0 37,3% AD
2,4 8,7 15,3% MP
1,7 4,1 7,2% AD
1,7 3,9 9,9% MP
13,0 421,0 57,1% AD
4,2 27,2 31,1% MP
2,3 11,9 11,0% AD
2,6 10,3 16,7% MP
6,2 83,1 51,2% AD
4,2 39,5 54,8% MP
2,1 8,0 10,7% AD
2,2 12,0 12,4% MP
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 36
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 35
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 34
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 33
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 32
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 30
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 31
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 29
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 27
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 28
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 26
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 25
s Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017
Tabel 4.14 Akurasi Metode Peramalan SD ROK PRAMUKA PENDEK LIPIT
MAD MSE MAPE M. Peramalan
6,5 87,7 52,6% AD
3,7 20,5 30,8% MP
4,5 76,3 10,8% AD
1,3 2,6 8,7% MP
5,7 72,7 35,7% AD
2,3 7,5 32,0% MP
3,9 41,7 19,1% AD
2,0 9,0 23,7% MP
3,8 41,1 21,3% AD
2,3 9,5 40,6% MP
4,9 56,3 25,2% AD
3,8 25,5 34,0% MP
3,0 19,9 21,0% AD
1,1 1,4 19,0% MP
4,0 74,5 19,7% AD
6,8 85,3 86,0% MP
1,5 3,2 8,3% AD
0,9 1,2 7,6% MP
0,9 2,1 6,0% AD
1,3 3,0 10,9% MP
3,1 17,0 13,8% AD
1,6 4,1 14,3% MP
2,9 14,2 38,8% AD
3,3 17,4 47,0% MP
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 32
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 33
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 34
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 35
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 36
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 30
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 31
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 29
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 27
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 28
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 26
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 25
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017 Keterangan: AD : Additive Decomposition MD : Multiplicative Decomposition
Berdasarkan hasil pengujian akurasi menunjukkan bahwa peramalan setiap produk memiliki akurasi tertinggi yang berbeda-beda. Sehingga, pemilihan metode yang digunakan untuk setiap produk peramalan permintaan Agustus 2017 hingga Juli 2018 adalah yang memiliki nilai MAD, MSE dan SE nilai yang paling kecil.
Pada dasarnya data dua periode tidaklah cukup untuk Time Series pola musiman, hal ini disebabkan adanya keterbatasan data yang dimiliki.
Tabel 4.15. Ramalan Penjualan SD BAJU PRAMUKA PANJANG WN Agustus 2017-Juli 2018
Q9
(pcs)
Q10
(pcs)
Q11
(pcs)
Q12
(pcs)TOTAL
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 055 34 14 202 255
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 065 38 3 224 270
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 0732 44 43 124 243
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 0825 39 32 147 243
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 0926 38 23 206 293
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 1032 30 20 176 258
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 1111 49 14 161 235
SD BAJU PRAMUKA
PANJANG WN 1231 37 22 277 367
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017 Tabel 4.16. Ramalan Penjualan SD BAJU PRAMUKA PENDEK LK Agustus 2017-Juli 2018
Q9
(pcs)
Q10
(pcs)
Q11
(pcs)
Q12
(pcs)TOTAL
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 0541 10 9 246 306
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 0639 33 42 209 323
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 0711 7 8 157 183
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 0818 27 18 171 234
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 098 25 19 116 168
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 108 40 21 117 186
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 1148 61 58 158 325
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK LK 1277 94 67 244 482
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017
Tabel 4.17. Ramalan Penjualan SD BAJU PRAMUKA PENDEK WN Agustus 2017-Juli 2018
Q9
(pcs)
Q10
(pcs)
Q11
(pcs)
Q12
(pcs)TOTAL
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 058 20 8 49 85
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 066 12 5 53 76
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 0740 38 25 89 192
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 0841 11 6 108 166
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 0932 7 6 78 123
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 1031 40 27 93 191
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 1147 28 16 65 156
SD BAJU PRAMUKA
PENDEK WN 1216 55 12 44 127
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017 Tabel 4.18. Ramalan Penjualan SD CELANA PRAMUKA PANJANG Agustus 2017-Juli 2018
Q9
(pcs)
Q10
(pcs)
Q11
(pcs)
Q12
(pcs)TOTAL
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 2543 57 32 179 311
