8

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Manajemen Operasional

2.1.1 Pengertian Manajemen Operasional

Manajemen operasional menurut Richard B. Chase (2004:6) “Operations

management is defined as the design, operation and improvement of the system that

create and deliver the firm’s primary product and service”. Dimana artinya adalah

“Manajemen operasional didefinisikan sebagai gambaran, proses operasi dan

perbaikan atau pengawasan dari sistem-sistem yang menghasilkan produk utama atau

jasa suatu perusahaan.

Menurut Jay Heizer dan Barry Render (2009 : 78), manajemen operasi

adalah serangkaian aktivitas yang menghasilkan nilai dalam bentuk barang dan jasa

dengan menambah input menjadi output.

Jadi disini secara jelas dapat disimpulkan bahwa manajemen operasional

adalah bentuk aktivitas proses operasi, pengendalian dan pengawasan dari proses

tersebut agar proses tersebut dapat menghasilkan nilai dalam bentuk barang maupun

jasa yang diinginkan.

2.1.2 Pendekatan Manajemen Operasional

Menurut Mintzberg (2004:172) pendekatan operasional (operational

approach) terhadap teori dan ilmu manajemen adalah mengumpulkan pengetahuan

yang berkaitan dalam bidang manajemen sambil menghubungkannya dengan

pekerjaan manajerial yakni apa yang dilakukan oleh para manajer. Pendekatan ini

mencoba memadukan konsep-konsep, prinsip dan teknik-teknik yang menyokong

tugas-tugas manajemen.

8

9

2.2 Peramalan

Peramalan adalah suatu perkiraan tingkat permintaan yang diharapkan untuk

suatu produk atau beberapa produk dalam periode tertentu di masa yang akan datang.

Menurut Heizer dan Render (2009 : 162), peramalan (forecasting) adalah seni

dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di yang akan datang. Hal ini dapat

dilakukan dengan melibatkan pengambilan data masa lalu dan menempatkannya ke

masa yang akan datang dengan suatu bentuk model matematis. Hal tersebut juga

merupakan prediksi intuisi yang bersifat subjektif. Atau dapat pula menggunakan

kombinasi model matematis yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari

seorang manager.

Menurut Pujawan (2005 : 87) menyatakan bahwa peramalan permintaan

adalah kegiatan untuk mengestimasi besarnya permintaan terhadap barang barang

atau jasa tertentu pada suatu periode dan wilayah pemasaran tertentu.

Menurut Manahan Tampubolon (2004 : 40) peramalan merupakan

penggunaan data untuk menguraikan kejadian yang akan datang di dalam

menentukan sasaran yang dikehendaki.

Metode peramalan (forecasting) merupakan alat bantu yang penting dalam

perencanaan yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang industri. Peranan

mempunyai peranan langsung pada peristiwa eksternal yang pada umumnya berada

di luar kendali manajemen : ekonomi, pelanggan, pesaing, pemerintah dan lain-lain.

Aktivitas manajemen operasi umumnya menggunakan peramalan permintaan dan

perencanaan yang menyangkut jadwal produksi, perencanaan pemenuhan kebutuhan

bahan baku, perencanaan kapasitas produksi, perencanaan distribusi barang,

penentuan tata letak, penentuan metode proses produksi, dan mendesain perencanaan

kebutuhan mendatang.

Menurut jurnalnya, “Forecasting to support operations is the application

area where OR first contributed, and it remains important, with research yielding

new results through both improved methods and organizational processes.” Yang

artinya “Peramalan untuk mendukung operasional adalah suatu area penerapan atau

kontribusi utama dan itu merupakan hal penting dengan hasil penelitian terbaru

meliputi metode yang akan dipakai atau proses pada organisasi”

10

Peramalan tidak terlalu dibutuhkan dalam kondisi permintaan pasar yang

stabil karena perubahan permintaannya relatif kecil. Tetapi peramalan akan sangat

dibutuhkan bila kondisi permintaan pasar bersifat komplek dan dinamis. Peramalan

yang akurat merupakan informasi yang sangat dibutuhkan dalam pengambilan

keputusan manajemen.

Ketepatan secara mutlak dalam memprediksi bahwa peristiwa dan tingkat

kegiatan yang akan tidak mungkin dapat dicapai. Oleh karena itu ketika perusahaan

tidak dapat melihat kejadian yang belum pasti terjadi maka diperlukan waktu, tenaga

agar dapat memiliki kekuatan jika kejadian yang akan datang tidak sesuai dengan apa

yang ingin dicapai.

Melalui metode peramalan ini, perusahaan melakukan kegiatan untuk

mencapai target pada waktu yang ingin dicapai atau waktu yang akan datang serta

meperhitungkan kondisi yang mungkin terjadi . kondisi yang akan akan datang tidak

dapat diperkirakan secara pasti sehingga mau tidak mau perusahaan harus bekerja

dengan orientasi pada waktu yang akan datang yang tidak pasti.

Untuk membuat peramalan dengan menggunakan pola data dengan asumsi

bahwa pola data yang lalu itu akan berulang lagi pada waktu yang akan datang.

Walaupun demikian, kegiatan forecasting tidaklah semata-mata berdasarkan

prosedur ilmiah atau terorganisir, karena ada kegiatan peramalan yang menggunakan

intuisi (perasaan) atau lewat diskusi informal dalam sebuah grup. Berikut beberapa

ciri sebuah kegiatan peramalan, yaitu:

1. Berfokus pada masa lalu

2. Bertujuan untuk menguji perkembangan saat ini dan relevansi di masa

yang akan datang

3. Metode yang digunakan adalah proyeksi berdasarkan ilmu statistik,

diskusi, dan review program.

4. Frekuensinya bersifat regular (teratur).

5. Hasil peramalan tidak sekedar akurasi, namun bersifat pembelajaran.

Dari ciri-ciri diatas, dapat dilihat bahwa peramalan adalah kegiatan yang

bersifat teratur, berupa perkiraan masa yang akan datang dengan menggunakan tidak

11

hanya metode ilmiah, namun juga mempertimbangkan hal-hal yang bersifat

kualitatif, seperti perasaan, pengalaman seseorang dan lainnya.