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 2634 38 31 166 269
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 2730 47 22 161 260
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 2820 44 15 129 208
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 2944 38 36 102 220
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 3032 26 21 76 155
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 3110 14 11 49 84
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 3216 42 20 62 140
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 3311 25 19 46 101
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 3419 18 12 51 100
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 3523 31 35 59 148
SD CELANA PRAMUKA
PANJANG 3619 25 15 26 85
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017
Tabel 4.19. Ramalan Penjualan SD CELANA PRAMUKA PENDEK Agustus 2017-Juli 2018
Q9
(pcs)
Q10
(pcs)
Q11
(pcs)
Q12
(pcs)TOTAL
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 2515 52 26 283 376
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 268 12 36 160 216
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 2722 18 13 130 183
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 2834 47 30 246 357
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 2935 23 35 131 224
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 3017 23 22 151 213
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 3122 37 28 87 174
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 3220 26 52 98 196
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 3312 17 42 82 153
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 348 17 33 59 117
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 356 19 13 40 78
SD CELANA PRAMUKA
PENDEK 3615 11 10 45 81
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017 Tabel 4.20. Ramalan Penjualan SD ROK PRAMUKA PANJANG LIPIT Agustus 2017-Juli 2018
Q9
(pcs)
Q10
(pcs)
Q11
(pcs)
Q12
(pcs)TOTAL
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 2513 18 21 277 329
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 2631 51 33 163 278
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 2719 27 26 121 193
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 2824 40 38 122 224
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 2929 25 31 193 278
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 3043 67 20 97 227
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 3119 49 15 98 181
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 3211 30 10 72 123
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 339 22 7 42 80
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 347 41 8 36 92
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 359 13 19 64 105
SD ROK PRAMUKA
PANJANG LIPIT 3613 21 19 66 119
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017
Tabel 4.21. Ramalan Penjualan SD ROK PRAMUKA PENDEK LIPIT Agustus 2017-Juli 2018
Q9
(pcs)
Q10
(pcs)
Q11
(pcs)
Q12
(pcs)TOTAL
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 251 20 1 99 121
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 2618 19 10 146 193
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 272 15 6 98 121
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 2814 19 12 91 136
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 2913 23 10 81 127
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 3012 27 15 48 102
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 316 16 3 42 67
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 3210 30 7 68 115
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 3311 25 3 40 79
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 348 25 8 38 79
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 3511 26 17 73 127
SD ROK PRAMUKA
PENDEK LIPIT 369 14 8 47 78
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017 Keterangan: Q8 : Agustus-Oktober 2017 Q9 : November 2017-Januari 2018 Q10 : Februari-April 2018 Q11 : Mei-Juli 2018
Tabel 4.15. hingga Tabel 4.21. merupakan hasil peramalan Agustus 2017- Juli 2018
berdasarkan hasil pengujian akurasi tertinggi. 4.4.2. Master Production Schedule (MPS)
MPS adalah ringkasan skedul produksi produk jadi untuk periode mendatang yang dirancang berdasarkan ramalan permintaan yang sudah dibuat sebelumnya. MPS untuk bahan baku kain dan benang dibuat dalam bentuk tabel, terdapat 8 komponen perhitungan yang terdiri atas:
1. Ramalan permintaan 2. Permintaan total, berasal dari penjumlahan antara ramalan permintaan dengan
pesanan aktual 3. Rencana kebutuhan bahan baku produksi, berasal dari permintaan total. 4. Banyaknya hari kerja perbulan. 5. Tingkat kebutuhan bahan baku produksi bulanan, berasal dari rencana kebutuhan
bahan baku produksi dibagi dengan banyakya hari kerja perbulan. 6. Inventory awal yang merupakan persediaan awal. 7. Inventory yang tersedia berasal dari rencana kebutuhan bahan baku produksi
dijumlahkan dengan inventory awal.
8. Inventory akhir, berasal dari jumlah inventory yang tersedia dikurangi dengan permintaan total dan inventory akhir ini akan menjadi inventory awal untuk bulan berikutnya.
MPS Produk A, B dan C (SD BAJU PRAMUKA PANJANG WN, SD BAJU PRAMUKA PENDEK LK, SD BAJU PRAMUKA PENDEK WN) dan MRP Produk D, E, F, G (SD CELANA PRAMUKA PANJANG, SD CELANA PRAMUKA PENDEK, SD ROK PRAMUKA PANJANG LIPIT, dan SD ROK PRAMUKA PENDEK LIPIT) dapat dilihat pada Lampiran 1 dan Lampiran 2.
4.5. Material Requirement Planning (MRP)
MRP merupakan sistem yang dibuat dengan tujuan menjamin tersedianya material, menjaga tingkat persediaan pada kondisi minimum dan merencanakan aktivitas penjadwalan juga pembelian. Setelah semua input data yang dibutuhkan sudah terpenuhi yang diantaranya adalah IMF, BOM dan MPS kemudian tahap selanjutnya adalah membuat MRP.
Hasil yang diperoleh dari perhitungan MRP didapat empat kali dalam setahun perusahaan melakukan pemesanan atau pembelian kembali bahan baku dan hal ini berbeda dengan jadwal pembelian yang biasa dilakukan perusahaan sebanyak tiga kali dalam setahun. Lebih jelasnya proses perhitungan MRP dapat di lihat pada Lampiran 3 untuk MRP produk produk A, B dan C (SD BAJU PRAMUKA PANJANG WN, SD BAJU PRAMUKA PENDEK LK, SD BAJU PRAMUKA PENDEK WN) dan Lampiran 4 untuk produk D, E, F, dan G (SD CELANA PRAMUKA PANJANG, SD CELANA PRAMUKA PENDEK, SD ROK PRAMUKA PANJANG LIPIT, dan SD ROK PRAMUKA PENDEK LIPIT).
4.5.1. Biaya Pemesanan dan Penyimpanan
Secara umum, total biaya pengendalian persediaan pada perusahaan terdiri dari biaya pemesanan dan biaya penyimpanan.
1. Biaya pemesanan adalah biaya yang timbul akibat dari pembelian bahan baku dan perusahaan mengirimkan PO kepada pemasok. Total biaya pemesanan satu tahun diperoleh dengan mengalikan biaya pemesanan per pesanan dengan banyaknya pemesanan selama satu tahun. Komponen biaya pemesanan bahan baku kain, benang, kancing, dan resleting meliputi biaya telepon dan biaya administrasi. Sedangkan biaya bongkar muat dan biaya trnasportasi sudah menjadi tanggung jawab pihak pemasok. Biaya telepon diperoleh dari jumlah menit per sekali pesan dan dikalikan dengan tarif percakapan telepon per menit. Pemesanan lewat telepon rata-rata membutuhkan waktu 3 menit. Biaya telepon memiliki tarif sebesar Rp. 350,- per menit.
2. Biaya penyimpanan adalah biaya yang timbul akibat dari dilakukannya penyimpanan bahan baku di gudang, baik bahan baku kain, benang, kancing dan resleting disimpan di dalam gudang yang sama. Biaya penyimpanan pada CV. Nur Khairunnsia hanya menitik beratkan pada biaya penerangan, dan penerangan berupa listrik di gudang di gunakan sejak sore hingga pagi hari. Biaya yang dikeluarkan perusahaan untuk penerangan gudang yang luasnya 40 m2 adalah sebesar Rp. 300.000,- per bulan.