2.2.1 Peramalan Horizon Waktu

Menurut Heizer dan Render (2009 : 163) berpendapat bahwa peramalan

biasanya diklarifikasikan berdasarkan horizon waktu masa depan yang

dilingkupinya. Horizon waktu terbagi menjadi beberapa kategori:

1. Peramalan Jangka Pendek

Peramalan ini meliputi jangka waktu yaitu satu tahun, tetapi umumnya

digunakan dengan itungan bulanan. Peramalan ini digunakan untuk merencakan

penjualan, penjadwalan kerja, jumlah tenaga kerja, penugasan kerja pembelian, dan

tingkat produksi.

2. Peramalan Jangka Menengah

Peramalan jangka menengah atau intermediate mencakup hitungan lebih dari

tiga bulan hingga 3 tahun. Peramalan ini biasanya digunakan untuk penjualan,

perencanaan, dan anggaran produksi, anggaran kas, serta menganalisis bermacam

rencana operasi.

3. Peramalan Jangka Panjang

Peramalan jangka panjang umumnya untuk sebagai perhitungan tiga tahun

atau lebih. Biasanya digunakan untuk merencanakan produk baru, pembelanjaan

modal, lokasi atau pengembangan fasilitas.

2.2.2 Jenis Peramalan

Perusahaan pada umumnya menggunakan tiga jenis peramalan yang utama

dalam perencanaan operasi untuk masa yang akan datang. Menurut Heizer, dan

Render, (2009 : 164) :

1. Peramalan ekonomi (Economic forecast) menjelaskan siklus bisnis

dengan memprediksi tingkat inflasi, ketersediaan modal, dana yang

dibutuhkan untuk membangun perencanaan indokator yang lain.

12

2. Peramalan teknologi (techonological forecast) memperhatikan

tingkat kemajuan teknologi yang dapat meluncurkan produk baru

yang menarik, yang membutuhkan pabrik dan peralatan baru.

3. Peramalan permintaan (demand forecast) adalah proyeksi

permintaan untuk produk atau layanan suatu perusahaan. Peramalan ini

disebut juga peramalan penjualan, dimana mengendalikan produksi,

kapasitas, serta sistem penjadwalan dan menjadi input bagi perencanaan

keuangan, pemasaran, dan sumber daya manusia.

2.2.3 Pendekatan Peramalan

Terdapat dua pendekatan umum untuk peramalan sebagaimana ada dua cara

mengatasi semua model keputusan. Pendekatan yang satu adalah analisis kuantitatif

dan pendekatan lain adalah analisis kualitiatif.

1. Peramalan kuantitatif (Quantitative Forecast) menggunakan model

matematis yang beragam dengan data masa lalu dan variabel sebab

akibat untuk meramalkan permintaan.

2. Peramalan subjektif atau kualitatif (Qualitative Forecast)

menggabungkan faktor, seperti intuisi, emosi, pengalaman pribadi, dan

sistem nilai pengambil keputusan untuk meramal.

2.2.4 Metode Peramalan Kuantitatif

Metode peramalan kuantitatif terdiri dari peramalan deret waktu (time series)

dan peramalan sebab akibat. Kedua metode kuantitatif ini mendasarkan

peramalannya adalah pada data lalu dengan menggunakan predictor untuk masa yang

akan datang. Dengan mengelola data yang sebelumnya maka melalui metode Time

Series atau kausal akan sampai pada suatu hasil peramalan.

1. Peramalan deret waktu (Time Series)

Peramalan ini dilakukan berdasarkan data-data dari suatu produk yang

sudah ada sebelumnya, kemudian diolah pola datanya berupa trend maupun

berbentuk siklus.

2. Peramalan sebab akibat (causal)

Peramalan ini dilakukan berdasarkan data yang sudah ada sebelumnya,

tetapi menggunakan data dari variabel lain yang menentukan atau

13

mempengaruhinya di masa yang akan datang, seperti penduduk, pendapatan,

dan kegiatan ekonomi.

Jay Heizer dan Barry Render dalam buku Manajemen Operasi (2010 : 170-

175), metode - metode peramalan kuantitatif, terdiri dari :

1. Pendekatan Naif (Naive Method)

Cara paling sederhana untuk meramal adalah berasumsi bahwa permintaan

di periode mendatang akan sama dengan permintaan pada periode terakhir.

Untuk beberapa jenis produk, pendekatan naif (naive method) merupakan

model peramalan objektif yang paling efektif danefisien dari segi biaya.

Paling tidak, pendekatan naif memberikan titik awal untuk perbandingan

dengan model lain yang lebih canggih.

2. Rata-Rata Bergerak (Moving Average)

Peramalan rata-rata bergerak menggunakan sejumlah data aktual masa lalu

untuk menghasilkan peramalan. Rata-rata bergerak berguna jika kita dapat

mengasumsikan bahwa permintaan pasar akan stabil sepanjang masa kita

ramalkan. Secara matematis, rata-rata bergerak sederhana (merupakan

prediksi permintaan periode mendatang) dinyatakan sebagai berikut :

Dimana (n) adalah jumlah periode dalam rata-rata bergerak.

3. Rata-Rata Bergerak dengan Pembobotan (Weighted Moving Average)

Saat terdapat tren atau pola yang terdeteksi, bobot dapat digunakan untuk

menempatkan penekanan yang lebih pada nilai terkini. Pemilihan bobot

merupakan hal yang tidak pasti karena tidak ada rumus untuk menetapkan

mereka. Oleh karena itu, pemutusan bobot yang digunakan membutuhkan

pengalaman. Sebagai contoh, jika bulan atau periode terakhir diberi bobot

yang terlalu berat, peramalan dapat menggambarkan perubahan yang terlalu

cepat yang tidak biasa pada permintaan atau pola penjualan.