Tabel 4.31. Biaya Penyimpanan dan Setup
Biaya penyimpanan
ItemJumlah Persediaan
/tahun
Biaya Penyimpanan
/tahun (Rp)
Biaya Penyimpanan
/tahun/unit (Rp)
Biaya Penyimpanan
/bulan/unit (Rp)
Kain (Q) 105 roll/35yard 600.000 5.714 476
Kain (R) 139 roll/35yard 600.000 4.317 360
Benang (S) 32 gulung/5000yard 600.000 18.750 1563
Benang (T) 42 gulung/5000yard 600.000 14.286 1190
Kancing Baju (O) 45 bungkus/1000pcs 600.000 13.333 1111
Resleting (P) 67 bungkus/ 120pcs 600.000 8.955 746
Total 3.600.000 65.355 5446
Biaya Setup
Item Biaya Telepon (Rp) Biaya Pengiriman Biaya Setup (Rp)
Kain (Q) 1.050 25.000 26.050
Kain (R) 1.050 25.000 26.050
Benang (S) 1.050 5.000 6.050
Benang (T) 1.050 5.000 6.050
Kancing Baju (O) 1.050 5.000 6.050
Resleting (P) 1.050 5.000 6.050 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017 4.6. Biaya Total Bahan Baku
Secara umum dapat dilihat bahwa frekuensi pemesanan lebih sedikit ketika menggunakan teknik POQ dan Walter-Whitin (Tabel 4.32.), sehingga teknik ini menghasilkan biaya setup yang lebih rendah. Tabel 4.32. Perbandingan Frekuensi Pemesanan dan Persediaan yang Timbul untuk setiap Teknik Lot Sizing
LFL EOQ POQ PPB WW LFL EOQ POQ PPB WW
Kain (Q) 12 4 3 5 3 0 96628 87108 264656 62832
Kain (R) 12 4 3 5 3 0 110520 85320 272880 66240
Benang (S) 11 6 6 7 6 0 42201 18756 98469 14067
Benang (T) 11 6 6 7 7 0 39270 17850 101150 8330
Kancing Baju (O) 11 5 6 9 6 0 33330 17776 179982 11110
Resleting (P) 12 6 6 9 7 0 41030 29094 211864 11936
ItemFrekuensi Pemesanan Persediaan yang Timbul
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017
Arah proyeksi biaya total bahan baku untuk kelima teknik lot sizing yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 4.33. Teknik POQ dan Walter-Whitin menghasilkan biaya setup yang paling rendah untuk setiap komponen. Sedangkan teknik lot for lot lebih unggul dengan menghasilkan penyimpanan nol rupiah untuk setiap komponen bahan baku.
Tabel 4.33. Perbandingan Biaya Kelima Teknik Lot Sizing (dalam rupiah)
LFL EOQ POQ PPB WW LFL EOQ POQ PPB WW LFL EOQ POQ PPB WW
Kain (Q) 312600 104200 78150 130250 78150 0 96628 87108 264656 62832 312600 200828 165258 394906 140982
Kain (R) 312600 104200 78150 130250 78150 0 110520 85320 272880 66240 312600 214720 163470 403130 144390
Benang (S) 66550 36300 36300 42350 36300 0 42201 18756 98469 14067 66550 78501 55056 140819 50367
Benang (T) 66550 36300 36300 42350 42350 0 39270 17850 101150 8330 66550 75570 54150 143500 50680
Kancing Baju (O) 66550 30250 36300 54450 36300 0 33330 17776 179982 11110 66550 63580 54076 234432 47410
Resleting (P) 72600 36300 36300 54450 42350 0 41030 29094 211864 11936 72600 77330 65394 266314 54286
ItemBiaya Setup (Rp) Biaya Penyimpanan (Rp) Biaya Total Bahan Baku (Rp)
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017
Berdasarkan perbandingan biaya yang ditunjukkan pada Tabel 4.33. dapat disimpulkan bahwa pengadaan untuk seluruh komponen bahan baku optimum jika menggunakan teknik Walter-Within karena memiliki biaya total bahan baku terendah.
Tabel 4.34. Resume Hasil Penelitian
No Item Hasil
1 PeramalanMetode terbaik adalah Multiplicative
Decomposition dan Additive Decomposition
2Perkiraan Produksi SD BAJU
PRAMUKA PANJANG WN2164 pcs
3Perkiraan Produksi SD BAJU
PRAMUKA PENDEK LK2207 pcs
4Perkiraan Produksi SD BAJU
PRAMUKA PENDEK WN1116 pcs
5
Perkiraan Produksi SD
CELANA PRAMUKA
PANJANG
2081 pcs
6Perkiraan Produksi SD
CELANA PRAMUKA PENDEK2368 pcs
7Perkiraan Produksi SD ROK
PRAMUKA PANJANG LIPIT2229 pcs
8Perkiraan Produksi SD ROK
PRAMUKA PENDEK LIPIT1345 pcs
9
Wagner Within
Kain (Q) 105 roll/35yard
Kain (R) 139 roll/35yard
Benang (S) 32 gulung/5000yard
Benang (T) 42 gulung/5000yard
Kancing Baju (O) 45 bungkus/1000pcs
Resleting (P) 67 bungkus/120pcs
Persediaan:
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017
5. PENUTUP
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan hasil dari MPS jumlah bahan baku utama untuk produk A, B dan C (SD BAJU PRAMUKA PANJANG WN, SD BAJU PRAMUKA PENDEK LK, SD BAJU PRAMUKA PENDEK WN) satu tahun didapat bahwa untuk bulan pertama, kedua dan ketiga masing-masing dibutuhkan 154 m kain Q, 6.492 m benang S, dan kancing baju 1.732 buah, bulan keempat, kelima dan keenam masing-masing dibutuhkan 204 m kain Q, 8.598 m benang S, dan kancing baju 2.212 buah, bulan ketujuh, kedelapan dan kesembilan masing-masing dibutuhkan 128 m kain Q, 5.313 m benang S, dan kancing baju 1.433 buah, bulan sepuluh, kesebelas dan keduabelas masing-masing dibutuhkan 860 m kain Q, 37.295 m benang S, dan kancing baju 9.461 buah. Sedangkan produk D, E, F, dan G (SD CELANA PRAMUKA PANJANG, SD CELANA PRAMUKA PENDEK, SD ROK PRAMUKA PANJANG LIPIT, dan SD ROK PRAMUKA PENDEK LIPIT) satu tahun didapat bahwa untuk bulan pertama, kedua dan ketiga masing-masing dibutuhkan 200 m kain R, 8.185 m benang T, dan resleting 286 buah, bulan keempat, kelima dan keenam masing-masing dibutuhkan 319 m kain R, 13.328 m benang T, dan resleting 457 buah, bulan ketujuh, kedelapan dan kesembilan masing-masing dibutuhkan 822 m kain R, 34.465 m benang T, dan resleting 11.865 buah, dan bulan kesepuluh, kesebelas dan keduabelas dibutuhkan 1.035 m kain R, 45.645 m benang T, dan resleting 1.613 buah. Ramalan permintaan dibuat dengan metode dekomposisi yaitu, multiplicative decomposition dan additive decomposition. Metode ini terpilih karena memilki tingkat akurasi yang paling baik untuk produk yang memiliki pola dasar musiman. Dengan dibuatnya MPS akan mempermudah perusahaan dalam memperkirakan jumlah bahan baku yang dibutuhkan untuk memenuhi peramalan permintaan dan perusahaan dapat memperkiraan jumlah biaya yang diperlukan terlebih untuk satu tahun periode tersebut.
2. Metode Wagner-Whitin adalah metode lot sizing yang paling optimum yang memiliki kakteristik sesuai dengan kondisi perusahaan, dengan menghitung besar kuantitas pembelian optimum (Q*) untuk bahan baku utama dan hal ini akan membuat perusahaan dapat menentukan jumlah pemesanan yang paling ekonomis. Metode ini memperkirakan perusahaan akan melakukan pemesanan pembelian bahan baku untuk produk kain Q dan R sebanyak tiga kali, benang S sebanyak enam kali, benang T sebanyak tujuh kali, kancing baju sebanyak sembilan kali, dan resleting sebanyak sembilan kali. Karena sudah dihitung jumlah pemesanan optimum (Q*), maka pembelian sebanyak kuantitas tersebut akan lebih efektif serta efisien sesuai dengan kondisi perusahaan.
6. DAFTAR PUSTAKA
Anggriana, Katarina Zita. 2015. Analisis Perencanaan dan Pengendalian Persediaan Busbar Berdasarkan Sistem MRP (Material Requirement Planning) di PT. TIS. Jurnal PASTI Volume IX(Online), No 3, 320-337. (publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/pasti/article/view/495, diakses tanggal 17 Juni 2017).
Aulia, Nurul. 2010. Penerapan Metode Material Requirement Planning pada Industri Kecil Tenun Tengku Agung Pekanbaru. Skripsi. Tidak dipublikasikan. (http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/62651, diakses tanggal 9 April 2017).
Ayu, Ella Dewi Retnaning Suwandi. 2014. Perencanaan Produksi Cat Genteng Duta Paint untuk Mengurangi Overstock. Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri, Vol. 3 No.2.