Rata-rata bergerak dengan pembobotan akan digambarkan secara sistematis

sebagai berikut

14

4. Penghalusan Eksponential (Exponential Smoothing)

Penghalusan Eksponensial merupakan metode peramalan rata-rata bergerak

dengan pembobotan yang canggih, tetapi masih mudah digunakan. Metode

ini menggunakan pencatatan data masa lalu yang sangat sedikit. Rumus

penghalusan eksponensial dasar dapat ditunjukkan sebagai berikut :

Peramalan

baru =

Peramalan

periode

terakhir

+α (Permintaan sebenernya periode

terakhir – peramalan periode terakhir)

dimana α adalah sebuah bobot atau konstanta penghalusan yang dapat

dipilih oleh peramal yang mempunyai nilai antara 0 dan 1. Persamaan

rumus diatas juga dapat ditulis secara sistematis sebagai berikut :

Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1)

dimana :

Ft = Peramalan baru

Ft-1 = Peramalan sebelumnya

α = Konstanta penghalusan (pembobotan) (0 ≤ α ≤ 1)

At-1 = Permintaan aktual periode lalu

Untuk memperoleh forecasting yang lebih akurat, kita dapat membandingkan

nilai forecasting dengan nilai aktual yang terjadi. Semakin kecil perbedaan antara

nilai hasil forecasting dan nilai aktual, artinya tingkat kesalahan semakin kecil dan

metode forecasting yang digunakan relatif benar. tingkat kesalahan forecasting

(forecast error) dapat dirumuskan sebagai berikut :

Forecast Error = Demand – Forecast

15

5. Penghalusan Eksponential dengan Penyesuaian Trenn (Exponential

Smoothing with Trend)

Model penghalusan eksponensial yang lebih rumit dan dapat menyesuaikan

diri pada tren yang ada. Idenya adalah menghitung tren rata-rata data penghalusan

eksponensial, kemudian menyesuaikan untuk kelambatan (lag) positif atau negatif

pada tren. Dengan penghalusan eksponensial dengan penyesuaian tren, estimasi rata-

rata dan tren dihaluskan. Prosedur ini membutuhkan dua konstanta penghalusan, α

untuk rata-rata dan β untuk tren. Kemudian, kita menghitung rata-rata dan tren untuk

setiap periode. Rumus Penghalusan Eksponential dengan Penyesuaian Tren adalah

sebagai berikut:

Ft = α (At-1) + (1-α) (Ft-1 + Tt-1) ,Tt = β (Ft-Ft-1) + (1-β) Tt-1

Dimana :

Ft = peramalan dengan eksponensial yang dihaluskan dari data

berseri pada periode t

Tt = tren dengan eksponensial yang dihaluskan pada periode t

At = permintaan aktual periode t

α = konstanta penghalusan untuk rata-rata (0 ≤ α ≤ 1)

β = konstanta penghalusan untuk rata-rata (0 ≤ β ≤ 1)

6. Proyeksi Regresi Linear (Linear Regression)

Proyeksi Regresi Linear merupakan suatu metode peramalan yang

mencocokan garis tren pada serangkaian data masa lalu,

kemudianmemproyeksikan garis pada masa mendatang untuk peramalan

jangka menengah atau jangka panjang.

Rumus untuk menentukan perhitungan Linear Regression adalah sebagai

berikut :

y = a + bx

dimana:

y = nilai terhitung dari variabel yang akan diprediksi

a = persilangan sumbu y

16

b = kemiringan garis regresi (atau tingkat perubahan pada y untuk

perubahan yang terjadi di x

x = variable bebas (dalam kasus ini adalah waktu).

Untuk menentukan nilai a dan b, akan di jelaskan pada rumus dibawah ini :

dimana :

b = kemiringan garis regresi

∑ = tanda penjumlahan total

X = nilai variabel bebas yang diketahui

y = nilai variabel terkait yang diketahui

a= ȳ - bx̄

dimana:

ȳ = rata-rata nilai y

x̄= rata-rata nilai x

2.2.5 Menghitung Kesalahan Peramalan

Menurut Freddy Rangkuti (2005 : 80) menyatakan keharusan untuk

membadingkan perhitungan yang memiliki nilai MAD (Mean Absolute Deviation)

paling kecil, karena semakin kecil MAD berarti semakin kecil pula perbedaan antara

hasil forecasting dan nilai aktual.

Sedangkan menurut Jay Heizer dan Barry Render (2010 ; 177), ada beberapa

perhitungan yang biasa digunakan untuk menghitung kesalahan peramalan total.

Perhitungan ini dapat digunakan untuk membandingkan model peramalan yang

berbeda, mengawasi peramalan, dan untuk memastikan peramalan berjalan baik.

Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah deviasi mutlak rerata (Mean

Absolute Deviation – MAD), kesalahan kuadrat rata-rata (Mean Squared Error –

MSE), dan kesalahan persen mutlak rata-rata (Mean Absolute Percent Error –

MAPE).

17

1. Deviasi Rata-Rata Absolut (Mean Absolute Deviation)

MAD merupakan ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan

untuk sebuah model. Nilai ini dihitung dengan mengambil jumlah

nilai absolut dari tiap kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah

periode data n. Rumus untuk menghitung MAD adalah sebagai

berikut :

2. Kesalahan Rata-Rata Kuardrat (Mean Square Error)

MSE merupakan cara kedua untuk mengukur kesalahan peramalan

keseluruhan. MSE merupakan rata-rata selisih kuardrat antara nilai

yang diramalkan dan yang diamati. Kekurangan penggunaan MSE

adalah bahwa ia cenderung menonjolkan deviasi yang besar karena

adanya pengkuadratan. Rumus untuk menghitung MSE adalah

sebagai berikut :

3. Kesalahan persen Rata-Rata Absolut (Mean Absolute Percentage

Error = MAPE)

2.3 Persediaan

2.3.1. Pengertian Persediaan

18

Persediaan pada umumnya merupakan salah satu jenis aktiva lancarr yang

jumlahnya cukup besar dalam suatu perusahaan. Hal ini mudah dipahami karena

persediaan merupakan faktor penting dalam menentukan kelancaran sistem operasi

perusahaan. Persediaan juga merupakan bentuk investasi, dari mana keuntungan

(laba) bisa diharapkan melalui penjualannya di kemudian hari.

Menurut Assuari (2008: 169) persediaan adalah “suatu aktiva yang meliputi

barang-barang milik perusahaan dengan maksud untuk dijual dalam suatu periode

usaha yang normal, atau persediaan barang-barang yang masih dalam

pengerjaan/proses produksi, atau persediaan bahan baku yang menunggu

penggunaannya dalam proses produksi”.

Menurut jurnalnya, “Inventory is going to be used at the customer's discretion

and then either shipped back to the customer for further processing or shipped to the

customer's customer” yang artinya “Persediaan digunakan untuk kebijaksanaan

pelanggan dan pengiriman balik ke pelanggan untuk proses pengiriman lebih lanjut

pada pelanggan ke pelanggan.”

Menurut Nasution, Arman Hakim (2006 : 103), persediaan adalah sumber

daya menganggur (idle resources) yang menunggu proses lebih lanjut. Proses lebih

lanjut adalah berupa kegiatan produksi dalam sistem manufaktur, kegiatan

pemasaran pada sistem distribusi ataupun kegiatan konsumsi pangan pada sistem

rumah tangga. Persediaan merupakan sumber daya disamping yang dapat digunakan

untuk memuaskan kebutuhan sekarang dan yang akan datang. Bahan baku, barang

dalam proses dan barang jadi merupakan contoh dari persediaan. Semua organisasi

memiliki tipe – tipe sistem pengendalian dan perencanaan persediaan. Perusahaan

selalu berusaha untuk mengurangi biaya dengan mengurangi tingkat persediaan di

tangan (on hand), sementara itu di sisi lain pelanggan menjadi sangat tidak puas

ketika jumlah persediaan mengalami kehabisan (stock out). Oleh karena itu

perusahaan harus mengusahakan terjadinya keseimbangan antara investasi

persediaan dan tingkat layanan pelanggan dan minimasi biaya merupakan faktor

penting dalam membuat keseimbangan ini.

Manajemen Persediaan merupakan suatu cara untuk mengendalikan

persediaan agar dapat melakukan pemesanan dengan tepat, yaitu dengan biaya yang

19

optimal. Oleh karena itu, konsep mengelola sangat penting diterapkan oleh

perusahaan agar tujuan efektifitas dan efisiensi tercapai. Karena semua organisasi

mempunyai beberapa jenis perencanaan dan pengendalian persediaan.Manajemen

persediaan juga merupakan hal yang mendasar dalam penetapan keunggulan

kompetitif jangka panjang. Mutu, rekayasa, produk, harga, lembur, kapasitas

berlebih, kemampuan merespon pelanggan akibat kinerja yang kurang baik, waktu

tenggang (lead time), dan profitabilitas keseluruhan adalah hal – hal yang

dipengaruhi oleh tingkat persediaan. Perusahaan dengan tingkat persediaan yang

lebih tinggi daripada pesaing cenderung berada dalam posisi kompetitif yang lemah.

Kebijaksanaan manajemen persediaan telah menjadi sebuah senjata untuk

memenangkan kompetitif.

2.3.2 Peranan Persediaan

Pada dasarnya peranan persediaan adalah untuk mempermudah dan

memperlancar jalannya sistem operasi perusahaan yang harus dilakukan secara

berturut-turut untuk memproduksi barang-barang serta menyampaikannya ke

pelanggan, menurut Barry Render and Jay Heizer (2006:310) Persediaan berguna

untuk :

1. Menghindari menumpuknya persediaan barang-barang di gudang

secara musiman sehingga dapat digunakan bila bahan itu tidak ada

dalam pasaran.

2. Mempertahankan stabilitas atau kelancaran sistem operasi perusahaan

3. Menghilangkan resiko keterlambatan datangnya barang atau bahan-

bahan yang dibutuhkan perusahaan

4. Mencapai penggunaan mesin yang optimal

5. Memberikan pelayanan kepada pelanggan dengan sebaik-baiknya.

6. Membuat produksi tidak perlu sesuai dengan penggunaan

atau penjualannya. Persediaan sangat penting artinya bagi suatu

perusahaan karena berfungsi menggabungkan antara operasi yang

berurutan dalam pembuatan suatu barang dan menyampaikannya

kepada konsumen. Adanya persediaan dapat memungkinkan bagi

perusahaan untuk melaksanakan operasi produksi, karena faktor

20

waktu antara oprasi itu dapat dihilangkan sama sekali atau

diminimumkan.

2.3.3 Fungsi Persediaan

Istilah persediaan adalah suatu istilah umum yang menunjukan segala

sesuatu atau sumberdaya-sumberdaya perusahaan yang disimpan dalam

antisipasi pemenuhan permintaan. Permintaan akan sumber daya internal

ataupun eksternal meliputi persediaan bahan mentah, barang dalam proses,

barang jadi atau produk akhir, bahan-bahan pembantu atau pelengkap dan

komponen-komponen lain yang menjadi bagian keluaran produk

perusahaan.

Berdasarkan pendapat Tampubolon (2004: 190) pentingnya mengefektifkan

sistem persediaan bahan, efisiensi, operasional perusahaan dapat

ditingkatkan melalui fungsi persediaan dengan mengefektifkan fungsi

sebagai berikut :

1. Fungsi decoupling

Merupakan fungsi perusahaan untuk mengadakan persediaan decople,

dengan mengadakan pengelompokan operasional secara terpisah, contohnya

perusahaan manufaktur, skedul perakitan mesin

2. Fungsi economic size

Penyimpanan dalam jumlah besar dengan pertimbangan adanya diskon atas

pembelian bahan, diskon atas kualitas untuk dipergunakan dalam proses

konversi, serta di dukung gudang yang memadai.

3. Fungsi antisipasi

Merupakan penyimpanan bahan yang fungsinya sebagai penyelamatan jika

sampai terjadi keterlambatan datangnya pesanan barang dari pemasok.