(jrmsi.studentjournal.ub.ac.id/index.php/jrmsi/article/download/210/240, diakses 22 April 2017).
Badan Pusat Statistik (BPS), diakses dari http://www.bps.go.id/, diakses pada tanggal 20 April 2017 pada pukul 20.30 WITA.
Chase, Richard B., Nicholas J. Aquilano, and F. Robert. 2001. Operation Management for Competitive Advantage. New York: The McGraw-Hill Companies, Inc.
Dewi, Putri Sari, dan Saroso, Dana S. 2014. Implementasi Material Requirement Planning (MRP) pada Perencanaan Persediaan Material Panel Listrik di PT. TIS. Sinergi Volume 20 (Online), No 1, 320-337. (publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/sinergi/article/view/260, diakses tanggal 17 Juni 2017).
Febian, Putri. 2011. Analisa Perencanaan Kebutuhan Material pada Industri Pakaian Jadi PT. Lestari Dini Tunggul. Skripsi. Tidak dipublikasikan. (http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/52447, diakses tanggal 9 April 2017).
Haming, Murdifin dan Mahmud Nurnajamuddin. 2014. Manajemen Produksi Mordern: Operasi Manufaktur dan Jasa. Buku Dua Edisi Kedua. Jakarta: Bumi Aksara.
Heizer, Jay, dan Barry Render. 2014. Manajemen Operasi. Edisi Kesebelas. Terjemahan oleh Kurnia Hirson, dkk. 2015. Jakarta: Salemba Empat
Herjanto, E. 2008. Manajemen Operasi. Edisi Ketiga. Jakarta:Grasindo. Nasution, Arman Hakim dan Yudha Prasetyawan. 2008. Perencanaan dan
Pengendalian Produksi. Yogyakarta: Graha Ilmu. Simanjuntak, Lia Hartati. 2014. Prediksi Jumlah Permintaan Barang Musiman
Menggunakan Metode Holt-Winters. Skripsi. Tidak dipublikasikan. (repository.usu.ac.id/handle/123456789/42617, diakses 22 April 2017).
Surianto, Agus. 2013. Penerapan Metode Material Requirement Planning (MRP) di PT. Bokormas Mojokerto. Skripsi. Tidak dipublikasikan. (jimfeb.ub.ac.id/index.php/jimfeb/article/view/557, diakses tanggal 17 Juni 2017).
Suwandi, Adi., dkk. 2015. Peramalan Data Time Series dengan Metode Penghalusan Eksponensial Hot-Winter. Skripsi. Tidak dipublikasikan. (repository.unhas.ac.id/handle/123456789/13834, diakses 22 April 2017
28
Lampiran 1. MPS Produk A, B dan C (SD BAJU PRAMUKA PANJANG WN, SD BAJU PRAMUKA PENDEK LK, SD BAJU PRAMUKA PENDEK WN)
Item (Permintaan, Produksi, Inventory) P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12
a. Kain (Q) 154 154 154 204 204 204 128 128 128 860 860 860
b. Benang (S) 6492 6492 6492 8598 8598 8598 5313 5313 5313 37295 37295 37295
c. Kancing Baju (O) 1732 1732 1732 2212 2212 2212 1433 1433 1433 9461 9461 9461
a. Kain (Q) 154 154 154 204 204 204 128 128 128 860 860 860
b. Benang (S) 6492 6492 6492 8598 8598 8598 5313 5313 5313 37295 37295 37295
c. Kancing Baju (O) 1732 1732 1732 2212 2212 2212 1433 1433 1433 9461 9461 9461
a. Kain (Q) 154 154 154 204 204 204 128 128 128 860 860 860
b. Benang (S) 6492 6492 6492 8598 8598 8598 5313 5313 5313 37295 37295 37295
c. Kancing Baju (O) 1732 1732 1732 2212 2212 2212 1433 1433 1433 9461 9461 9461
(4) Banyaknya Hari Kerja Perbulan 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25
a. Kain (Q) 6 6 6 8 8 8 5 5 5 34 34 34