Tujuan utamanya adalah untuk menjaga proses produksi agar tetap berjalan

dengan lancar.

Adapula fungsi fleksibilitas yaitu :

21

a) Untuk menyeimbangkan produksi dengan distribusi.

b) Untuk memberikan stock agar dapat memenuhi permintaan yang

diperkirakan akan terjadi.

c) Untuk memperoleh keuntungan dari potongan kuantitas, karena

membeli dalam jumlah banyak dan biasanya ada diskon.

d) Untuk menghindari terjadinya kekurangan stock yang dapat terjadi

karena faktor seperti cuaca, kekurangan pasokan, mutu, ketidaktepatan

pengiriman, dan lain-lain.

e) Untuk hedging terhadap inflasi dan perubahan harga.

f) Untuk menjaga kelangsungan operasi dengan cara persediaan dalam

proses.

2.3.4 Jenis Persediaan

Persediaan pada setiap perusahaan berbeda dengan kegiatan

bisnisnya.Setiap jenisnya memunyai karakteristik khusus dan cara

pengelolaannya juga berbeda. Jenis- jenis persediaan dapat dibedakan

sebagai berikut menurut Sofjan Assauri (2008:171) :

1) Persediaan bahan baku (Raw Material Stock)

Persediaan dari barang-barang berwujud yang digunakan dalam proses

produksi, barang mana dapat diperoleh dari sumber-sumber alam

ataupun dibeli dari suplier atau perusahaan yang menghasilkan bahan

baku bagi perusahaan pabrik yang menggunakan nya.

2) Persediaan bagian produk (Purchased part)

Persediaan barang-barang yang terdiri dari part atau bagian yang

diterima dari perusahaan lain, yang dapat secara langsung

diassembling dengan part lain, tanpa melalui proses produksi

sebelumnya.

3) Persediaan bahan-bahan pembantu atau barang-barang

perlengkapan (Supplies stock)

Persediaan barang-barang atau bahan-bahan yang diperlihatkan

dalam proses produksi untuk membantu berhasilnya produksi atau

22

yang dipergunakan dalam bekerjanya suatu perusahaan, tetapi tidak

merupakan bagian atau komponen dari barang jadi.

4) Persediaan barang setengah jadi atau barang dalam proses (Work

in process / progress stock)

Persediaan barang-barang yang keluar dari tiap-tiap bagian dalam

satu pabrik atau bahan-bahan yang telah diolah menjadi suatu bentuk,

tetapi lebih perlu diproses kembali untuk kemudian menjadi barang

jadi.

5) Persediaan barang jadi (Finished goods stock)

Barang-barang yang telah selesai diproses atau diolah dalam pabrik

dan siap untuk dijual kepada pelanggan atau perusahaan lain.

2.3.5 Pengendalian Persediaan

Pengendalian persediaan penting bagi semua jenis perusahaan karena

kegiatan ini dapat membantu tercapainya suatu tingkat efesiensi penggunaan

dalam persediaan. Pada produk, pengendalian persediaan ditekankan pada

pengendalian material. Pada jasa, pengendalian diutamakan pada material dan

banyaknya pada jasa pasokan karena konsumsi yang sering kali bersamaan

dengan pengadaan jasa sehingga tidak memerlukan persediaan. Pengendalian

persediaan ini meliputi perencanaan persediaan jadwal untuk pemesanan,

pengaturan penyimpanan, dan lainnya.

Pengendalian persediaan dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut :

Pemilihan karyawan, pelatihan dan displin yang baik, khususnya bagi

karyawan yang mempunyai akses langsung dengan persediaan barang,

contohnya : supermarket, rumah makan, bagian kasir Bank, gudang.

Pengendalian yang ketat saat kiriman barang yang datang dari pabrik.

Pengendalian yang efektif atas semua barang yang keluar dan masuk,

serta fasilitas perusahaan. Misalnya dengan pengamatan atau

pengawasan langsung.

23

2.3.5.1 Pengertian Pengendalian Persediaan

Menurut pendapat Assauri (2006 : 176) : “Pengawasan atau pengendalian

persediaan merupakan salah satu kegiatan dari urutan kegiatan-kegiatan yang

berurutan erat satu sama lain dalam seluruh operasi produksi perusahaan tersebut

sesuai dengan apa yang telah direncanakan lebih dahulu baik waktu, jumlah,

kuantitas, maupun biayanya.”

Menurut jurnalnya, “Pengendalian persediaan adalah suatu aktivitas untuk

menetapkan besarnya persediaan dengan memperhatikan keseimbangan antara

besarnya persediaan yang disimpan dengan biaya-biaya yang ditimbulkannya.”

Untuk mengendalikan persediaan maka harus memenuhi persyaratan-

persyaratan menurut Sofjan Assauri (2008:176) adalah sebagai berikut :

a. Terdapat gudang yang cukup luas dan teratur dengan pengaturan

tempat bahan atau barang yang tetap dan identifikasi bahan atau

barang tertentu.

b. Sentralisasi kekuasaan dan tanggung jawab pada satu orang dapat

dipercaya terutama penjaga gudang.

c. Suatu sistem pencatatan dan pemeriksaan atas penerimaan bahan atau

barang.

d. Pengawasan mutlak atas pengeluaran bahan atau barang

e. Pencatatan yang cukup teliti yang menunjukkan jumlah yang dipesan

yang dibagikan atau dikeluarkan dan yang tersedia dalam gudang

f. Pemeriksaan fisik bahan atau barang yang ada dalam persediaan secara

langsung

g. Perencanaan untuk menggantikan barang-barang yang telah

dikeluarkan. Barang-barang yang telah lama dalam gudang dan

barang-barang yang sudah usang dan ketinggalan zaman.

h. Pengecekan untuk menjamin dapat efektifnya kegiatan rutin.

2.3.6 Biaya-Biaya Persediaan

Ada beberapa biaya dalam persediaan yang menjadi faktor yang perlu

diperhitungkan oleh perusahaan menurut Freddy Rangkuty (2004:16) adalah sebagai

berikut :

24

1) Biaya Penyimpanan (Holding Cost/Carring cost) yaitu terdiri dari

biaya-biaya yang bervariasi secara langsung dengan kuantitas persediaan,

biaya penyimpanan per periode akan semakin besar apabila kuantitas bahan

yang dipesan semangkin banyak atau rata-rata persediaan semangkin tinggi.

Biaya-biaya yang termasuk sebagai biaya penyimpanan antara lain :

a. Biaya fasilitas-fasilitas penyimpanan (termasuk penerangan,

pendingin ruangan, dan sebagainya)

b. Biaya modal (Opportunity cost of capital), yaitu alternatif

pendapatan atas dana yang di investasikan dalam persediaan.

c. Biaya keusangan.

d. Biaya perhitungan fisik

e. Biaya pajak persediaan

f. Biaya penanganan persediaan

g. Biaya barang rusak / barang retur

2) Biaya pemesanan atau pembeliaan (ordering cost atau

procrunement cost). Biaya –biaya ini meliputi :

a. Pemroresan pesanan dan biaya ekspedisi

b. Upah

c. Biaya telepon

d. Pengeluaran surat-menyurat

e. Biaya pengepakan dan penimbangan

f. Biaya pemeriksaan (inspeksi) penerimaan

g. Biaya pengiriman dari gudang ke toko-toko

h. Biaya utang lancar dan sebagainya.

3) Biaya penyiapan (manufacturing) atau set up cost.Hal ini

terjadi apabila bahan-bahan tidak dibeli, tetapi diproduksi

sendiri dalam pabrik perusahaan, perusahaan menghadapi

biaya penyiapan(set up cost) untuk memproduksi komponen

tertentu. Biaya-biaya ini terdiri dari :

a. Biaya persiapan tenaga kerja langsung

b. Biaya penjadwalan

c. Biaya ekspedisi dan sebagainya

25

4) Biaya kehabisan atau kekurangan bahan (shortage cost) adalah

biaya yang timbul apabila persediaan tidak mencukupi adanya

permintaanbarang. Biaya-biaya yang termasuk biaya yang

kekurangan bahan adalah sebagai berikut :

a. Kehilangan kesempatan penjualan

b. Kehilangan pelanggan

c. Jumlah quantity (pemesanan khusus)

d. Selisih harga atau biaya kesempatan menerima keuntungan

e. Terganggunya operasi

f. Tambahan pengeluaran kegiatan manajerial dan sebagainya.

2.3.7 Sistem Pengendalian dan Perancanaan Persediaan

Sistem persediaan adalah suatu mekanisme mengani bagaimana mengelola

masukan-masukan yang sehubungan dengan persediaan menjadi output, untuk itu

diperlukan umpan balik agar output memenuhi standar tertentu. Mekanisme sistem

ini adalah pembuatan serangkaian kebijakan yang memonitor tingkat persediaan,

menentukan persediaan yang harus dijaga, kapan persediaan harus diisi, dan berapa

besar pesanan yang harus dilakukan. Sistem ini bertujuan untuk menetapkan dan

menjamin tersedianya produk jadi, barang dalam proses, sampai pada ke konsumen

dengan optimal. Yang dimaksud optimal disini adalah meminimasi biaya total yang

terkait dengan persediaan, yaitu biaya penyimpanan, biaya pemesanan, dan biaya

kekurangan persediaan.

Untuk menentukan pengendalian persediaan barang yang efektif maka

diperlukan tujuan perencanaan yang efektif pula dan merupakan kegiatan

pengendalian (Controlling). Adapun tujuan perencanaan persediaan adalah :

a. Agar jumlah persediaan bahan yang tersedia tidak terlalu banyak, artinya

dalam jumlah yang cukup efesien dan efektif.

b. Operasi perusahaan khususnya proses produksi dapat berjalan secara

efesiensi dan efektif.

c. Implikasi penyediaan bahan yang efesiensi demi untuk kelancaran proses

produksi, berarti harus disediakan investasi sejumlah modal dalam jumlah

yang memadai.

26

Untuk mengatur tingkat persediaan dalam jumlah,mutu dan waktu yang

tepat. Maka diperlukan pengendalian persediaan yang efektif dan efesien.

2.4 Economic Order Quantity (EOQ)

2.4.1 Pengertian Economic Order Quantity

Setiap perusahaan harus bisa mempertimbangkan dan menentukan jumlah

persediaan barang yang tepat agar tidak terjadi penumpukan barang dan supaya

biaya-biaya yang ditanggung tidak terlalu besar.

Menurut Pardede, Pontas M (2005:422), menyatakan bahwa Economic Order

Quantity menunjukkan sejumlah barang yang harus dipesan untuk tiap kali

pemesanan agar biaya persediaan keseluruhan menjadi sekecil mungkin.

Menurut jurnalnya, “The classical economic order quantity (EOQ) model

assumes that items produced are of perfect quality and that the unit cost of

production is independent of demand”, yang artinya “Kuantitas pesanan ekonomis

(EOQ) dapat diasumsikan bahwa barang yang dihasilkan memiliki kualitas yang

sempurna dan biaya unit produksi adalah independen dari banyaknya permintaan.”

Model EOQ diatas hanya dapat dibenerkan apabila asumsi-asumsi berikut

dapat dipenuhi menurut Petty, William,Scott dan david (2005:278) adalah:

1. Permintaan konstan dan seragam meskipun model EOQ (Economic

Order Quantity) mengasumsikan permintaan konstan, permintaan

sesungguhnya mungkin bervariasi dari hari kehari.

2. Harga per unit konstan memasukan variabel harga yang timbul dari diskon

kuantitas dapat ditangani dengan agak mudah dengan cara memodifikasi

model awal, mendifinisikan kembali biaya total dan menentukan kuantitas

pesanan yang optimal.

3. Biaya pemesanan konstan, biaya penyimpanan per unit mungkin

bervariasi sangat besar ketika besarnya persediaan meningkat.