b. Benang (S) 260 260 260 344 344 344 213 213 213 1492 1492 1492
c. Kancing Baju (O) 69 69 69 88 88 88 57 57 57 378 378 378
a. Kain (Q) 64
b. Benang (S) 13716
c. Kancing Baju (O) 1000
(1) Ramalan Permintaan
(2) Permintaan Total
(3) Rencana Kebutuhan Bahan Baku Produksi (2)
(5) Kebutuhan Bahan Baku Harian (3)/(4)
(6) Inventory awal
29
a. Kain (Q) 218 154 154 204 204 204 128 128 128 860 860 860
b. Benang (S) 20208 6492 6492 8598 8598 8598 5313 5313 5313 37295 37295 37295
c. Kancing Baju (O) 2732 1732 1732 2212 2212 2212 1433 1433 1433 9461 9461 9461
a. Kain (Q) 64 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
b. Benang (S) 13716 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
c. Kancing Baju (O) 1000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(7) Inventory yang Tersedia =(3) + (6)
(8) Inventory Akhir = (7)-(2)
30
Lampiran 2. MPS Produk D, E, F, dan G (SD CELANA PRAMUKA PANJANG, SD CELANA PRAMUKA PENDEK, SD ROK PRAMUKA PANJANG LIPIT, dan SD ROK PRAMUKA PENDEK LIPIT)
Item (Permintaan, Produksi, Inventory) P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12
a. Kain (R) 200 200 200 319 319 319 221 221 221 1035 1035 1035
b. Benang (T) 8185 8185 8185 13328 13328 13328 8839 8839 8839 45645 45645 45645
c. Resleting (P) 286 286 286 457 457 457 319 319 319 1613 1613 1613
a. Kain (R) 200 200 200 319 319 319 221 221 221 1035 1035 1035
b. Benang (T) 8185 8185 8185 13328 13328 13328 8839 8839 8839 45645 45645 45645
c. Resleting (P) 286 286 286 457 457 457 319 319 319 1613 1613 1613
a. Kain (R) 200 200 200 319 319 319 221 221 221 1035 1035 1035
b. Benang (T) 8185 8185 8185 13328 13328 13328 8839 8839 8839 45645 45645 45645
c. Resleting (P) 286 286 286 457 457 457 319 319 319 1613 1613 1613
(4) Banyaknya Hari Kerja Perbulan 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25
a. Kain (R) 8 8 8 13 13 13 9 9 9 41 41 41
b. Benang (T) 327 327 327 533 533 533 354 354 354 1826 1826 1826
c. Resleting (P) 11 11 11 18 18 18 13 13 13 65 65 65
(6) Inventory awal
a. Kain (R) 32
b. Benang (T) 9144
c. Resleting (P) 1000
(1) Ramalan Permintaan
(2) Permintaan Total
(3) Rencana Kebutuhan Bahan Baku Produksi (2)
(5) Kebutuhan Bahan Baku Bulanan (3)/(4)
31
a. Kain (R) 232 200 200 319 319 319 221 221 221 1035 1035 1035
b. Benang (T) 17329 8185 8185 13328 13328 13328 8839 8839 8839 45645 45645 45645
c. Resleting (P) 1286 286 286 457 457 457 319 319 319 1613 1613 1613
a. Kain (R) 32 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
b. Benang (T) 9144 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
c. Resleting (P) 1000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(7) Inventory yang Tersedia =(3) + (6)
(8) Inventory Akhir = (7)-(2)
32
Lampiran 3. MRP Produk A, B dan C (SD BAJU PRAMUKA PANJANG WN, SD BAJU PRAMUKA PENDEK LK, SD BAJU PRAMUKA PENDEK WN)
Item name (low level) Pers. Awal pd1 pd2 pd3 pd4 pd5 pd6 pd7 pd8 pd9 pd10 pd11 pd12
Kebutuhan Kotor 213 213 213 272 272 272 173 173 173 1171 1171 1171
Persediaan di Tangan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Kebutuhan Bersih 213 213 213 272 272 272 173 173 173 1171 1171 1171