4. Biaya pemesanan konstan, meskipun asumsi ini umumnya valid,

pelanggan dapat diakomodir dengan memodifikasi model EOQ

27

(Economic Order Quntity) awal dengan cara yang sama dengan yang

digunakan untuk harga per unit variabel.

5. Pengiriman seketika, jika pengiriman tidak terjadi seketika yang merupakan

kasus umum, maka model EOQ (Economic Order Quantity) awal harus

dimodifikasi dengan cara memesan stock pengaman.

6. Pesanan yang independent, jika multi pesanan menghasil kan penghematan

biaya dengan mengurangi biaya administrasi dan transportasi maka model

EOQ awal harus dimodifikasi kembali.

Menurut pendapat Herjanto, Eddy (2007:245), EOQ merupakan salah satu

model klasik, diperkenalkan oleh FW Harris pada tahun 1914, tetapi paling banyak

dalam teknik pengendalian dan paling banyak dipergunakan sampai saat ini karena

mudah penggunaannya.

Ada 3 cara dalam menentukan Economic Order Quantuity, yaitu :

1) Tabular Approach

Penentuan jumlah pesanan yang ekonomis dengan Tabular approach

dilakukan dengan cara menyusun suatu daftar atau table jumlah pesanan dan

jumlah biaya per tahun.

2) Graphical Aproach

Penentuan jumlah pesanan economis dengan cara Graphical

approach dilakukan dengan cara menggambar grafik-grafik carying cost dan

total cost dalam satu gambar, dimana sumbu horizontal jumlah pesanan (order)

per tahun, sumbu vertical besarnya biaya dari ordering cost, carying cost dan

total costs.

3) Dengan menggunakan rumus (Formula Approach)

28

Cara penentuan jumlah pesanan ekonomis dengan menurunkan didalam

rumus-rumus matematika dapat dilakukan dengan cara memperhatikan jumlah

biaya persediaan yang minimum terdapat, jika ordering costs sama dengan

Carying costs.

Untuk menghitung EOQ dapat dilakukan dengan rumus :

Dimana :

D = Jumlah Kebutuhan Barang (unit / tahun)

S / Co = Biaya Pemesanan atau Biaya Setup (rupiah / pesanan)

H / Ch = Biaya Penyimpanan (rupiah / unit / tahun)

EOQ/Q* = Jumlah Pemesanan (unit / pesanan)

Frekuensi pesanan (F), merupakan permintaan pertahun dibagi dengan jumlah

pesanan dalam satu tahun menunjukkan orders per period, sehingga

jumlah frekuensi pesanan yang palingekonomis adalah :

F = D/Q* F = Frekuensi Pemesanan

Jika 1 tahun sama dengan 365 hari, maka jangka waktu antar tiap pesanan

adalah :

T = Jumlah h ari kerja per tahun

Frekuensi

T = Jarak waktu antar pesanan (tahun, hari)

Titik pemesanan ulang (Reorder Point – ROP)

Titik pemesanan ulang (Reorder Point – ROP) adalah tingkat

persediaan dimana harus dilakukan pemasanan kembali.

29

Menurut Freddy Rangkuty (2004:83) adalah strategi operasi

persediaan merupakan titik pemesanan yang harus dilakukan suatu

perusahaan sehubungan dengan adanya Lead time dan safety stock.

Faktor-faktor yang mempengaruhi titik pemesanan kembali adalah :

1. Lead time

Lead time adalah waktu dimana pemesanan dan penerimaan pesanan

diketahui dan bersifat konstan. Lead time mempengaruhi besarnya

bahan baku yang digunakan selama masa lead time.

Lead Time =

2. Biaya variabel yang muncul hanya biaya pemasangan atau pemesanan

dan biaya penyimpanan persediaan sepanjang waktu.

3. Persediaan Pengaman (Safety Stock), yaitu jumlah persediaan bahan

minimum yang harus dimiliki oleh perusahaan untuk menjaga

kemungkinan keterlambata datangnya bahan baku, sehingga tidak

terjadi stagnasi.

30

Untuk menghitung Re-Order Point dapat dilakukan dengan rumus dari

Harjanto Eddy ( 2007:259-260) :

ROP = d x L

Atau

ROP = SS + (LT x DD)

Dimana :

DD = pemakaian rata-rata per hari (unit)

LT = waktu tenggang atau waktu hari kerja (lead time)

Safety Stock

Menurut Sofjan Assauri(2004:186), safety stock yaitu persediaan tambahan

yang diadakan untuk melindungi atau menjaga kemungkinan terjadi kekurangan

bahan (Stock Out). Berikut adalah beberapa metode penentuan safety stock :

Dalam menentukan safety stock terdapat metode yang dapat digunakan

oleh perusahaan sebagai berikut :

1. Intuisi

Persediaan ditentukan berdasarkan jumlah safety stock pengalaman

sebelumnya misalnya 1,5 kali; 1,4 kali dan seterusnya selama lead time.

2. Service level tertentu

Metode ini mengukur seberapa efektif perusahaan mensuplai permintaan

barang dari stocknya. Dalam perhitungan digunakan probalitas untuk

memenuhi permintaan, untuk itu diperlukan informasi yang

lengkap tentang probalitas berbagai tingkatan permintaan selama lead

31

time karena sering kali terjadi variasi. Variasi ini disebabkan oleh

fluktuasi lama lead time dan tingkat permintaan rata-rata.

3. Permintaan dengan distribusi empiris.

Metode ini didasarkan pada pengalaman empiris dimana dalam penentuan

stock didasarkan pada kondisi riil yang dihadapi oleh perusahaan.

4. Permintaan distribusi normal

Permintaan yang dilakukan oleh beberapa pelanggan memiliki

jumlah yang bebeda-beda, walaupun demikian dengan menggunakan

asumsi permintaan bersifat total akan dapat dilakukan perhitungan

dengan distribusi normal.