Rencana Pemesanan 213 213 213 272 272 272 173 173 173 1171 1171 1171
Kebutuhan Kotor 1732 1732 1732 2212 2212 2212 1433 1433 1433 9461 9461 9461
Persediaan di Tangan 3000 3000 1268 3944 2212 0 3645 1433 0 1433 0 0 0
Kebutuhan Bersih 1732 1732 1732 2212 2212 2212 1433 1433 1433 9461 9461 9461
Rencana Pemesanan 0 6944 0 0 5857 0 0 2866 0 9461 9461 9461
Kebutuhan Kotor 213 213 213 272 272 272 173 173 173 1171 1171 1171
Persediaan di Tangan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Kebutuhan Bersih 213 213 213 272 272 272 173 173 173 1171 1171 1171
Rencana Pemesanan 213 213 213 272 272 272 173 173 173 1171 1171 1171
BAJU PRAMUKA ( 0) (pcs)
KANCING BAJU ( 1) (pcs)
BAJU SETENGAH JADI ( 1) (pcs)
33
Kebutuhan Kotor 154 154 154 204 204 204 128 128 128 860 860 860
Persediaan di Tangan 64 64 512 358 204 0 588 385 256 128 0 1719 860
Kebutuhan Bersih 154 154 154 204 204 204 128 128 128 860 860 860
Rencana Pemesanan 602 0 0 0 792 0 0 0 0 2579 0 0
Kebutuhan Kotor 6492 6492 6492 8598 8598 8598 5313 5313 5313 372948 372948 372948
Persediaan di Tangan 13716 13716 7224 6492 8598 0 13911 5313 0 5313 0 0 0
Kebutuhan Bersih 6492 6492 6492 8598 8598 8598 5313 5313 5313 372948 372948 372948
Rencana Pemesanan 0 5760 0 0 22509 0 0 10626 0 372948 372948 372948
BENANG ( 2) (m)
KAIN ( 2) (m)
34
Lampiran 4. MRP Produk D, E, F, dan G (SD CELANA PRAMUKA PANJANG, SD CELANA PRAMUKA PENDEK, SD ROK PRAMUKA PANJANG LIPIT, dan SD ROK PRAMUKA PENDEK LIPIT)
Item name (low level) Pers. Awal pd1 pd2 pd3 pd4 pd5 pd6 pd7 pd8 pd9 pd10 pd11 pd12
Kebutuhan Kotor 286 286 286 457 457 457 319 319 319 1613 1613 1613
Persediaan di Tangan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Kebutuhan Bersih 286 286 286 457 457 457 319 319 319 1613 1613 1613
Rencana Pemesanan 286 286 286 457 457 457 319 319 319 1613 1613 1613
Kebutuhan Kotor 286 286 286 457 457 457 319 319 319 1613 1613 1613
Persediaan di Tangan 120 120 286 0 457 0 776 319 0 319 0 0 0
Kebutuhan Bersih 286 286 286 457 457 457 319 319 319 1613 1613 1613
Rencana Pemesanan 452 0 743 0 1232 0 0 638 0 1613 1613 1613
Kebutuhan Kotor 286 286 286 457 457 457 319 319 319 1613 1613 1613
Persediaan di Tangan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Kebutuhan Bersih 286 286 286 457 457 457 319 319 319 1613 1613 1613
Rencana Pemesanan 286 286 286 457 457 457 319 319 319 1613 1613 1613
CELANA/ROK PRAMUKA ( 0) (pcs)
RESLETING ( 1) (pcs)
CELANA/ROK SETENGAH JADI ( 1) (pcs)
35
Kebutuhan Kotor 200 200 200 319 319 319 221 221 221 1035 1035 1035
Persediaan di Tangan 32 32 720 519 319 0 981 663 442 221 0 2070 1035
Kebutuhan Bersih 200 200 200 319 319 319 221 221 221 1035 1035 1035
Rencana Pemesanan 888 0 0 0 1300 0 0 0 0 3104 0 0
Kebutuhan Kotor 8185 8185 8185 13328 13328 13328 8839 8839 8839 45645 45645 45645
Persediaan di Tangan 9144 9144 959 8185 0 13328 0 8839 0 8839 0 0 0
Kebutuhan Bersih 8185 8185 8185 13328 13328 13328 8839 8839 8839 45645 45645 45645
Rencana Pemesanan 0 15410 0 26656 0 22167 0 17678 0 45645 45645 45645
BENANG ( 2) (m)
KAIN ( 2) (m)