5. Permintaan berdistribusi Poisson

Pada saat jumlah permintaan total merupakan permintaan dari beberapa

pelanggan dimana setiap pelanggan hanya membutuhkan sedikit barang,

maka sedikt sekali kemungkinan produsen akan memenuhi kebutuhan

satu pelanggan dalam jumlah yang besar.Dengan adanya rata-rata tingkat

pemesanan yang konstan dan interval waktu jumlah pemesanan tidak

tergantung pada yang lainnya,maka penentuan safety stocknya dapat

menggunakan pendekatan distribusi poisson dengan syarat jumlah

permintaan rata-rata selama lead time sama atau kurang dari 20.

6. Lead time tidak pasti

Adanya jumlah permintaan yang tidak pasti pada periode tertentu akan

berakibat lead time untuk setiap siklus pemesanan bervariasi. Untuk itu

perusahaan akan berusaha menyediakan safety stock atau buffer

stock selama lead time.

7. Biaya stock out

Peningkatan biaya penyimpanan akan meningkat service level, sehingga

semua usaha yang digunakan untuk menutup semua level yang

32

memungkinkan pada saat terjadi lead time permintaan merupakan tujuan

yang sangat sulit dicapai. Untuk semua produk, permintaan

maksimum akan lebih murah dibandi nngkan dengan terjadinya

stockout.Permasalahannya adalah menentukan tingkat safety stock yang

dapat menyeimbangkan biaya penyimpanan dengan biaya safety stockout.

Untuk menafsir besarnya safety stock, dapat dipakai cara yang relatif

lebih teliti yaitu dengan metode sebagai berikut :

1) Metode Perbedaan Pemakaian Maksimum dan Rata-Rata.

Metode ini dilakukan dengan menghitung selisih antara pemakaian

maksimum dengan pemakaian rata-rata dalam jangka waktu tertentu

(misalnyaperminggu), kemudian selisih tersebut dikalikan dengan lead time.

Safety Stock = (Pemakaian Maksimum – Pemakaian Rata-Rata) Lead Time

2) Metode Statistika. Untuk menentukan besarnya safety stock dengan metode

ini, maka dapat digunakan program komputer kuadrat terkecil (least square).

2.4.2 Meminimalisasi Biaya

Tujuan dari kebanyakan model persediaan adalah untuk meminimisasi biaya

total (keseluruhan). Dengan biaya – biaya yang biasanya ada di perusahaan, biaya

yang signifikan adalah biaya pemasangan (pemesanan) dan biaya penahanan

(penyimpanan). Biaya – biaya yang lainnya, seperti biaya persediaan itu sendiri,

sifatnya konstan. Maka, dengan meminimisasi jumlah biaya pemasangan dan

penahanan, kita juga meminimisasi biaya total.

Dengan model EOQ, jumlah pesanan yang optimal akan muncul di titik

dimana biaya pemasangan totalnya sama dengan biaya penahanan total.

Adapula persamaan yang langsung mencari nilai Q* atau EOQ, tahapannya adalah :

1. Mengembangkan persamaan untuk biaya pemasangan atau pemesanan

2. Mengembangkan persamaan untuk biaya penahanan atau

penyimpanan

3. Menetapkan biaya pemasangan sama dengan biaya penahanan

33

4. Menyelesaikan persamaan dengan hasil angka jumlah pesanan yang

optimal.

Dengan menggunakan variabel–variabel dibawah ini, kita dapat menentukan

biaya pemasangan dan penyimpanan, sehingga didapatkan nilai Q* :

Q = Jumlah barang setiap pesanan

Q* = Jumlah optimal barang per pesanan (EOQ)

D = Permintaan tahunan barang persediaan, dalam unit

S = Biaya pemasangan atau pemesanan untuk setiap pesanan

H = Biaya penahanan atau penyimpanan per unit per tahun

1. Biaya Pemasangan tahunan atau Biaya Pemesanan (Ordering Cost) =

(Jumlah pesanan yang dilakukan per tahun) (Biaya pemasangan atau

pemesanan setiap kali pesan) atau,

= (Permintaan tahunan / Jumlah barang setiap pemesanan) (Biaya

pemesanan atau pemasangan setiap pesanan)

= (D/Q) (S)

2. Biaya Penyimpanan tahunan atau Biaya Penahanan (Holding Cost) =

(Tingkat persediaan rata – rata) (Biaya penyimpanan per unit per tahun)

atau,

=(Jumlah pesanan / 2) (Biaya penyimpanan per unit per tahun.

=(Q/2)(H)

34

3. Jumlah pesanan optimal ditemukan pada saat biaya pemasangan tahunan

sama dengan biaya penyimpanan tahunan, yakni :

= (D/Q) (S) = (Q/2) (H)

= S

4. Untuk mendapatkan biaya total, maka dapat dihitung dengan menggabungkan

Biaya Pemesanan dan Biaya Penyimpanan, yakni :

TC = (D/Q) (S) + (Q/2) (H)

= S

2.5 QM for Windows

Pada penelitian ini di gunakan software QM for Windows. QM for Windows

adalah sebuah software yang dirancang untuk melakukan perhitungan yang

diperlukan pihak manajemen untuk mengambil keputusan di bidang produksi dan

pemasaran. Software ini dirancang oleh Howard J. Weiss tahun 1996 untuk

membantu menejer produksi khususnya dalam menyusun prakiraan dan anggaran

untuk produksi bahan baku menjadi produk jadi atau setengah jadi dalam proses

pabrikasi. Software ini dibekali beberapa modul, namun kali ini saya akan

membahas pengoperasian modul forecasting saja. Yang patut diketahui, software

ini dirancang hanya untuk membantu perhitungannya saja jadi kita harus dapat

menginterpretasikan masalah dan teori forecasting serta inventory.

35

2.6 Kerangka Pemikiran

CV. Andela Jaya

Forecasting

Linear Regression

Exponential Smoothing with Trend

Exponential Smoothing

Moving Averages

Weighted Moving

Averages

Naive Method

MAD dan MSE

EOQ

Safety Stock

Holding Cost

Ordering Cost

Ordering per Period

Reorder Point

Inventory

Implikasi Hasil Penelitian

(Rekomendasi)

36

Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran