Upload
vokhuong
View
249
Download
1
Embed Size (px)
Citation preview
PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU KAYU GELONDONGAN
DENGAN METODE SILVER MEAL
(Studi kasus PT. Katingan Timber Celebes Makassar)
OLEH:
SKRIPSI
Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat ujian
Guna memperoleh gelar Sarjana Teknik
Pada Fakultas Teknik
Universitas Hasanuddin
PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI
JURUSAN MESIN FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS HASANUDDIN
MAKASSAR
2011
FUAD ATH HARY
D 221 06 026
ii
LEMBAR PENGESAHAN
Judul Tugas Akhir :
PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU KAYU GELONDONGAN
DENGAN METODE SILVER MEAL
(Studi Kasus PT. Katingan Timber Celebes Makassar)
Disusun oleh :
FUAD ATH HARY
D 221 06 026
Tugas akhir ini diajukan untuk memenuhi salah satu persyaratan dalam
menyelesaikan studi guna memperoleh gelar Sarjana Teknik pada Jurusan Mesin
Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin.
Makassar, Agustus 2011
Menyetujui
Dosen pembimbing
Pembimbing I Pembimbing II
Amrin Rapi, ST, MT Irwan Setiawan, ST, MT
NIP.196910111994121001 NIP.197606022005011002
Mengetahui :
Ketua Jurusan Teknik Mesin,
Amrin Rapi, ST, MT
NIP.196910111994121001
iii
ABSTRAK
Fuad Ath Hary (D221 06 026). Perencanaan Persediaan Bahan Baku Kayu
Gelondongan dengan Metode Silver Meal (2011). Dibimbing oleh Amrin Rapi,
ST, MT dan Irwan Setiawan, ST, MT.
Seiring dengan perkembangan dan kemajuan teknologi, kondisi persaingan yang
ada di dunia usaha saat ini semakin ketat. Hal ini disebabkan tuntutan konsumen
terhadap suatu produk tidak terbatas pada harga dan kualitas saja tetapi juga pada
pelayanan yang diberikan. Pelayanan yang dimaksud tersebut dapat berupa
ketersediaan produk yang diinginkan konsumen pada lokasi yang kuantitas dan
kualitasnya sesuai dengan kebutuhan. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah
mengidentifikasi safety stock, biaya pemesanan, lot size, serta reorder point
bahan baku untuk kemudian melakukan perencanaan persediaan bahan baku pada
PT. Katingan Timber Celebes. Data-data yang ada pada perusahaan memiliki
karakteristik tingkat permintaan yang bervariasi sehingga data-data tersebut diolah
dengan model silver meal.
Dari hasil penelitian dan analisa diketahui bahwa safety stock ketiga jenis bahan
baku yaitu kelompok jenis kayu Meranti, Rimba Campuran, dan kayu Indah
sebanyak 1.332,5 , 755,47 dan 15,37 dengan total biaya pemesanan
bahan baku per tahun yaitu Rp 1.542.414.060. Sedangkan lot size Untuk jenis
Meranti 11 kali pemesanan, untuk jenis kayu Rimba Campuran 6 kali pemesanan,
dan untuk jenis Kayu Indah 1 kali pemesanan serta waktu pemesanan kembali
bahan baku (reorder point) untuk jenis kayu Meranti, Rimba Campuran, dan kayu
Indah sebanyak 3.511,8 , 1.741,85 , dan 50 . Kemudian dilakukan
perencanaan persediaan yang menghasilkan biaya persediaan total Rp
2.259.845.527,19 atau menghasilkan efisiensi biaya sebesar 12,09 %
dibandingkan kebijakan perusahaan yaitu sebesar Rp 2.570.690.100,00
Kata Kunci : silver meal, persediaan, lot size.
iv
KATA PENGANTAR
Assalamu alaikum Wr. Wb,
Puji syukur kami panjatkan kehadirat ALLAH SWT karena dengan segala
limpahan rahmat, kesehatan dan kekuatannya sehingga tugas akhir ini dapat kami
selesaikan.
Tugas akhir ini merupakan salah satu syarat menyelesaikan studi di
Jurusan Mesin Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin yang dimana
penelitiannya kami laksanakan pada PT Katingan Timber Celebes (PT KTC)
Makassar.
Tak lupa kami mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada
semua pihak yang telah membantu dan memberikan motivasi dalam
menyelesaikan tugas akhir ini. Terutama kepada :
1. Bapak Dr. Ing. Ir. Wahyu H. Piarah, MSME, Dekan Fakultas Teknik
Universitas Hasanuddin.
2. Bapak Amrin Rapi, ST. MT, selaku Ketua Jurusan Teknik Mesin Fakultas
Teknik Universitas Hasanuddin sekaligus sebagai dosen pembimbing
kami.
3. Ibu Retnari Dian Mudiastuti, ST., Msi selaku Ketua Program Studi Teknik
Industri Jurusan Teknik Mesin Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin.
4. Bapak Irwan Setiawan, ST, MT selaku Dosen Pembimbing kami.
v
5. Bapak Muh. Noor Umar, selaku Kepala Perpustakaan Jurusan Teknik
Mesin Universitas Hasanuddin.
6. Bapak dan Ibu dosen serta staf Jurusan Mesin Fakultas Teknik Universitas
Hasanuddin.
7. Bapak Ir. Saiful selaku kepala bagian Log supply, dan Ibu Dewi di bagian
personalia, serta seluruh staf PT. Katingan Timber Celebes (PT KTC).
Terima kasih atas segala bantuan dan bimbingannya.
8. Keluarga besar kami khususnya orang tua yang telah memberikan
dukungan dan doa sehingga semuanya berjalan dengan lancar dan tugas
akhir ini dapat selesai dengan baik.
9. Teman-teman Industrial Engineering Study Club 2006 dan teman-teman
Generator ’06 yang namanya tidak bisa kami sebutkan satu persatu, terima
kasih atas segala bantuan dan persaudaraannya selama ini.
10. Teman-teman seperjuangan kami di lantai 2, senior maupun junior kami
yang namanya tidak bisa kami sebutkan satu persatu, terima kasih atas
segala bantuan dan kerja samanya.
Demikianlah tugas akhir ini kami buat. Kami menyadari bahwa laporan ini
masih memiliki banyak kekurangan didalamnya, olehnya itu saran dan kritik yang
sifatnya membangun dari pembaca sangat kami harapkan untuk kesempurnaan ke
depannya.
Makassar, Agustus 2011
Penulis
vi
DAFTAR ISI
halaman
Halaman Judul .................................................................................................... i
Lembar Pengesahan............................................................................................. ii
Abstrak................................................................................................................. iii
Kata Pengantar..................................................................................................... iv
Daftar Isi ............................................................................................................. vi
Daftar Rumus ...................................................................................................... viii
Daftar Tabel ........................................................................................................ ix
Daftar Diagram.................................................................................................... x
Daftar Gambar .................................................................................................. ... xi
Daftar Lampiran.................................................................................................... xii
I. PENDAHULUAN …………………………………..……………….........… 1
A. Latar Belakang ………………………………………………………… 1
B. Rumusan Masalah ……………………………………………………... 3
C. Tujuan ………….……………………………………………...………. 3
D. Batasan Masalah ………………………………………………….…… 3
E. Manfaat Penelitian .…………………………………………………….. 4
II. TINJAUAN PUSTAKA ………………………………………..………..… 6
A. Persediaan (Inventory) ………………………….……...……………... 6
1. Jenis-jenis Persediaan ………………………………………………. 6
2. Fungsi-fungsi Persediaan…………………………………………… 7
3. Biaya-biaya Persediaan.……………………………………………… 8
B. Peramalan (Forecasting)........................................................................... 11
1. Macam-macam Teknik Peramalan .………………………………… 12
2. Ukuran Akurasi Hasil Peramalan ………………………………..…. 18
C. Penentuan Ukuran Pemesanan (Lot Sizing)….…………..………….…. 18
D. Persediaan Pengaman (Safety Stock)…………………………………… 23
E. Reorder Point (ROP)…………………………………………………… 25
F. Manajemen Supplier……………………………………………….…… 27
1. Kriteria Pemilihan Supplier……………………………………..…… 27
vii
2. Merancang Hubungan dengan Supplier……………………………… 28
III. METODOLOGI PENELITIAN……………………………………...…… 32
A. Tempat dan Waktu Penelitian…………………………………….…..... 32
B. Metode Pengumpulan Data........ ………………………………………. 32
C. Pengolahan Data dan Analisis…………...……………………………… 33
D. Kerangka Pemecahan Masalah (Flow Chart)………….………………. 35
E. Kerangka Pikir (Framework) .………….………………………………. 36
IV. PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA…….…………...……… 37
V. ANALISA DAN PEMBAHASAN………………………….……………… 60
A. Peramalan Kebutuhan Bahan Baku………………………………………. 60
B. Persediaan Pengaman (Safety Stock) Bahan Baku……………………..… 61
C. Ukuran Pemesanan (Lot Sizing) Bahan Baku……………………….…… 61
D. Waktu Pemesanan Kembali (Reorder Point) Bahan Baku………………. 63
E. Perencanaan Persediaan Bahan Baku Kayu Gelondongan……………….. 65
VI. PENUTUP……………………………………………………………….… 68
A. Kesimpulan…………………………………………………………….. 68
B. Saran………………………………………………………………….... 69
DAFTAR PUSTAKA…………………………………………………………… 71
LAMPIRAN
viii
DAFTAR RUMUS
(1) Peramalan Metode Exponential Smoothing………………………….. 16
(2) Peramalan Metode Moving Average……………………………….…. 16
(3) Peramalan Metode Weighted Moving Average…………….……….… 17
(4) Rata- rata Deviasi Mutlak (MAD)…………………………………….. 18
(5) Rata- rata Kesalahan Peramalan (MFE)……………………………… 19
(6) Metode Silver Meal…………………………………………….……… 23
(7) Safety Stock…………………………………………..………………… 24
(8) Reorder Point…………………………………………...……………… 25
ix
DAFTAR TABEL
Tabel 1 Kriteria Pemilihan/Evaluasi Supplier.………………...…… …….. 27
Tabel 2 Data Permintaan Bahan Baku Kayu Gelondongan (2009-2010).. 38
Tabel 3 Biaya Tiap Pemesanan ………………………………………… 40
Tabel 4 Biaya Pembelian Bahan Baku…………………………………. 40
Tabel 5 Biaya Penyimpanan Bahan Baku……………………………… 41
Tabel 6 Perbandingan MAD dan MFE…………………….. ……............... 42
Tabel 7 Hasil Peramalan Permintaan bahan baku (Jan-Des 2011)…….. 43
Tabel 8 Hasil Perhitungan Safety Stock untuk tiap Bahan Baku……….. 45
Tabel 9 Hasil Perhitungan Lot Size Meranti dengan Silver-Meal….. ……... 48
Tabel 10 Hasil Perhitungan Lot Size Rimba Campuran dgn Silver-Meal… 49
Tabel 11 Hasil Perhitungan Lot Size Kayu Indah dengan Silver-Meal.…….. 50
Tabel 12 Hasil Perhitungan Reorder Point……………………………… ……… 53
Tabel 13 Perencanaan Persediaan Kelompok Kayu Meranti………. …….. 54
Tabel 14 Perencanaan Persediaan Kelompok Kayu Rimba Campuran …….. 56
Tabel 15 Perencanaan Persediaan Kelompok Kayu Indah……………. 57
Tabel 16 Biaya Pemesanan Bahan Baku periode 2011…………….. ……. 62
Tabel 17 Total Biaya Persediaan Bahan Baku Kayu Gelondongan… ……. 66
Tabel 18 Perbandingan Total Biaya Persediaan ………………..……….. 66
x
DAFTAR DIAGRAM
Diagram 1. Laju Permintaan bahan baku tahun 2009-2010………….……. 39
Diagram 2. Laju Permintaan bahan baku tahun 2009-2010……………….. 60
Diagram 3. Pola Persediaan Meranti ………………………………….….. 64
Diagram 4. Pola Persediaan Rimba Campuran …………………………… 65
Diagram 5. Pola Persediaan Kayu Indah………………………….……….. 66
xi
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1 Pola Tren/Kecenderungan.………………………………… 13
Gambar 2 Pola Musiman.…………………………………………...… 14
Gambar 3 Pola Siklus.………………………………………………… 14
Gambar 4 Pola Acak (Random) .……………………………………… 15
Gambar 5 Pola Persediaan……………..……………………………… 26
Gambar 6 Commodity Portfolio Matrix……………………………… 29
Gambar 7 Fokus Manajemen Untuk Tiap Kelompok………………… 31
xii
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran A
1. Grafik Laju Permintaan Bahan Baku Meranti
2. Grafik Laju Permintaan Bahan Baku Rimba Campuran
3. Grafik Laju Permintaan Bahan Baku Kayu Indah
Lampiran B
1. Tabel Hasil Peramalan Weighted Moving Average Meranti
2. Tabel Hasil Peramalan Weighted Moving Average Rimba Campuran
3. Tabel Hasil Peramalan Weighted Moving Average Kayu Indah
4. Tabel Hasil Peramalan Exponential Smoothing Meranti
5. Tabel Hasil Peramalan Exponential Smoothing Rimba Campuran
6. Tabel Hasil Peramalan Exponential Smoothing Kayu Indah
7. Tabel Hasil Peramalan Meranti
8. Tabel Hasil Peramalan Rimba Campuran
9. Tabel Hasil Peramalan Kayu Indah
Lampiran C
Tabel Lot Size
Lampiran D
1. Tabel Perencanaan Persediaan Meranti
2. Tabel Perencanaan Persediaan Rimba Campuran
3. Tabel Perencanaan Persediaan Kayu Indah
xiii
Lampiran E
1. Perhitungan Silver Meal Kelompok Jenis Kayu Meranti
2. Perhitungan Silver Meal Kelompok Jenis Kayu Rimba Campuran
3. Perhitungan Silver Meal Kelompok Jenis Kayu Kayu Indah
Lampiran F
Tabel z
Lampiran G
Bagan Alir Produksi PT Katingan Timber Celebes
1
I. PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Seiring dengan perkembangan dan kemajuan teknologi, kondisi persaingan
yang ada di dunia usaha saat ini semakin ketat. Hal ini disebabkan tuntutan
konsumen terhadap suatu produk tidak terbatas pada harga dan kualitas saja tetapi
juga pada pelayanan yang diberikan. Pelayanan yang dimaksud dapat berupa
ketersediaan produk yang diinginkan konsumen dengan kuantitas dan kualitas
sesuai dengan kebutuhan.
Kondisi tersebut menuntut perusahaan berusaha agar produk mereka
tersedia sesuai kebutuhan konsumen. Namun, dalam usaha tersebut terkadang
kebutuhan konsumen akan produk tidak dapat dipenuhi oleh perusahaan karena
sistem produksi yang tidak berjalan dengan baik, salah satu penyebabnya adalah
tidak tersedianya bahan baku untuk kebutuhan produksi. Akibatnya perusahaan
dihadapkan pada resiko bahwa perusahaan pada suatu waktu tidak dapat
memenuhi keinginan konsumen, yang berimbas pada kerugian perusahaan yang
berasal dari biaya kehilangan kesempatan memperoleh keuntungan yang
seharusnya diperoleh, maupun kerugian dikarenakan beralihnya konsumen ke
produk lain.
Berdasarkan kondisi tersebut, perusahaan memberlakukan sistem persediaan
guna menjamin ketersediaan bahan baku. Namun terkadang perusahaan tidak
memperhatikan persoalan efisiensi lot size inventory. Akibatnya perusahaan
2
cenderung mengadakan pembelian besar-besaran tanpa memperhatikan biaya
yang ditimbulkan.
Dalam perhitungan lot sizing, tersedia berbagai teknik yang terbagi dalam
dua kelompok besar yaitu model lot sizing statis dan model lot sizing dinamis.
Untuk tingkat permintaan dengan jumlah yang naik turun (random) digunakan
metode lot sizing dinamis, salah satu metodenya adalah dengan metode Silver
Meal. Metode Silver Meal merupakan metode yang belum banyak digunakan,
namun dapat menghasilkan solusi yang mendekati optimal.
Pada penelitian ini akan dibahas tentang persediaan bahan baku kayu
gelondongan pada PT. Katingan Timber Celebes (PT. KTC) dimana produk yang
dihasilkan adalah kayu lapis. Pengadaan bahan baku didasarkan pada perkiraan
kebutuhan yang ditentukan oleh pihak PT. Katingan Timber Celebes.
PT. Katingan Timber Celebes sering kali dihadapkan pada masalah
persediaan bahan baku. Permasalahan yang terjadi yaitu proses produksi yang
seringkali tidak didukung oleh persediaan bahan baku yang mencukupi sehingga
dapat mengakibatkan terhentinya proses produksi. Permasalahan lain adalah
pemesanan bahan baku yang tidak terencana dengan baik sehingga dapat
mengakibatkan biaya persediaan meningkat.
Dengan melihat permasalahan tersebut, maka penulis terdorong untuk
mengangkat masalah sistem perencanaan persediaan pada PT. Katingan Timber
Celebes sebagai tugas akhir dengan judul : Perencanaan Persediaan Bahan
Baku Kayu Gelondongan dengan Metode Silver Meal (Studi Kasus PT.
Katingan Timber Celebes Makassar).
3
B. Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian yang telah dipaparkan di atas maka rumusan masalah
dalam penelitian ini adalah bagaimana merencanakan kebutuhan bahan baku kayu
gelondongan yang dapat mengurangi biaya persediaan dengan menggunakan
metode Silver Meal ?
C. Tujuan Penelitian
Adapun tujuan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mengetahui Safety Stock dan total biaya pemesanan bahan baku per
tahun.
2. Mengetahui berapa banyak bahan baku yang harus dipesan perperiode
untuk memenuhi kebutuhan produksi (lot size) dan menentukan saat
atau waktu perusahaan harus mengadakan pemesanan kembali bahan
baku (reorder point).
3. Merencanakan persediaan bahan baku kayu gelondongan tahun 2011.
D. Batasan Masalah
Adapun batasan-batasan masalah yang akan dibahas dalam tugas akhir ini
agar pembahasan lebih terfokus yaitu sebagai berikut:
1. Penelitian hanya dilakukan pada sistem persediaan dari perusahaan.
2. Penelitian hanya dilakukan pada bahan baku kayu gelondongan.
4
3. Penelitian ini tidak membahas secara mendalam tentang hal-hal yang
bersifat teknis operasional produksi melainkan menitikberatkan pada
sistem persediaan saja.
4. Penelitian ini tidak mempertimbangkan jumlah supplier bahan baku
tetapi hanya terbatas pada jumlah kebutuhan bahan baku perusahaan
saja.
5. Diasumsikan bahwa supplier selalu dapat memenuhi pemesanan bahan
baku dari perusahaan.
E. Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai
berikut:
1. Bagi penulis, diharapkan dapat:
a. Memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan studi pada
Universitas Hasanuddin Fakultas Teknik Jurusan Mesin Program
Studi Teknik Industri.
b. Meningkatkan pengetahuan mengenai sistem persediaan.
2. Bagi akademik, diharapkan dapat mengetahui prinsip dasar persediaan
yang meliputi alur kegiatan, mulai dari perencanaan, proses pengadaan
dan pengawasan atau pengendalian proses pemesanan serta ketepatan
waktu penerimaan.
3. Bagi perusahaan, diharapkan dengan adanya penelitian ini dapat:
5
a. Sebagai masukan perusahaan terkait dengan peningkatan kinerja
perusahaan.
b. Menjadi bahan pertimbangan bagi perusahaan dalam hal
pengambilan keputusan yang berhubungan dengan proses
persediaan.
6
II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Persediaan (Inventory)
Persediaan adalah sumber daya menganggur (idle resources) yang
menunggu proses selanjutnya, yang dimaksud dengan proses yang lebih lanjut
tersebut adalah berupa kegiatan produksi pada sistem manufaktur, kegiatan
pemasaran pada sistem distribusi ataupun kegiatan konsumsi pangan pada
sistem rumah tangga.
1. Jenis-jenis persediaan.
Berdasarkan bentuk fisiknya. Persediaan dapat dibedakan menjadi
beberapa jenis, yakni:
a. Persediaan bahan mentah (raw material) yaitu persediaan barang
berwujud, seperti besi, kayu, serta komponen-komponen lain yang
digunakan dalam proses produksi;
b. Persediaan komponen-komponen rakitan (purchased parts/
componen), yaitu persediaan barang-barang yang terdiri dari
komponen-komponen yang diperoleh dari perusahaan lain secara
langsung dapat dirakit menjadi suatu produk;
c. Persediaan bahan pembantu atau penolong (supplies), yaitu
persediaan barang-barang yang diperlukan dalam proses produksi,
tetapi bukan merupakan bagian atau komponen barang jadi;
d. Persediaan dalam proses (work in process), yaitu persediaan
barang-barang yang merupakan keluaran dari tiap-tiap bagian
7
dalam proses produksi atau telah diolah menjadi suatu bentuk,
tetapi masih perlu diproses lebih lanjut menjadi barang jadi;
e. Persediaan barang jadi (finished goods), yaitu persediaan barang-
barang yang telah selesai diproses atau diolah dalam pabrik dan
siap dijual atau dikirim kepada pelanggan.
Persediaan dapat pula diklasifikasikan berdasarkan fungsinya,
yaitu:
a. Batch stock/ lot size inventory, yaitu persediaan yang diadakan
karena kita membeli atau membuat bahan-bahan atau barang-
barang dalam jumlah yang lebih besar daripada jumlah yang
dibutuhkan.
b. Fluctuation stock, yaitu persediaan yang diadakan untuk
menghadapi fluktuasi permintaan konsumen yang tidak dapat
diramalkan.
c. Anticipation stock, yaitu persediaan yang diadakan untuk
menghadapi fluktuasi permintaan yang dapat diramalkan,
berdasarkan pola musiman yang terdapat dalam satu tahun dan
menghadapi penggunaan, penjualan, atau permintaan yang
meningkat.
2. Fungsi-fungsi Persediaan
Fungsi-fungsi persediaan penting artinya dalam upaya
meningkatkan operasi perusahaan, baik yang berupa operasi internal
8
maupun operasi eksternal sehingga perusahaan seolah-olah dalam posisi
bebas.
Fungsi persediaan pada dasarnya terdiri dari tiga fungsi yaitu:
a. Fungsi Decoupling
Adalah persediaan yang memungkinkan perusahaan dapat
memenuhi kebutuhan permintaan pelanggan tanpa tergantung pada
supplier.
b. Fungsi economic lot sizing
Persediaan lot size ini perlu mempertimbangkan penghematan
atau potongan pembelian, biaya pengangkutan per unit menjadi lebih
murah dan sebagainya
c. Fungsi antisipasi
Fungsi ini berguna untuk menghadapi fluktuasi permintaan yang
dapat diperkirakan dan diramalkan berdasarkan pengalaman atau data-
data masa lalu, yaitu permintaan musiman. Dalam hal ini perusahaan
dapat mengadakan persediaan musiman (seasional inventories)
3. Biaya-biaya persediaan
Adapun biaya-biaya yang harus dipertimbangkan besarnya jumlah
persediaan, yaitu:
a. Biaya penyimpanan (holding cost atau carrying costs), yaitu terdiri
atas biaya-biaya yang bervariasi secara langsung dengan kuantitas
persediaan. Yang termasuk biaya penyimpanan, yaitu:
9
1) Biaya fasilitas (termasuk biaya penerangan, pendingin ruangan,
dan sebagainya);
2) Biaya modal (opportunity cost of capital), yaitu alternatif
pendapatan atas dana yang diinvestasikan dalam persediaan;
3) Biaya keusangan;
4) Biaya penghitungan fisik;
5) Biaya asuransi persediaan;
6) Biaya pajak persedian;
7) Biaya pencurian, pengrusakan, atau perampokan;
8) Biaya penanganan persediaan dan sebagainya.
b. Biaya pemesanan atau pembelian (ordering costs atau procurement
costs). Biaya-biaya ini meliputi:
1) Pemrosesan pesanan dan ekspedisi;
2) Upah;
3) Biaya telepon;
4) Pengeluaran surat menyurat;
5) Biaya pengepakan dan penimbangan;
6) Biaya pemeriksaan penerimaan;
7) Biaya pengiriman kegudang;
8) Biaya utang lancar dan sebagainya;
10
c. Biaya penyiapan (manufacturing) atau setup cost. Hal ini terjadi
apabila bahan-bahan tidak dibeli, tetapi diproduksi sendiri “dalam
pabrik” perusahaan, perusahaan menghadapi biaya penyiapan (setup
cost) untuk memproduksi komponen tertentu. Biaya-biaya ini terdiri
dari:
1) Biaya mesin-mesin menganggur;
2) Biaya penyiapan tenaga kerja langsung;
3) Biaya penjadwalan;
4) Biaya ekspedisi dan sebagainya.
d. Biaya kehabisan atau kekurangan bahan (shortage costs) adalah biaya
yang timbul apabila persediaan tidak mencukupi adanya permintaan
bahan. Biaya-biaya yang termasuk biaya kekurangan bahan adalah
sebagai berikut:
1) Kehilangan penjualan;
2) Kehilangan pelanggan;
3) Biaya pemesanan khusus;
4) Biaya ekspedisi;
5) Selisih harga;
6) Terganggunya operasi;
7) Tambahan pengeluaran kegiatan manajerial dan sebagainya.
11
Biaya kekurangan bahan sulit diukur dalam praktik, terutama karena
kenyataannya biaya ini sering merupakan Opportunity Cost yang sulit
diperkirakan secara objektif
Total biaya pada suatu periode merupakan jumlah dari biaya pembelian,
biaya pemesanan dan biaya penyimpanan selama periode tertentu.
Total Biaya = Biaya Pembelian + Biaya Pemesanan + Biaya Simpan
B. Peramalan (Forecasting)
Langkah awal dalam suatu perusahaan produksi dan persediaan adalah
mengetahui besar permintaan di masa mendatang. Peramalan (forecasting)
merupakan suatu tindakan untuk mengetahui besar permintaan di masa mendatang
atau secara umum kejadian di masa mendatang. Dengan adanya informasi tentang
besarnya permintaan di masa mendatang yang di dapat dari hasil peramalan, maka
dapat ditentukan strategi yang tepat untuk perencanaan yang lebih lanjut. Adapun
kegunaan peramalan sebagai berikut:
1. Berguna untuk dapat memperkirakan secara sistematis dan pragmatis
atas dasar data relevan pada masa lalu, dengan demikian metode
peramalan yang diharapkan dapat memberikan obyektivitas yang lebih
besar.
2. Membantu dalam mengadakan pendekatan analisa terhadap pola dari
data yang lalu, sehingga dapat memberikan cara pemikiran, pengerjaan
12
dan pemecahan yang sistematis dan pragmatis, serta memberikan
tingkat keyakinan yang lebih besar atas ketetapan hasil peramalan yang
dibuat atau yang disusun.
a. Macam-Macam Teknik Peramalan
1. Metode Kuantitatif
Dalam Teknik Kuantitatif, data masa lalu dianalisa secara statistik
setelah itu dicari pola atau rumusan yang sesuai untuk meramalkan
keadaan pada masa yang akan datang. Suatu dimensi tembahan untuk
mengklasifikasikan metode peramalan kuantitatif adalah dengan
memperhatikan model yang mendasarinya. Ada dua jenis peramalan
yang utama yaitu:
a) Model Deret berkala (Time Series)
Metode time series adalah metode yang dipergunakan untuk
menganalisis serangkaian data yang merupakan fungsi dari waktu.
Metode ini mengasumsikan beberapa pola atau kombinasi pola
selalu berulang sepanjang waktu, dan pola dasarnya dapat
diidentifikasi semata-mata atas dasar data historis dari serial itu.
Dengan analisis deret waktu dapat ditunjukkan bagaimana
permintaan terhadap suatu produk tertentu bervariasi terhadap
waktu. Sifat dari perubahan permintaan dari tahun ke tahun
dirumuskan untuk meramalkan penjualan pada masa yang akan
datang.
13
Untuk memilih suatu metode berkala yang tepat adalah
dengan mempertimbangkan jenis pola data, sehingga metode yang
paling tepat tersebut dapat diuji. Pola data dapat dibagi menjadi 4
jenis yaitu:
1) Pola Trend/ kecenderungan
Pola data ini terjadi bila data memiliki kecenderungan untuk
naik atau turun secara terus menerus. Pola ini dapat
digambarkan di bawah ini:
Gambar 1. Pola Tren
Sumber : Nasution (2006)
2) Pola Musiman
Pola data ini terjadi bila nilai data sangat dipengaruhi oleh
musim yang menggambarkan pola penjualan yang berulang
setiap periode. Pola data musim dapat digambarkan di
bawah ini:
14
Gambar 2. Pola Musiman
Sumber : Nasution (2006)
3) Pola Siklus (Cycle)
Pola ini dapat terjadi bila penjualan produk dapat memiliki
siklus yang berulang secara periodik, biasanya lebih dari
satu tahun. Pola ini dapat digambarkan di bawah ini:
Gambar 3. Pola Cycle
Sumber : Nasution (2006)
4) Pola Acak (Random)
Pola data ini terjadi apabila nilai data berfluktuasi di sekitar
nilai rata-rata. Pola ini dapat digambarkan pada gambar di
bawah ini:
15
Gambar 4. Pola Random (Acak)
Sumber : Nasution (2006)
Metode peramalan dengan pendekatan statistik digunakan
untuk peramalan yang berdasarkan pada pola data, dan
termasuk ke dalam model peramalan deret berkala (time
series) antara lain adalah:
a) Metode Exponential Smoothing
Pemulusan eksponensial (exponential smoothing) adalah
suatu prosedur yang mengulang perhitungan secara
terus menerus dengan menggunakan data terbaru.
Metode ini didasarkan pada perhitungan rata-rata
(pemulusan) data-data masa lalu secara eksponensial.
Setiap data diberi bobot, dimana data yang lebih baru
diberi bobot yang lebih besar. Bobot yang digunakan
adalah α untuk data yang paling baru, α(1-α ) digunakan
untuk data yang agak lama, α untuk data yang
lebih lama lagi, dan seterusnya.
16
Rumus matematisnya adalah:
= α , + (1 – α) ………...…….……..(1)
(Sumber: Nasution dan Prasetyawan, 2008)
Dimana
= Permintaan pada periode t
α = Faktor/konstanta pemulusan
= Nilai ramalan periode sebelumnya
= Hasil peramalan untuk periode t+1
b) Metode Moving Average
Model rata-rata bergerak menggunakan sejumlah data
aktual permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai
ramalan untuk permintaan di masa yang akan datang.
Secara matematis, rumus fungsi peramalan metode ini
adalah:
= …….………….(2)
(Sumber: Nasution dan Prasetyawan, 2008)
Dimana:
= Permintaan pada periode t
= Permintaan pada periode t-1
= Permintaan pada periode t-N+1
N = Jumlah deret waktu yang digunakan
= Hasil peramalan untuk periode t+1
17
c) Metode Weighted Moving Average
Metode Weighted Moving Average (WMA) dapat
mengatasi kelemahan dari metode Moving average
(MA) yang menganggap setiap data memiliki bobot
yang sama, padahal lebih masuk akal bila data yang
lebih baru mempunyai bobot yang lebih tinggi karena
data tersebut mempresentasikan kondisi yang terakhir
terjadi. Secara matematis, WMA dapat dinyatakan
sebagai berikut:
WMA = ∑ . ………………...………(3)
Dimana:
= Bobot Permintaan Aktual pada periode -t
= Permintaan Aktual pada periode –t
b) Metode Kausal
Metode peramalan kausal mengembangkan suatu model
sebab akibat antara permintaan yang diramalkan dengan variabel-
variabel lain yang dianggap berpengaruh. Sebagai contoh,
permintaan akan baju baru mungkin berhubungan dengan
banyaknya populasi pendapatan masyarakat, jenis kelamin,
budaya daerah, dan bulan-bulan khusus (hari raya, natal dan tahun
baru).
18
2. Metode Kualitatif
Data yang diperoleh pada data ini tidak sama dengan data pada
metode kuantitatif. Input yang dibutuhkan tergantung pada metode
tertentu dan biasanya merupakan hasil dari pemakaian intuitif,
perkiraan dan mengetahui apa yang telah didapat.
b. Ukuran Akurasi Hasil Peramalan
Ukuran akurasi hasil peramalan yang merupakan ukuran kesalahan
merupakan ukuran tentang tingkat perbedaan antara hasil peramalan dengan
permintaan yang sebenarnya terjadi. Ukuran hasil peramalan yang biasanya
digunakan, yaitu:
1) Rata-rata Deviasi Mutlak (Mean Absolute Deviation = MAD)
MAD merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu
tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil
dibandingkan kenyataannya. Secara matematis MAD dirumuskan sebagai
berikut:
MAD = ……………………………………………....(4)
(Sumber: Nasution dan Prasetyawan, 2008)
Dimana:
= permintaan aktual pada periode t
= peramalan permintaan pada periode t
n = Jumlah periode peramalan yang terlihat
19
2) Rata-rata kesalahan peramalan (Mean Forecast Error = MFE)
MFE sangat efektif untuk mengetahui apakah suatu hasil peramalan
selama periode tertentu terlalu tinggi atau terlalu rendah. MFE dihitung
dengan menjumlahkan semua kesalahan peramalan selama periode
peramalan dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara
matematis, MFE dinyatakan sebagai berikut:
MFE = ………………………………………(5)
(Sumber: Nasution dan Prasetyawan, 2008)
Dimana:
= Permintaan aktual pada periode t
= Peramalan permintaan pada periode t
n = Jumlah periode peramalan yang terlihat
C. Penentuan Ukuran Pemesanan (Lot Sizing)
Teknik lot sizing merupakan teknik untuk meminimalkan jumlah barang
yang akan dipesan dan meminimalkan biaya persediaan. Objek dari manajemen
persediaan adalah untuk menghitung tingkat persediaan yang optimum yang
sesuai dengan permintaan pasar dan kapasitas perusahaan.
Teknik penentuan ukuran lot mana yang paling baik dan tepat bagi suatu
perusahaan adalah persoalan yang sangat sulit, karena sangat tergantung pada hal-
hal sebagai berikut:
- Variasi dari kebutuhan, baik dari segi jumlah maupun periodenya
- Lamanya horison perencanaan
20
- Ukuran periodenya (mingguan, bulanan, dan sebagainya)
- Perbandingan biaya pesan dan biaya unit.
Hal-hal itulah yang mempengaruhi keefektifan dan keefisienan suatu
metode dibandingkan metode lainnya.
Dalam perhitungan Lot Sizing, tersedia berbagai teknik yang terbagi dalam
dua kelompok besar yaitu model Lot Sizing Statis dan model Lot Sizing Dinamis.
Penggunaan dari masing-masing model ini adalah tergantung kepada kondisi dari
permintaan/ pengorderan (Planned Order Release hasil MRP) yang dihadapi.
Apabila permintaan bersifat konstan atau kontinyu, maka model Lot Sizing Statis
lebih tepat dipergunakan. Sedangkan apabila permintaan bersifat lumpy/dinamis,
maka model Lot Sizing Dinamis yang lebih tepat dipergunakan.
Beberapa teknik penerapan ukuran lot untuk satu tingkat dengan asumsi
kapasitas tak terbatas yang banyak dipakai secara meluas pada industri mekanis
dan elektronis secara berturut-turut, adalah:
- Economic Order Quantity (EOQ)
- Economic Production Quantity (EPQ)
- Least Unit Cost (LUC)
- Silver Meal
Metode EOQ dan EPQ digolongkan sebagai model Lot sizing Statis,
sedangkan LUC dan Silver Meal digolongkan sebagai model Lot sizing Dinamis
21
1). Economic Order Quantity (EOQ)
Penetapan ukuran lot dengan teknik ini hampir tidak pernah dilupakan
dalam lingkungan MRP karena teknik ini sangat populer sekali dalam
sistem persediaan tradisional.
Dalam teknik inipun besarnya ukuran lot adalah tetap. Namun
perhitungannya sudah mencakup biaya-biaya pesan serta biaya-biaya
simpan.
2).Economic Production Quantity (EPQ)
EPQ (Economic Production Quantity), dimana pemakaiannya terjadi
pada perusahaan yang pengadaan bahan baku atau komponennya dibuat
sendiri oleh perusahaan. Karena pengadaannya dibuat sendiri maka
instaneously seperti model EOQ tidak berlaku. Dalam hal ini tingkat
produksi perusahaan untuk membuat bahan baku (komponen)
diasumsikan lebih besar daripada tingkat pemakaiannya (P>D). Karena
tingkat produksi (P) bersifat tetap dan konstan, maka model EPQ juga
disebut model dengan jumlah produksi tetap (FPQ). Tujuan dari model
EPQ ini adalah menentukan berapa jumlah bahan baku (komponen) yang
harus diproduksi, sehingga meminimasi biaya persediaan yang terdiri
dari biaya set-up produksi dan biaya penyimpanan.
22
3). Least Unit Cost (LUC)
Least Unit Cost (LUC) adalah metode dengan pendekatan try and error,
penentuan jumlah pesanan dengan pertimbangan apakah pesanan dibuat
sama dengan kebutuhan bersih periode pertama atau dengan menambah
untuk menutupi kebutuhan kebutuhan periode-periode selanjutnya dan
lain sebagainya. Biaya periode unitnya dihitung untuk masing-masing
tahap dengan cara membagi total biaya pesan dan biaya penyimpanan
dengan jumlah lot kumulatif pada setiap tahapnya. Keputusan akhir dari
metode ini didasarkan pada biaya periode unit terendah.
4) Metode Silver Meal
Salah satu dari metode heuristik adalah Silver Meal, yang merupakan
metode dengan pendekatan yang mudah digunakan, dan dari
pengulangan pengerjaan akan didapat hasil yang baik apabila
dibandingkan dengan heuristik lainnya. Pengerjaan metode Silver Meal
ini mempunyai persamaan dengan perhitungan Economic Order Quantity
(EOQ), yaitu digunakan sebagai permintaan sebagai dasar untuk
pengulangan variabel pada periode-periode selanjutnya, kemudian total
permintaan diatas batas perencanaan. Metode ini mencoba mencari biaya
rata-rata minimal pada tiap periode untuk sejumlah periode yang telah
direncanakan. Rumusan umum yang dapat digunakan adalah sebagai
berikut :
23
K(m) = ( A + h + 2h + ....+ (m-1)h ………….....……(6)
(Sumber: Syahrul, 2007)
Hitung K(m), m = 1,2,3,…,m, dan hentikan hitungan jika K(m+1) > K(m)
Keterangan :
Dm = Permintaan pada periode ke- m (D1, D2, D3,…, Dm)
K(m) = Rata- rata biaya persediaan per unit waktu
m = Periode
A = Biaya order
h = Biaya simpan tiap unit /periode
Metode Silver-Meal ini dipakai untuk masalah dimana variasi permintaan
dari suatu periode waktu ke periode waktu berikutnya cukup tinggi. Metode ini
dirancang oleh E.A. Silver dan R. Meal.
D. Persediaan Pengaman (Safety Stock)
Persediaan pengaman adalah persediaan tambahan yang diadakan untuk
melindungi atau menjaga kemungkinan terjadinya kekurangan bahan (stock out).
Ada beberapa faktor yang menentukan besarnya persediaan pengaman yaitu:
1) Penggunaan bahan baku rata-rata;
2) Faktor waktu;
3) Biaya-biaya yang digunakan.
24
Standar kuantitas
1) Persediaan minimum
2) Besarnya pesanan standar
3) Persediaan maksimum
4) Tingkat pemesanan pembeli
5) Administrasi persediaan.
Catatan penting dalam Sistem Pengawasan Persediaan
1) Permintaan untuk dibeli
2) Laporan penerimaan
3) Catatan persediaan
4) Daftar permintaan bahan
5) Perkiraan pengawasan
Rumus umum Persediaan Pengaman (Safety Stock) untuk tingkat
permintaan variabel dan lead time yang konstan yaitu:
SS = z (σd)………………………………………………(7)
(Sumber: Rangkuti, 2007)
Dimana :
SS : Safety Stock
Z : Service Level
σd : Standar Deviasi dari tingkat kebutuhan
LT : Waktu Tenggang (Lead Time)
25
E. Reorder Point (ROP)
Reorder point (ROP) menjawab pernyataan kapan mulai mengadakan
pemesanan. ROP model terjadi apabila jumlah persediaan yang terdapat di dalam
stok berkurang terus. Dengan demikian kita harus menentukan berapa banyak
batas minimal tingkat persediaan yang harus dipertimbangkan sehingga tidak
terjadi kekurangan persediaan. Jumlah yang diharapkan tersebut dihitung selama
masa tenggang. Mungkin dapat juga ditambahkan dengan safety stock yang
biasanya mengacu kepada probabilitas atau kemungkinan terjadinya kekurangan
stock selama masa tenggang.
ROP atau biasa disebut dengan batas/titik jumlah pemesanan kembali
termasuk permintaan yang diinginkan atau dibutuhkan selama masa tenggang,
misalnya suatu tambahan /ekstra stok.
Model-model reorder point:
1. Jumlah permintaan maupun masa tenggang adalah konstan
2. Jumlah permintaan adalah variabel, sedangkan masa tenggang adalah
konstan
3. Jumlah permintaan konstan, sedangkan masa tenggang adalah variabel
4. Jumlah permintaan maupun masa tenggang adalah variabel
Rumus umum Reorder Point (ROP) untuk tingkat permintaan variabel dan
lead time yang konstan yaitu:
ROP = LT + SS…….……………..……………..……………(8)
(Sumber: Rangkuti, 2007)
26
Dimana:
: Rata-rata tingkat permintaan
LT : masa tenggang (lead time) konstan
SS : Safety Stock
Gambar 5. Pola Persediaan
Sumber: Yamit (2003)
Q = jumlah pemesanan
ab, cd, ef = tenggang waktu (lead time)
ac, ce, = interval pemesanan
B = reorder point
27
F. Manajemen Supplier
Dalam Perusahaan manufaktur, manajemen supplier merupakan hal yang
sangat penting karena bahan baku yang digunakan dalam produksi, sangat
ditentukan oleh bagaimana perusahaan memilih dan mengelola hubungan dengan
supplier.
1. Kriteria Pemilihan Supplier
Memilih supplier merupakan kegiatan strategis, terutama apabila
supplier tersebut akan memasok item yang kritis dan/atau akan digunakan
dalam jangka panjang sebagai supplier penting. Kriteria pemilihan adalah
salah satu hal penting dalam pemilihan supplier. Kriteria yang digunakan
tentunya harus mencerminkan strategi supply chain maupun karakteristik
dari item yang akan dipasok.
Secara umum banyak perusahaan yang menggunakan kriteria-kriteria
dasar seperti kualitas barang yang ditawarkan, harga, dan ketepatan waktu
pengiriman. Namun sering kali pemilihan supplier membutuhkan berbagai
kriteria lain yang dianggap penting bagi perusahaan.
Penelitian yang dilakukan Dickson menunjukkan bahwa kriteria
pemilihan supplier bisa sangat beragam. Tabel 1 menujukkan 22 kriteria
yang diidentifikasikan oleh Dickson.Angka pada kolom kedua menunjukkan
tingkat kepentingan dari masing-masing kriteria berdasarkan kumpulan
jawaban dari survey yang direspon oleh 170 manajer pembelian di Amerika
Serikat. Responden diminta memilih angka 0 – 4 pada skala likert dimana 4
28
berarti sangat penting.Jadi tabel tersebut menunjukkan bahwa rata-rata
responden melihat kualitas sebagai aspek terpenting dalam memilih
supplier.Harga ternyata hanya menenmpati urutan nomor 5 dan memiliki
skor yang sangat signifikan lebih rendah dari kualitas dan aspek pengiriman
(delivery).
Tabel 1. Kriteria Pemilihan/Evaluasi Supplier (Dickson, 1966)
Kriteria Skor
Kualitas 3.5
Delivery 3.4
Performance History 3
Warranties and claim policies 2.8
Price 2.8
Technical capability 2.8
Financial Position 2.5
Procedural Compliance 2.5
Communication system 2.5
Reputation and position in industry 2.4
Desire for business 2.4
Management and organization 2.3
Operating controls 2.2
Repair Service 2.2
Attitudes 2.1
Impression 2.1
Packaging ability 2
Labor relations records 2
Geographical location 1.9
Amount of pass business 1.6
Training aids 1.5
Reciprocal arrangements 0.6
2. Merancang Hubungan dengan Supplier
Ada dua faktor yang bisa digunakan dalam merancang hubungan
dengan supplier. Yang pertama adalah tingkat kepentingan strategis item
yang dibeli bagiperusahaan. Logikanya, semakin strategis posisi suatu item
dalam perusahaan, makin perlu untuk menciptakan hubungan yang dekat
dan berorientasi jangka panjang dengan supplier dari item tersebut.
Strategis tidaknya suatu item dipengaruhi oleh beberapa hal seperti:
29
- Kontribusi item tersebut terhadap kegiatan/kompetensi inti perusahaan.
- Nilai pembelian dalam setahun.
- Image/brand name dari supplier.
- Risiko ketidaktersediaan item yang bersangkutan.
Faktor yang kedua adalah tingkat kesulitan mengelola pembelian item
tersebut.Semakin tinggi kesulitannya, semakin banyak diperlukan intervensi
dari manajemen. Secara umum tingkat kesulitan pembelian suatu item
ditentukan oleh beberapa hal seperti:
- Kompleksitas dan keunikan item.
- Kemampuan supplier dalam memenuhi permintaan.
- Ketidakpastian (ketersediaan, kualitas, harga, waktu pengiriman).
- Dengan menggunakan dua faktor tersebut, kita bisa mendapatkan empat
klasifikasi supplier, seperti ditunjukkan oleh Gambar 6.
Bottleneck Suppliers
- Sulit mencari subtitusi
- Pasar monopoli
- Supplier baru sulit masuk
Critical strategic suppliers
- Penting/strategis
- Subtitusi sulit
Non Critical Suppliers
- Ketersediaan cukup
- Item-item cukup standar
- Subtitusi dimungkinkan
- Nlainya relatif rendah
Leverage Suppliers
- Ketersediaan cukup
- Subtitusi dimungkinkan
- Spesifikasi standar
- Nilainya relatif tinggi
Gambar 6.Commodity Portfolio Matrix(Handfield et al., 2000)
Tingkat
Kesulitan
Rendah
Tinggi
Rendah Tinggi
Tingkat
kepentingan
30
Supplier yang tingkat kepentingannya rendah dan relatif mudah untuk
ditangani diklasifikasikan sebagai non-critical suppliers. Supplier dari
barang-barang yang relatif standar, ketersediaanya cukup, mudah dicari
substitusinya, dan nilainya relatif rendah masuk dalam klasifikasi
ini.Sebaliknya, critical strategic supplier adalah mereka yang memasok
barang atau jasa dengan nilai yang besar dan barang atau jasa tersebut kritis
bagi perusahaan. Ketersediaannya bisa mengakibatkan masalah serius bagi
keberlangsungan perusahaan. Pada bagian kiri atas adalah bottleneck
supplier. Mereka adalah pemasok item-item yang sebenarnya tidak terlalu
penting bagi perusahaan dan nilai transaksinya juga relatif rendah, namun
barang atau jasa tersebut tidak mudah diperoleh. Ini mungkin disebabkan
karena supplier barangatau jasa tersebut relatif sedikit sedangkan yang
membutuhkannya banyak. Klasifikasi terakhir, yang berkebalikan dengan
bottleneck suppliers, adalah leverage suppliers. Yang masuk dalam
kelompok ini adalah supplier-supplier yang memasok item yang tingkat
kepentingannya tinggi bagi perusahaan namun item-item tersebut relatif
mudah diperoleh karena mungkin spesifikasinya standar dan banyak
supplier yang bisa memasoknya.
31
Langkah-langkah yang harus diambil dalam membedakan perlakuan
atau model hubungan terhadap masing-masing klasifikasi supplier yang
berbeda tersebut ditunjukkan pada Gambar 7.
Bottleneck Suppliers
- Penyederhanaan/
standardisasi item
Critical strategic suppliers
- Strategic partnership.
Fokus keunggulan
strategis
Non Critical Suppliers
- Simplifikasi Proses,
Fokus ke harga per
Unit
Leverage Suppliers
- Pelihara bargaining
power terhadap supplier
Gambar 7. Fokus Manajemen untuk Tiap Kelompok
Tingkat
Kesulitan
Rendah
Rendah
Tingkat
kepentingan
Tinggi
32
III. METODOLOGI PENELITIAN
A. Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini telah dilakukan di PT. Katingan Timber Celebes (PT
KTC) Jl. Ir. Sutami Makassar pada bulan Maret-April 2011
B. Metode Pengumpulan Data
Adapun metode penelitian yang digunakan untuk memperoleh data
dalam penulisan tugas akhir ini adalah :
1. Penelitian lapangan (Field Research) yakni suatu bentuk penelitian yang
dilakukan dengan cara observasi, wawancara untuk mendapatkan data
yang lebih tepat dan bisa dipercaya sesuai kebutuhan yang diperlukan
untuk mendukung penulisan tugas akhir ini. Data tersebut berupa data
primer dan data sekunder.
a. Data primer, yaitu data yang diperoleh secara langsung di lapangan.
Dalam penelitian ini, data primer didapatkan dengan metode
wawancara dengan kepala bagian log supply.
b. Data sekunder, yaitu data yang telah diolah sebelumnya, penulis hanya
mengutip dari data yang telah ada berdasarkan dokumentasi
perusahaan. Dalam penelitian ini data sekunder yang dibutuhkan
adalah :
1. Data yang digunakan untuk peramalan permintaan adalah data
permintaan bahan baku (log supply) tahun 2009 - 2010.
33
2. Biaya penyimpanan bahan baku (holding cost).
3. Biaya pemesanan bahan baku (ordering cost)
4. Lead time (waktu tenggang) pemesanan
2. Penelitian kepustakaan (Library Research) yaitu studi literatur yang erat
kaitannya dengan masalah yang akan dibahas yang mencakup perencanaan
dan pengendalian persediaan bahan baku, peramalan, penentuan ukuran
pemesanan, penentuan persediaan pengaman (safety stock), dan waktu
pemesanan kembali (reorder point).
C. Pengolahan Data dan Analisis
Dalam pengolahan data-data yang telah ada akan menggunakan tahap-
tahap, yaitu :
1. Metode peramalan
Menghitung ramalan permintaan bahan baku untuk 1 tahun ke depan
dengan membandingkan 2 metode peramalan yaitu :
a. Metode Single Exponential Smoothing untuk α = 0,1, α = 0,5, α = 0,9.
dimana α merupakan suatu nilai (0<α<1) yang ditentukan secara
subjektif.
b. Metode Weighted Moving Average untuk periode 2 bulan memakai
bobot (c) = c1 = 0,4 ; c2 = 0,6, untuk periode 3 bulan menggunakan c1 =
0,2 ; c2 = 0,3 ; c3 = 0,5 dan untuk periode 5 bulan menggunakan c1 = 0,1
34
; c2 = 0,1 ; c3 = 0,2 ; c4 = 0,2 ; c5 = 0,4. Dimana penentuan jumlah
periode dan bobot yang digunakan ditentukan secara subjektif.
2. Menetapkan metode peramalan yang digunakan dengan memilih
peramalan dengan deviasi terkecil.
3. Menghitung safety stock.
4. Menghitung ukuran pemesanan (ukuran lot),
Dalam penelitian ini, untuk menentukan ukuran lot digunakan metode
Silver Meal. Rumusan umum yang dapat digunakan adalah sebagai
berikut:
K(m) = ( A + h + 2h + ....+ (m-1)h
(Sumber: Syahrul, 2007)
Hitung K(m), m = 1,2,3,…,m, dan hentikan hitungan jika K(m+1) > K(m)
Keterangan :
Dm = Permintaan pada periode ke- m (D1, D2, D3,…, Dm)
K(m) = Rata- rata biaya persediaan per unit waktu
m = Periode
A = Biaya order
h = Biaya simpan tiap unit /periode
5. Menghitung waktu pemesanan kembali (reorder point)
6. Merencanakan persediaan bahan baku periode 2011
35
Tidak
Selesai
Penentuan Kebutuhan data
IdentifikasiMasalah
Perhitungan Safety stock
Melakukan Peramalan
Menentukan Reorder Point
Analisis dan Pembahasan
Kesimpulan dan Saran
D. Kerangka Pemecahan Masalah (Flow Chart).
Menentukan Ukuran Lot
Menggunakan Teknik Lot
Sizing Silver Meal
Gambar 8. Kerangka Pemecahan Masalah
Mulai
Pengumpulan Data (Demand dan
Biaya Persediaan)
Data Cukup
Ya
36
E. Kerangka Pikir (Framework Penelitian)
Gambar 9. Kerangka Pikir
PT KTC
Bag. Production Planning and
Inventory Control (PPIC)
Bag. Produksi Bag. Engineering
Kualitas Bahan Baku
Persediaan Kayu
Gelondongan
Lot For lot Wagner Within Silver Meal
Mudah digunakan dan cocok
untuk permintaan yang
berfluktuasi
Perencanaan Persediaan Bahan Baku
Penentuan Ukuran Lot
Penentuan Safety Stock Penentuan ROP
Biro Produksi Biro Umum
Dir. Operasional Dir. Pemasaran
37
IV. PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
A. Pengumpulan Data
Data-data yang diperoleh dengan wawancara dan hasil pencatatan
berdasarkan dokumentasi PT Katingan Timber Celebes (PT KTC) Jl. Ir.
Sutami Makassar sebagai pihak yang terkait dengan masalah persediaan
bahan baku kayu gelondongan adalah sebagai berikut:
1. Data Permintaan Bahan Baku Kayu Gelondongan (Log Supply)
Periode 2009-2010
Data ini digunakan sebagai dasar dalam melakukan proses
peramalan permintaan untuk periode Januari 2011- Desember 2011. Data-
data tersebut berasal dari laporan pemakaian bahan baku bagian log
supply PT KTC. Dalam data permintaan bahan baku kayu gelondongan
ini, dikelompokkan menjadi 3 macam bahan baku yaitu kelompok jenis
kayu Meranti, yaitu kelompok jenis kayu yang digunakan sebagai bahan
baku face dan back veneer plywood. Kelompok jenis kayu Rimba
Campuran, yang digunakan sebagai core veneer plywood dan kelompok
Kayu Indah, yang digunakan sebagai back veneer plywood.
38
Tabel 2. Data Permintaan Bahan Baku Kayu Gelondongan (2009-2010)
Bulan Meranti
(
Rimba
Campuran
(
Kayu
Indah
(
Total
Januari '09 9.629,86 3.588,43 100,24 13.318,53
Februari 8.726,44 3.024,21 80,21 11.830,86
Maret 14.002,17 6.058,60 160,00 20.220,77
April 9.032,47 3.047,77 80,23 12.160,47
Mei 6.001,82 2.027,86 60,00 8.089,68
Juni 5.149,24 1.960,64 55,00 7.164,88
Juli 8.111,28 3.008,58 80,17 11.200,03
Agustus 10.002,37 3.936,93 110,00 14.049,30
September 10.352,15 4.014,22 110,00 14.476,37
Oktober 11.521,00 5.018,89 130,23 16.670,12
November 8.351,17 3.547,70 95,18 11.994,05
Desember 6.710,04 2.556,98 80,00 9.347,02
Januari '10 5.292,51 2.181,43 75,00 7.548,94
Februari 10.588,75 5.050,10 125,20 15.764,05
Maret 10.658,86 4.912,24 120,14 15.691,24
April 12.793,29 6.082,89 150,00 19.026,18
Mei 7.694,56 4.081,36 110,75 11.886,67
Juni 7.660,39 3.962,09 105,41 11.727,89
Juli 6.680,19 2.836,20 80,23 9.596,62
Agustus 9.558,54 4.054,36 119,78 13.732,68
September 10.201,49 4.523,00 130,17 14.854,66
Oktober 5.587,30 2.164,61 60,79 7.812,70
November 8.664,19 3.844,10 100,42 12.608,71
Desember 10.382,25 4.308,13 110,17 14.800,55
TOTAL 213.352,33 89.791,32 2.429,32 305.572,97
Sumber: Data Bag. Log Supply Katingan Timber Celebes Makassar
39
Sumber: Data Bag. Log Supply PT. Katingan Timber Celebes Makassar
Diagram 1. Laju Permintaan bahan baku tahun 2009-2010
2. Biaya Pemesanan dan Biaya Pembelian Bahan Baku
Biaya Pemesanan merupakan seluruh biaya yang terjadi mulai dari
pemesanan barang sampai tersedianya barang di gudang. Biaya
pemesanan yang terjadi pada PT KTC yaitu biaya administrasi
pemesanan dan biaya transportasi (sewa kapal). Data-data ini diolah dari
jumlah biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan per sekali pesan yang
merupakan rata-rata biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan.
Rincian biaya tiap kali pemesanan untuk semua jenis bahan baku
adalah sebagai berikut:
0.00
5000.00
10000.00
15000.00
20000.00
25000.00
Pe
rmin
taan
m
3
Periode (Bulan)
2009
2010
40
Tabel 3. Biaya Tiap Pemesanan
Keterangan Biaya ($) Biaya (Rp)
Administrasi 537,86 5.109.670
Sewa Kapal 8.482,11 80.580.000
TOTAL 9.019,97 85.689.670 Sumber: Data Bag. Log Supply Katingan Timber Celebes Makassar
Adapun biaya pembelian untuk masing-masing bahan baku
adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Biaya Pembelian bahan baku
Jenis Kayu Harga / ($) Harga /
(Rp= Kurs 9500)
Meranti 110 1.045.000
R. Campuran 90 855.000
Kayu Indah 130 1.235.000 Sumber: Data Bag. Log Supply Katingan Timber Celebes Makassar
3. Biaya Penyimpanan Bahan Baku (Holding Cost)
Biaya penyimpanan merupakan besarnya biaya yang dikeluarkan
untuk menangani penyimpanan bahan baku kayu gelondongan. Dalam
menangani penyimpanan bahan baku, PT KTC menanggung biaya
penghitungan fisik, asuransi, dan pajak. Besarnya biaya Penyimpanan per
untuk semua jenis bahan baku adalah sebagai berikut:
41
Tabel 5.Biaya Penyimpanan bahan baku /
Keterangan Biaya (Rp)
Biaya Penanganan Persediaan 3.404,26
Biaya Penghitungan Fisik 414,12
Asuransi Persediaan 1.168,17
Pajak Persediaan 6.594,72
TOTAL 11.581,26 Sumber: Data Bag. Log Supply Katingan Timber Celebes Makassar
4. Lead Time (Waktu Tenggang) Pemesanan Bahan baku
Lead Time merupakan selisih atau perbedaan waktu antara saat
pemesanan sampai dengan barang diterima. Berdasarkan hasil wawancara
diketahui bahwa Lead time untuk semua jenis bahan baku kayu
gelondongan adalah 7 hari.
B. Pengolahan Data
1. Peramalan Kebutuhan Bahan Baku
Berdasarkan data permintaan bahan baku periode 2009-2010, terlihat
bahwa terjadi fluktuasi permintaan bahan baku setiap bulan. Sehingga
dalam penelitian ini menggunakan dua metode peramalan, yaitu metode
Weighted Moving Average dan metode Exponential smoothing.
Sedangkan untuk memilih metode peramalan terbaik dari kedua metode
peramalan tersebut dapat diukur kesalahan antara permintaan aktual 2009-
2010 dengan hasil peramalannya dengan menggunakan Mean Absolute
Deviation (MAD) dan Mean Forecast Error (MFE). Metode perhitungan
tersebut dibandingkan pada masing-masing metode peramalan dan dicari
42
yang nilai MAD atau MFE-nya paling kecil (paling mendekati nol) dengan
menggunakan Microsoft Excel maka dapat dilihat perbandingan nilai
MAD dan MFE pada masing-masing metode peramalan yang digunakan.
Seperti dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan MAD dan MFE
JENIS KAYU
WEIGHTED MOVING AVERAGE
2 BULAN 3 BULAN 5 BULAN
MAD MFE MAD MFE MAD MFE
Meranti 2721,13 57,71 2704,09 -212,36 6112,98 2621,74
Rimba Campuran 1309,78 63,01 1269,67 -77,39 2574,02 1217,79
Indah 30,57 1,37 29,03 -2,27 75,11 27,45
JENIS KAYU
EXPONENTIAL SMOOTHING
α = 0,1 α = 0,5 α = 0,9
MAD MFE MAD MFE MAD MFE
Meranti 2138,45 -304,39 2601,21 4,71 2495,28 69,06
Rimba Campuran 1007,07 125,80 1241,34 54,58 1225,57 58,92
Indah 24,09 2,22 28,84 1,13 29,06 1,35
Dari tabel dapat dilihat bahwa metode peramalan yang terpilih
yaitu Exponential Smoothing karena memberikan nilai yang lebih kecil
dibandingkan metode Weighted Moving Average, dan bila kita melihat
nilai MFE yang terkecil maka akan diketahui peramalan dengan deviasi
terkecil yaitu Exponential Smoothing dengan α = 0,5 karena memberikan
nilai MFE yang paling kecil (nilainya paling mendekati nol).
43
Maka data permintaan bahan baku untuk 12 periode atau satu tahun ke
depan dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 7. Hasil Peramalan Permintaan bahan baku (Januari 2011-Desember 2011)
NO PERIODE
Jenis Kayu
Meranti
Rimba
Campuran
Indah
1 Januari 9.229,99 3.906,73 102,69
2 Februari 6.683,34 2.717,02 83,86
3 Maret 8.636,05 3.883,54 104,53
4 April 9.647,72 4.398,03 112,34
5 Mei 11.219,88 5.240,22 131,16
6 Juni 9.457,22 4.660,77 120,96
7 Juli 8.558,68 4.311,29 113,18
8 Agustus 7.619,79 3.573,90 96,71
9 September 8.589,24 3.814,19 108,25
10 Oktober 9.394,80 4.168,30 119,20
11 November 7.491,43 3.166,66 90,00
12 Desember 8.078,02 3.505,44 95,21
TOTAL 104.606,16 47.346,11 1.278,08
RATA-RATA 8.717,18 3.945,51 106,51
s (standar deviasi) 1.143,79 648,47 13,19
2. Perhitungan Safety Stock.
Perhitungan Safety Stock dilakukan dengan rumus sebagai berikut:
SS = z (σd)…………………………………………….(7)
Perusahaan juga menetapkan risiko kehabisan persediaan untuk seluruh
jenis bahan baku tidak lebih dari 1%
Lead Time (LT) = 7 hari = ( bulan) = 0,25
Service Level (z) = 100% - risiko = 99%
44
= z, untuk 99%
= 2,33 (lihat tabel z terlampir )
= z (σd)……………………………………….(7)
Standar deviasi permintaan (σd) = 1.143,79 / bulan
= 2,33 (1.143,79)
= 1.332,5
= z (σd) ……………………………….………….(7)
Standar deviasi permintaan (σd) = 648,47 / bulan
= 2,33 (648,47)
= 755,47
= z (σd) ……………………………………….(7)
Standar deviasi permintaan (σd) = 13,19 / bulan
= 2,33 (13,19)
= 15,37
45
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 8. Hasil Perhitungan Safety Stock periode 2011
No Jenis Kayu Safety Stock(
1 Meranti 1.332,5
2 Rimba Campuran 755,47
3 Indah 15,37
3. Perhitungan Ukuran Pemesanan (Lot Size).
Berdasarkan data permintaan yang telah diperoleh dari perusahaan,
diketahui bahwa tingkat permintaan bahan baku bersifat turun naik
(random) serta mengalami variasi permintaan cukup tinggi. Karena itu,
untuk menentukan ukuran lot digunakan metode Silver Meal. Metode ini
merupakan salah satu metode heuristik, dimana ini merupakan suatu
metode untuk menyelesaikan suatu permasalahan untuk mendekati
penyelesaian terbaik (optimal). Penggunaan metode ini bertujuan untuk
meminimalkan rata-rata biaya tiap periode.
Penggunaan metode Silver Meal ini nantinya diharapkan agar dapat
menentukan jumlah pemesanan bahan baku yang optimal sehingga
perusahaan tidak menanggung biaya penyimpanan yang cukup mahal
dengan proses produksi yang lancar tidak ada masalah keterlambatan
bahan baku yang mengakibatkan terhentinya proses produksi.
46
Rumusan umum Silver Mea lyang dapat digunakan adalah sebagai berikut:
K(m) = ( A + h + 2h + ....+ (m-1)h ………….....………...…(6)
Hitung K(m), m = 1,2,3,…,m, dan hentikan hitungan jika K(m+1) > K(m)
Sebagai contoh diambil perhitungan Silver Meal untuk pemesanan 1 dan 2
kelompok jenis kayu Meranti.
Pemesanan 1:
Biaya Pemesanan/pesan = Rp 85.689.670
Biaya Penyimpanan/ = Rp 11.581,26
m = 1 A (biaya pesan) = 85.689.670
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ 0)
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode-2) = 6.683,34
h (biaya simpan) = (11.581,26)6.683,34 = 50.125.050
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+(11.581,26)6.683,34)
= Rp 81.545.577,78
47
m = 3 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 3) = 8.636,05
h = 2(11.581,26)(8.636,05) = 129.540.750
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+(11.581,26) 6.683,34
+ 2(11.581,26)( 8.636,05))
= Rp 121.041.310,29
Karena biaya untuk m = 3 > biaya untuk m = 2 atau Rp 121.041.310,29>Rp
81.545.577,78 maka diambil m = 2
Jumlah bahan baku yang diorder Pertama adalah : 9.229,99 + 6.683,34 =
15.913,33
Pemesanan 2 :
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x 85.689.670
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode-4) = 9.647,72
h (biaya simpan) = (11.581,26) 9.647,72
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ (11.581,26) 9.647,72)
= Rp 98.711.204,48
48
Karena biaya untuk m = 2 > biaya untuk m = 1 atau Rp 98.711.204,48>Rp
85.689.670 maka diambil m = 1
Jumlah bahan baku yang diorder Kedua adalah 8.636,05
Dan selanjutnya perhitungan sampai akhir periode 2011 terlampir.
Tabel 9.Hasil Perhitungan Lot size Meranti dengan Silver Meal
Meranti
A h
Rp 85.689.670,00 Rp 11.581,26
Gab. Periode Trial
Total
Demand TC TC/t
Periode 1 9.229,99 85.689.670,00 85.689.670,00
Periode 1, 2* 15.913,33 163.091.155,55 81.545.577,78
Periode 1, 2, 3 24.549,38 363.123.930,87 121.041.310,29
Periode 3* 8.636,05 85.689.670,00 85.689.670,00
Periode 3, 4 18.283,77 197.422.408,96 98.711.204,48
periode 4* 9.647,72 85.689.670,00 85.689.670,00
periode 4, 5 20.867,60 215.630.053,28 107.815.026,64
Periode 5* 11.219,88 85.689.670,00 85.689.670,00
Periode 5, 6 20.677,10 195.216.172,30 97.608.086,13
Periode 6* 9.457,22 85.689.670,00 85.689.670,00
Periode 6, 7 18.015,90 184.810.028,12 92.405.014,06
Periode 7* 8.558,68 85.689.670,00 85.689.670,00
Periode 7, 8 16.178,47 173.936.435,65 86.968.217,83
Periode 8* 7.619,79 85.689.670,00 85.689.670,00
Periode 8, 9 16.209,03 185.163.941,61 92.581.970,81
Periode 9* 8.589,24 85.689.670,00 85.689.670,00
Periode 9, 10 17.984,05 194.493.346,93 97.246.673,46
Periode 10* 9.394,80 85.689.670,00 85.689.670,00
Periode 10, 11 16.886,23 172.449.852,91 86.224.926,46
Periode 11* 7.491,43 85.689.670,00 85.689.670,00
Periode 11, 12 15.569,45 179.243.319,55 89.621.659,77
Periode 12* 8.078,02 85.689.670,00 85.689.670,00 Keterangan : * = Optimal
Order Pertama :9.229,99 + 6.683,34 = 15.913,33
Order Kedua : 8.636,05
49
Order Ketiga : 9.647,72
Order Keempat :11.219,88
Order Kelima :9.457,22
Order Keenam :8.558,68
Order Ketujuh : 7.619,79
Order Kedelapan : 8.589,24
Order Kesembilan : 9.394,8
Order Kesepuluh : 7.491,43
Order Kesebelas : 8.078,02
Tabel 10.Hasil Perhitungan Lot size Rimba Campuran dengan Silver Meal
Rimba Campuran
A h
Rp 85.109.670,00 Rp 11.581,26
Gab. Periode Trial
Total
Demand TC TC/t
Periode 1 3.906,73 85.109.670,00 85.109.670,00
Periode 1, 2* 6.623,75 116.576.190,60 58.288.095,30
Periode 1, 2, 3 10.507,30 206.528.854,20 68.842.951,40
Periode 3 3.883,54 85.109.670,00 85.109.670,00
Periode 3, 4* 8.281,58 136.044.461,31 68.022.230,66
Periode 3, 4, 5 13.521,80 257.421.136,82 85.807.045,61
Periode 5 5.240,22 85.109.670,00 85.109.670,00
Periode 5, 6* 9.900,99 139.087.320,63 69.543.660,31
Periode 5, 6, 7 14.212,29 238.947.790,74 79.649.263,58
Periode 7 4.311,29 85.109.670,00 85.109.670,00
Periode 7, 8* 7.885,19 126.499.898,20 63.249.949,10
Periode 7, 8, 9 11.699,38 214.846.058,52 71.615.352,84
Periode 9 3.814,19 85.109.670,00 85.109.670,00
Periode 9, 10* 7.982,49 133.383.899,90 66.691.949,95
Periode 9, 10, 11 11.149,15 206.731.795,90 68.910.598,63
Periode 11 3.166,66 85.109.670,00 85.109.670,00
Periode 11, 12* 6.672,10 125.707.065,43 62.853.532,71 Keterangan : * = Optimal
50
Order Pertama : 3.906,73 + 2.717,02 = 6.623,75
Order Kedua : 3.883,54 + 4.398,03 = 8.281,58
Order Ketiga : 5.240,22 + 4.660,77 = 9.900,99
Order Keempat : 4.311,29 + 3.573,9 =7.885,19
Order Kelima : 3.814,19 + 4.164,3 =7.982,49
Order Keenam : 3.166,66 + 3.505,44 = 6.672,1
Tabel 11.Hasil Perhitungan Lot size Kayu Indah dengan Silver Meal
Kayu Indah
A h
Rp 85.689.670,00 Rp 11.581,26
Gab. Periode Trial
Total
Demand TC TC/t
Periode 1 102,69 85.689.670,00 85.689.670,00
Periode 1, 2 186,55 86.660.840,64 43.330.420,32
Periode 1, 2, 3 291,07 89.081.971,02 29.693.990,34
Periode 1, 2, 3, 4 403,41 92.985.004,75 23.246.251,19
Periode 1, 2, 3, 4, 5 534,58 99.061.183,94 19.812.236,79
Periode 1, 2, 3, 4, 5, 6 655,53 106.065.320,18 17.677.553,36
Periode 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 768,71 113.929.930,87 16.275.704,41
Periode 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 865,42 121.770.088,29 15.221.261,04
Periode 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 973,67 131.799.110,19 14.644.345,58
Periode 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 1.092,87 144.223.450,17 14.422.345,02
Periode 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,8, 9, 10, 11 1.182,87 154.646.546,35 14.058.776,94
Periode 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,8, 9, 10, 11, 12* 1.278,08 166.775.847,90 13.897.987,32 Keterangan : * = Optimal
Jumlah yang diorder = 102,69 + 83,86 + 104,53 + 112,34 + 131,16 + 120,96
+ 113,18 + 96,71 + 108,25 + 119,2 + 90 + 95,21
= 1.278,08
51
4. Perhitungan Waktu Pemesanan Kembali (Reorder Point)
Dalam penelitian ini digunakan model Reorder Point dimana tingkat
permintaan bersifat variabel dan Lead Time bersifat konstan. Lead time untuk
semua jenis bahan baku adalah 7 hari.
Untuk Kelompok Kayu Meranti:
Safety Stock = 1.332,5 / bulan
Rata-rata tingkat permintaan ) = 8.717,18 / bulan
LT = 8.717,18 ( ) = 2.179,3
ROP = LT + SS…………………….…………………………….(8)
ROP Meranti = 8.717,18 ( ) + 1.332,5
= 2.179,3 +1.332,5
= 3.511,8
Dengan demikian perusahaan harus memesan kembali minimal apabila stok
meranti tinggal 3.511,8
Untuk Kelompok Kayu Rimba Campuran:
Safety Stock = 755,47 / bulan
Rata-rata tingkat permintaan ) = 3.945,51 / bulan
52
LT = 3.945,51 ( )= 986,38
ROP = LT + SS…………………….…………………………….(8)
ROP Rimba Campuran = 3.945,51 ( ) + 755,47
= 986,38 + 755,47
= 1.741,85
Dengan demikian perusahaan harus memesan kembali minimal apabila stok
Rimba Campuran tinggal 1.741,85
Untuk Kelompok Kayu Indah:
Safety Stock = 15,37 / bulan
Rata-rata tingkat permintaan ) = 106,51 / bulan
LT = 106,51 ( ) = 26,63
ROP = LT + SS…………………….…………………………….(8)
ROP Kayu Indah = 106,51 ( ) + 15,37
= 26,63 + 15,37
= 50
Dengan demikian perusahaan harus memesan kembali minimal apabila stok
Kayu Indah tinggal 50
53
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut berikut:
Tabel 12. Hasil Perhitungan Reorder Point
No Jenis Kayu Reorder Point (
1 Meranti 3.511,8
2 Rimba Campuran 1.741,85
3 Indah 50
5. Perencanaan Persediaan Bahan Baku
Maka perencanaan persediaan bahan baku kayu gelondongan pada PT
KTC tahun 2011 dapat disajikan dalam tabel MRP berikut:
54
Tabel 13. Perencanaan Persediaan Kelompok Kayu Meranti
Safety stock = 1.332,5
Lead time = 7 hari = 0,25 bulan
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
GR 9.229,99 6.683,34 8.636,05 9.647,72 11.219,88 9.457,22 8.558,68 7.619,79 8.589,24 9.394,80 7.491,43 8.078,02
OH
6.683,34 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
NR 9.229,99 0 8.636,05 9.647,72 11.219,88 9.457,22 8.558,68 7.619,79 8.589,24 9.394,80 7.491,43 8.078,02
POR 15.913,33 8.636,05 9.647,72 11.219,88 9.457,22 8.558,68 7.619,79 8.589,24 9.394,80 7.491,43 8.078,02
PORE 15.913,33 8.636,05 9.647,72 11.219,88 9.457,22 8.558,68 7.619,79 8.589,24 9.394,80 7.491,43 8.078,02
Biaya Pemesanan Meranti / tahun = 11 x Rp 85.689.670
= Rp 942.586.370
Biaya Simpan Meranti / tahun = biaya simpan OH + biaya simpan SS
= (11.581,26 x 6.683,34) + (11.581,26 x 1.332,5 x 12)
= 77.401.485,55 + 185.184.384,6
= Rp 262.585.870,19
55
Biaya Pembelian Meranti / tahun = (15.913,33 + 8.636,05 + 9.647,72 + 11.219,88 + 9.457,22 + 8.558,68 + 7.619,79 +
8.589,24 + 9.394,8 + 7.491,43 + 8.078,02) x 1.045.000
= Rp 109.313.437.000
Biaya Persediaan = Biaya Pemesanan + Biaya Simpan
= Rp 942.586.370 + Rp 262.585.870,19
= Rp 1.205.172.240,19
Total Biaya = Biaya Pembelian + Biaya Persediaan
= Rp 109.313.437.000 + Rp 1.205.172.240,19
= Rp 110.518.609.240,19
56
Tabel 14. Perencanaan Persediaan Kelompok Kayu Rimba Campuran
Safety stock = 755,47
Lead time = 7 hari = 0,25 bulan
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
GR 3.906,73 2.717,02 3.883,54 4.398,03 5.240,22 4.660,77 4.311,29 3.573,90 3.814,19 4.168,30 3.166,66 3.505,44
OH
2.717,02 0 4.398,03 0 4.660,77 0 3.573,90 0 4.168,30 0 3.505,44
NR 3.906,73 0 3.883,54 0 5.240,22 0 4.311,29 0 3.814,19 0 3.166,66 0
POR 6.623,75 8.281,58 9.900,99 7.885,19 7.982,49 6.672,10
PORE 6.623,75 8.281,58 9.900,99 7.885,19 7.982,49 6.672,10
Biaya Pemesanan Rimba Campuran / tahun = 6 x Rp 85.689.670
= Rp 514.138.020
Biaya Simpan Rimba Campuran / tahun = biaya simpan OH + biaya simpan SS
= [11.581,26 x (2.717,02 + 4.398,03 + 4.660,77 + 3.573,9 + 4.163,3 + 3.505,44) ] +
(11.581,26 x 755,47 x 12)
= Rp 371.632.371,10
Biaya Pembelian Rimba Campuran / tahun = (6.623,75 + 8.281,58 + 9.900,99 + 7.885,19 + 7.982,49 + 6.672,10) x Rp 855.000
57
= Rp 40.480.920.405
Biaya Persediaan = Biaya Pemesanan + Biaya Simpan
= Rp 514.138.020 + Rp 371.632.371,10
= Rp 885.761.391,1
Total Biaya = Biaya Pembelian + Biaya Persediaan
= Rp 40.480.920.405 + Rp 885.761.391,1
= Rp 41.366.681.896,1
Tabel 15. Perencanaan Persediaan Kelompok Kayu Indah
Safety stock = 15,37
Lead time = 7 hari = 0,25 bulan
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
GR 102,69 83,86 104,53 112,34 131,16 120,96 113,18 96,71 108,25 119,20 90,00 95,21
OH
1.175,39 1.091,53 987,00 874,67 743,50 622,55 509,37 412,66 304,41 185,21 95,21
NR 102,69 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
POR 1.278,08
PORE 1.278,08
58
Biaya Pemesanan Kayu Indah / tahun = 1 x Rp 85.689.670
= Rp 85.689.670
Biaya Simpan Kayu Indah / tahun = biaya simpan OH + biaya simpan SS
= [(11.581,26 x 1175,39) + (11.581,26 x 1091,53) + (11.581,26 x 987,00) + (11.581,26
x 874,67) + (11.581,26 x 743,50) + (11.581,26 x 622.55) + (11.581,26 x 509.37) +
(11.581,26 x 412.66) + (11.581,26 x 304.41) + (11.581,26 x 185.21) + (11.581,26 x
95.21)] + (11.581,26 x 15,37 x 12)
= Rp 81.086.177,90 + Rp 2.136.048,02
= Rp 83.222.225,92
Biaya Pembelian Kayu Indah / tahun = (1278,08) x Rp 1.235.000
= Rp 1.578.427.605,44
Biaya Persediaan = Biaya Pemesanan + Biaya Simpan
= Rp 85.689.670 + Rp 83.222.225,92
59
= Rp 168.911.895,9
Total Biaya = Biaya Pembelian + Biaya Persediaan
= Rp 1.578.427.605,44 + Rp 168.911.895,9
= Rp 1.916.251.397
GR Gross Require
60
V. ANALISA DAN PEMBAHASAN
A. Peramalan Kebutuhan Bahan Baku
Berdasarkan data yang diperoleh dari PT KTC, maka dapat dilihat
komponen data bersifat acak (random) dan tidak ada pengaruh trend, siklus,
maupun pola musiman.
Sumber: Data Bag. Log Supply PT. Katingan Timber Celebes Makassar
Diagram 2. Laju Permintaan bahan baku tahun 2009-2010
Setelah diketahui pola dari data hasil penelitian kemudian dilakukan
peramalan permintaan. Peramalan yang digunakan adalah peramalan dengan
analisa deret waktu, yaitu weighted moving average dan exponential smoothing
karena pola data yang bersifat stasioner. Suatu data deret waktu yang bersifat
stasioner, merupakan suatu serial data yang nilai rata-ratanya tidak banyak
berubah sepanjang waktu. Berdasarkan hasil wawancara diketahui bahwa pola
0.00
5000.00
10000.00
15000.00
20000.00
25000.00
Pe
rmin
taan
m
3
Periode (Bulan)
2009
2010
61
permintaan di masa lalunya cukup konsisten dalam periode waktu yang lama,
sehingga diharapkan pola tersebut masih akan tetap berlanjut.
Dari hasil perhitungan peramalan permintaan menggunakan kriteria
pemilihan metode berdasarkan nilai MAD dan MFE, maka peramalan terbaik
untuk ketiga jenis bahan baku ini adalah dengan metode Exponential Smoothing
karena memiliki nilai MFE yang paling mendekati nol.
B. Persediaan Pengaman (Safety Stock) Bahan Baku
Fungsi dari safety stock yaitu untuk mengurangi risiko kehabisan
persediaan. Semakin besar tingkat safety stock-nya maka kemungkinan kehabisan
persediaan semakin kecil.
Berdasarkan hasil perhitungan, untuk ketiga jenis bahan baku didapatkan
safety stock-nya yaitu untuk kelompok jenis kayu meranti sebanyak 1.332,5 ,
hal ini berarti bahwa perusahaan harus memiliki persediaan Meranti minimal
1.332,5 untuk mengantisipasi terjadinya kekurangan barang dalam kebutuhan
produksi. Demikian pula halnya dengan Kelompok Jenis Rimba Campuran
dengan safety stock sebanyak 755,47 dan Kelompok Jenis Kayu Indah
sebanyak 15,37
C. Ukuran Pemesanan (Lot Sizing) Bahan Baku
Teknik lot sizing merupakan teknik untuk menentukan jumlah pemesanan
yang optimal serta menentukan kapan waktu yang tepat untuk melakukan
pemesanan.
62
Berdasarkan plot data yang diperoleh maka diambil kesimpulan bahwa
metode yang cocok untuk melakukan lot sizing adalah metode Silver Meal, karena
metode ini memberikan solusi optimum dan menghasilkan biaya persediaan yang
rendah. Dengan menggunakan metode Silver Meal dihitung ukuran pemesanan
untuk periode 2011 untuk kelompok jenis kayu meranti yaitu sebanyak 11 kali
pemesanan yaitu pada periode Januari, Maret, April, Mei, Juni, Juli, Agustus,
September, Oktober, November, dan Desember dengan biaya pemesanan yaitu
sebesar 11 x Rp 85.689.670 = Rp 942.586.370 sedangkan untuk kelompok jenis
kayu rimba campuran dengan 6 kali pemesanan yaitu pada periode Januari,
Maret, Mei, Juli, September, dan November dengan biaya pemesanan yaitu
sebesar 6 x Rp 85.689.670 = Rp 514.138.020 adapun untuk kelompok jenis kayu
indah yaitu sebanyak 1 kali pemesanan yaitu periode Januari dengan biaya
pemesanan sebesar Rp 85.689.670.
Untuk lebih jelasnya biaya pemesanan periode 2011 untuk tiap bahan baku
dapat dilihat pada tabel 16.
Tabel 16. Biaya Pemesanan Bahan Baku Periode 2011
Jenis Kayu Biaya Pemesanan
Meranti Rp 942.586.370
Rimba Campuran Rp 514.138.020
Indah Rp 85.689.670
TOTAL Rp 1.542.414.060
63
D. Waktu Pemesanan Kembali (Reorder Point) Bahan Baku
Fungsi menentukan reorder point (ROP) yaitu untuk mengetahui berapa
banyak batas minimal tingkat persediaan yang harus dipertimbangkan sehingga
tidak terjadi kekurangan persediaan. Jumlah yang diharapkan tersebut dihitung
selama masa tenggang. Dalam penelitian ini, ROP ditambahkan dengan safety
stock yang mengacu kepada probabilitas atau kemungkinan terjadinya kekurangan
stock selama masa tenggang.
Berdasarkan keadaan yang dialami perusahaan maka diketahui bahwa waktu
tenggang pemesanan bahan baku untuk setiap jenis bahan baku yaitu 7 hari.
Sedangkan rata-rata permintaan untuk jenis bahan baku Meranti 8.717,18 ,
jenis kayu Rimba Campuran 3.945,51 , jenis kayu Indah 106,51 . Dengan
demikian dengan diketahuinya lead time dan permintaan rata-rata maka digunakan
model pencarian reorder point untuk jumlah lead time konstan dan permintaan
besifat variabel. Berdasarkan hasil wawancara, diketahui bahwa perusahaan
menetapkan risiko kehabisan persediaan untuk seluruh jenis bahan baku tidak
lebih dari 1%.
Setelah dilakukan perhitungan diperoleh hasil reorder point untuk jenis
Meranti sebanyak 3.511,8 , Rimba Campuran, 1.741,85 , kayu Indah 50 .
Hal ini berarti bahwa perusahaan harus mengadakan pemesanan kembali bahan
baku apabila minimal stok Meranti sebanyak 3.511,8 , Rimba Campuran
1.741,85 , dan kayu Indah 50 .
65
Diagram 5. Pola Persediaan Kayu Indah
E. Perencanaan Persediaan Bahan Baku Kayu Gelondongan
Berdasarkan semua perhitungan yang telah dilakukan maka akan dilakukan
perencanaan persediaan bahan baku kayu gelondongan periode tahun 2011.
Perencanaan ini dimaksudkan agar pemesanan bahan baku dapat lebih terjadwal
sehingga akan mengurangi resiko tidak tersedianya bahan baku untuk kebutuhan
produksi.
Perencanaan yang dilakukan ini disusun dalam tabel MRP. Misalnya untuk
kelompok jenis kayu Meranti yang dapat dibahasakan sebagai berikut:
Pada bulan Januari perusahaan melakukan pemesanan bahan baku untuk 2
bulan ke depan sebanyak 15.913,33 dari supplier dengan lead time 7
hari. Kemudian untuk kebutuhan produksi, perusahaan memakai bahan baku
tersebut hingga stoknya terus berkurang hingga pada akhir bulan Februari
66
bahan baku telah mencapai titik reorder point yaitu 3.511,8 . Maka jika
persediaan tersebut sudah mencapai titik ini maka perusahaan harus
melakukan pemesanan berikutnya yaitu sebanyak 8.636,05 . Sama
halnya pemesanan terdahulu, perusahaan juga harus menunggu selama 7
hari hingga bahan baku tiba dan siap digunakan untuk kebutuhan produksi.
Hal tersebut berlaku pula untuk bahan baku jenis Rimba Campuran dan
kayu Indah, dengan rincian terlampir.
Berdasarkan hasil perhitungan maka diperoleh total biaya persediaan bahan
baku sebagai berikut:
Tabel 17. Total Biaya Persediaan Bahan Baku Kayu Gelondongan
Jenis Kayu Biaya Persediaan
Meranti Rp 1.205.172.240,19
Rimba Campuran Rp 885.761.391,10
Indah Rp 168.911.895,90
TOTAL Rp 2.259.845.527,19
Dari hasil tersebut maka akan dibandingkan dengan kebijakan yang
dilakukan oleh perusahaan dengan jumlah pengiriman per tahun sebanyak 30
kali.
Tabel 18. Perbandingan Total Biaya Persediaan
Kebijakan Perusahaan
30 kali Pemesanan
Lot Sizing Silver Meal
17 Kali Pemesanan
Rp 2.570.690.100,00 Rp 2.259.845.527,19
67
Berdasarkan perbandingan, perusahaan dapat menghemat biaya sebesar Rp
2.570.690.100 – Rp 2.259.845.527,19 = Rp 310.844.572,8 ini menunjukkan
bahwa terjadi efisiensi sebesar 12,09 % dengan menggunakan teknik lot sizing
Silver Meal.
68
VI. PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka diperoleh
kesimpulan:
1. Safety Stock ketiga jenis bahan baku yaitu kelompok jenis kayu
Meranti sebanyak 1.332,5 kelompok jenis Rimba Campuran
sebanyak 755,47 dan kelompok jenis kayu Indah sebanyak 15,37
. Sedangkan total biaya pemesanan bahan baku per tahununtuk
kelompok jenis kayu Meranti yaitu sebanyak Rp 942.586.370 untuk
kelompok jenis kayu Rimba Campuran Rp 514.138.020 adapun untuk
kelompok jenis kayu Indah dengan biaya pemesanan sebesar Rp
85.689.670.
2. Ukuran pemesanan (Lot size) bahan baku:
Untuk jenis Meranti 11 kali pemesanan, untuk jenis kayu Rimba
Campuran 6 kali pemesanan, dan untuk jenis Kayu Indah 1 kali
pemesanan. Sedangkan waktu pemesanan kembali bahan baku
(Reorder Point) untuk jenis meranti sebanyak 3.511,8 rimba
campuran 1.741,85 kayu indah 50 .
69
3. Rencana persediaan bahan baku kayu gelondongan tahun 2011:
Berdasarkan hasil perhitungan yang telah dibuat maka dapat diambil
kesimpulan bahwa
Untuk kelompok jenis kayu Meranti:
a. Januari pemesanan sebanyak 15.913,33
b. Maret pemesanan sebanyak 8.636,05
Selanjutnya pemesanan sampai akhir periode terlampir
Untuk kelompok jenis Rimba Campuran:
a. Januari pemesanan sebanyak 6.623,75
b. Maret pemesanan sebanyak 8.281,58
Selanjutnya pemesanan sampai akhir periode terlampir
Untuk kelompok jenis Kayu Indah, pemesanan dilakukan pada bulan
Januari sebanyak 1.278,08
B. Saran
1. Bagi akademik
a. Hendaknya perencanaan dan pengendalian persediaan bahan baku
semakin diutamakan pada mahasiswa dalam lingkup perkuliahan
karena perencanaan dan pengendalian persediaan bahan baku
merupakan hal mendasar untuk menjalankan proses produksi.
70
b. Studi ini dapat dilanjutkan pada penelitian baru mengenai analisis
penghematan biaya persediaan pada PT. Katingan Timber
Celebes.
2. Bagi perusahaan
PT. Katingan Timber Celebes sebaiknya melakukan upaya perbaikan
dalam mengelola sistem persediaan bahan baku kayu gelondongan
karena hal ini sangat berpotensi dalam penghematan biaya pada
perusahaan.
71
DAFTAR PUSTAKA
1. Arsyad, Lincolin. 2009. Peramalan Bisnis. BPFE, Yogyakarta
2. Gaspersz, Vincent. 1998. Production Planning and Inventory Control:
Berdasarkan Pendekatan Sistem Terintegrasi MRP II dan JIT menuju
Manufakturing 21. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta
3. http://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:DETuTFBxsGYJ:digilib.petra.ac
.id/jiunkpe/s1/tmi/2007/jiunkpe-ns-s1-2007-25403079-5543-data_mining-
chapter2.pdf. (diakses tanggal 30 desember 2010).
4. Nahmias, Steven. 2001. Production and Operations Analysis-Fourth Edition.
McGraw –Hill/Irwin Series, Singapore
5. Nasution, Arman Hakim. 2006. Manajemen Industri. Andi, Yogyakarta
6. Nasution, Arman Hakim & Prasetyawan, Yudha. 2008. Perencanaan &
Pengendalian Produksi. Graha Ilmu, Yogyakarta.
7. Rangkuti, Freddy. 2004. Manajemen Persediaan: Aplikasi di bidang bisnis.
Rajawali Pers, Jakarta.
8. Syahrul, Andrikonofa.2007. Analisa Persediaan Bahan Baku dengan Metode
Material Requirement Planning pada Industri Proses.
(http://rac.uii.ac.id/server/document/.pdf, (diakses tanggal 30 desember 2010).
73
Lampiran A Grafik Laju Permintaan Bahan Baku Kayu Gelondongan
1. Kelompok Jenis Kayu Meranti
0.00
2000.00
4000.00
6000.00
8000.00
10000.00
12000.00
14000.00
16000.00
Permintaan(m 3)
Periode (bulan)
Meranti
74
2. Kelompok Jenis Kayu Rimba Campuran
0.00
1000.00
2000.00
3000.00
4000.00
5000.00
6000.00
7000.00
Permintaan(m 3)
Periode (Bulan)
Rimba Campuran
75
3. Kelompok Jenis Kayu Indah
0.00
20.00
40.00
60.00
80.00
100.00
120.00
140.00
160.00
180.00
Permintaan(m 3)
Periode (Bulan)
Kel. Kayu Indah
76
Lampiran B. Tabel Hasil Peramalan
1. Tabel Hasil Peramalan Weighted Moving Average (WMA)
a. Kelompok Jenis Kayu Meranti
BULAN PERMINTAAN
AKTUAL WMA MAD MFE
2 3 5 2 3 5 2 3 5
JAN '09 9629,86
FEB 8726,44
MAR 14002,17 9087,81 4914,36 4914,36
APR 9032,47 11891,88 11544,99 2859,41 2512,52 -2859,41 -2512,52
MAY 6001,82 11020,35 10462,17 5018,53 4460,35 -5018,53 -4460,35
JUN 5149,24 7214,08 8511,09 8843,29 2064,84 3361,85 1787,40 -2064,84 -3361,85 3361,85
JUL 8111,28 5490,27 6181,66 7339,42 2621,01 1929,62 6181,66 2621,01 1929,62 1929,62
AUG 10002,37 6926,46 6800,78 7778,19 3075,91 3201,59 6800,78 3075,91 3201,59 3201,59
SEP 10352,15 9245,93 8464,42 8156,48 1106,22 1887,73 8464,42 1106,22 1887,73 1887,73
OCT 11521,00 10212,24 9799,04 8878,70 1308,76 1721,96 9799,04 1308,76 1721,96 1721,96
NOV 8351,17 11053,46 10866,62 10005,36 2702,29 2515,45 5835,72 -2702,29 -2515,45 2515,45
DEC 6710,04 9619,10 9702,32 9526,46 2909,06 2992,28 3717,77 -2909,06 -2992,28 2992,28
JAN '10 5292,51 7366,49 8164,57 8693,90 2073,98 2872,06 2420,45 -2073,98 -2872,06 2872,06
FEB 10588,75 5859,52 6329,50 7316,56 4729,23 4259,25 6329,50 4729,23 4259,25 4259,25
MAR 10658,86 8470,25 8224,14 8623,23 2188,61 2434,72 8224,14 2188,61 2434,72 2434,72
APR 12793,29 10630,82 9564,56 8945,92 2162,47 3228,73 9564,56 2162,47 3228,73 3228,73
MAY 7694,56 11939,52 11712,05 10567,09 4244,96 4017,49 3677,07 -4244,96 -4017,49 4017,49
JUN 7660,39 9734,05 9817,04 9356,38 2073,66 2156,65 5503,74 -2073,66 -2156,65 2156,65
JUL 6680,19 7674,06 8697,22 9286,49 993,87 2017,03 4663,16 -993,87 -2017,03 2017,03
AUG 9558,54 7072,27 7177,12 8088,28 2486,27 2381,42 7177,12 2486,27 2381,42 2381,42
SEP 10201,49 8407,20 8315,41 8740,32 1794,29 1886,09 8315,41 1794,29 1886,09 1886,09
OCT 5587,30 9944,31 9304,35 8863,84 4357,01 3717,05 1870,26 -4357,01 -3717,05 3717,05
NOV 8664,19 7432,98 7765,81 7620,98 1231,21 898,39 7765,81 1231,21 898,39 898,39
DEC 10382,25 7433,43 8048,58 8247,31 2948,82 2333,67 8048,58 2948,82 2333,67 2333,67
TOTAL 59864,76 56785,89 116146,56 1269,54 -4459,56 49813,01 HASIL AKHIR 2721,13 2704,09 6112,98 57,71 -212,36 2621,74
77
b. Kelompok Jenis Kayu Rimba Campuran
BULAN PERMINTAAN
AKTUAL WMA MAD MFE
2 3 5 2 3 5 2 3 5
JAN '09 3588,43
FEB 3024,21
MAR 6058,60 3249,90 2808,70 2808,70
APR 3047,77 4844,84 4654,25 1797,07 1606,48 -1797,07 -1606,48
MAY 2027,86 4252,10 3946,31 2224,24 1918,45 -2224,24 -1918,45
JUN 1960,64 2435,82 3139,98 3293,68 475,18 1179,34 781,30 -475,18 -1179,34 1179,34
JUL 3008,58 1987,53 2198,23 2707,66 1021,05 810,35 2198,23 1021,05 810,35 810,35
AUG 3936,93 2589,40 2498,05 2911,77 1347,53 1438,88 2498,05 1347,53 1438,88 1438,88
SEP 4014,22 3565,59 3263,17 3076,18 448,63 751,05 3263,17 448,63 751,05 751,05
OCT 5018,89 3983,30 3789,91 3393,64 1035,59 1228,99 3789,91 1035,59 1228,99 1228,99
NOV 3547,70 4617,02 4501,10 4094,71 1069,32 953,40 2594,30 -1069,32 -953,40 953,40
DEC 2556,98 4136,18 4082,36 3920,25 1579,20 1525,38 1031,60 -1579,20 -1525,38 1525,38
JAN '10 2181,43 2953,27 3346,58 3531,23 771,84 1165,15 1016,28 -771,84 -1165,15 1165,15
FEB 5050,10 2331,65 2567,35 2996,82 2718,45 2482,75 2567,35 2718,45 2482,75 2482,75
MAR 4912,24 3902,63 3690,88 3824,38 1009,61 1221,37 3690,88 1009,61 1221,37 1221,37
APR 6082,89 4967,38 4407,44 4021,67 1115,51 1675,45 4407,44 1115,51 1675,45 1675,45
MAY 4081,36 5614,63 5525,14 4899,47 1533,27 1443,78 2637,58 -1533,27 -1443,78 1443,78
JUN 3962,09 4881,97 4848,00 4554,72 919,88 885,91 3076,19 -919,88 -885,91 885,91
JUL 2836,20 4009,80 4422,03 4613,92 1173,60 1585,83 1250,37 -1173,60 -1585,83 1585,83
AUG 4054,36 3286,56 3423,00 3842,68 767,80 631,36 3423,00 767,80 631,36 631,36
SEP 4523,00 3567,10 3670,46 3997,83 955,90 852,54 3670,46 955,90 852,54 852,54
OCT 2164,61 4335,54 4045,05 3991,66 2170,93 1880,44 284,17 -2170,93 -1880,44 1880,44
NOV 3844,10 3107,97 3250,08 3261,15 736,13 594,02 3250,08 736,13 594,02 594,02
DEC 4308,13 3172,30 3476,03 3564,22 1135,83 832,10 3476,03 1135,83 832,10 832,10
TOTAL 28815,27 26663,00 48906,38 1386,19 -1625,29 23138,07
HASIL AKHIR 1309,78 1269,67 2574,02 63,01 -77,39 1217,79
78
c. Kelompok Jenis Kayu Indah
BULAN PERMINTAAN
AKTUAL
WMA MAD MFE
2 3 5 2 3 5 2 3 5
JAN '09 100,24
FEB 80,21
MAR 160,00 88,22 71,78 71,78
APR 80,23 128,08 124,11 47,85 43,88 -47,85 -43,88
MAY 60,00 112,14 104,16 52,14 44,16 -52,14 -44,16
JUN 55,00 68,09 86,07 90,09 13,09 31,07 23,93 -13,09 -31,07 31,07
JUL 80,17 57,00 61,55 74,07 23,17 18,62 61,55 23,17 18,62 18,62
AUG 110,00 70,10 68,59 79,09 39,90 41,42 68,59 39,90 41,42 41,42
SEP 110,00 98,07 90,05 85,06 11,93 19,95 90,05 11,93 19,95 19,95
OCT 130,23 110,00 104,03 93,53 20,23 26,20 104,03 20,23 26,20 26,20
NOV 95,18 122,14 120,12 109,61 26,96 24,94 70,25 -26,96 -24,94 24,94
DEC 80,00 109,20 108,66 105,14 29,20 28,66 51,34 -29,20 -28,66 28,66
JAN '10 75,00 86,07 94,60 99,08 11,07 19,60 55,40 -11,07 -19,60 19,60
FEB 125,20 77,00 80,54 89,06 48,20 44,66 80,54 48,20 44,66 44,66
MAR 120,14 105,12 101,10 103,62 15,02 19,04 101,10 15,02 19,04 19,04
APR 150,00 122,16 112,63 105,61 27,84 37,37 112,63 27,84 37,37 37,37
MAY 110,75 138,06 136,08 124,57 27,31 25,33 85,42 -27,31 -25,33 25,33
JUN 105,41 126,45 124,40 118,35 21,04 18,99 86,42 -21,04 -18,99 18,99
JUL 80,23 107,55 115,93 118,85 27,32 35,70 44,53 -27,32 -35,70 35,70
AUG 119,78 90,30 93,89 102,34 29,48 25,89 93,89 29,48 25,89 25,89
SEP 130,17 103,96 105,04 111,12 26,21 25,13 105,04 26,21 25,13 25,13
OCT 60,79 126,01 117,07 113,69 65,22 56,28 4,52 -65,22 -56,28 56,28
NOV 100,42 88,54 93,40 92,87 11,88 7,02 93,40 11,88 7,02 7,02
DEC 110,17 84,57 94,48 98,36 25,60 15,69 94,48 25,60 15,69 15,69
TOTAL 672,43 609,59 1427,09 30,03 -47,62 521,55
HASIL AKHIR 30,57 29,03 75,11 1,37 -2,27 27,45
79
2. Tabel Hasil Peramalan Exponential Smoothing (ES)
a. Kelompok Jenis Kayu Meranti
BULAN PERMINTAAN
AKTUAL
Exponential Smoothing MAD MFE
α = 0,1 α = 0,5 α = 0,9 α = 0,1 α = 0,5 α = 0,9 α = 0,1 α = 0,5 α = 0,9
JAN '09 9629,86
FEB 8726,44 9629,86 9629,86 9629,86
MAR 14002,17 9539,52 9178,15 8816,78 4462,65 4824,02 5185,39 4462,65 4824,02 5185,39
APR 9032,47 9985,78 11590,16 13483,63 953,31 2557,69 4451,16 -953,31 -2557,69 -4451,16
MAY 6001,82 9890,45 10311,32 9477,59 3888,63 4309,50 3475,77 -3888,63 -4309,50 -3475,77
JUN 5149,24 9501,59 8156,57 6349,40 4352,35 3007,33 1200,16 -4352,35 -3007,33 -1200,16
JUL 8111,28 9066,35 6652,90 5269,26 955,07 1458,38 2842,02 -955,07 1458,38 2842,02
AUG 10002,37 8970,85 7382,09 7827,08 1031,52 2620,28 2175,29 1031,52 2620,28 2175,29
SEP 10352,15 9074,00 8692,23 9784,84 1278,15 1659,92 567,31 1278,15 1659,92 567,31
OCT 11521,00 9201,81 9522,19 10295,42 2319,19 1998,81 1225,58 2319,19 1998,81 1225,58
NOV 8351,17 9433,73 10521,60 11398,44 1082,56 2170,43 3047,27 -1082,56 -2170,43 -3047,27
DEC 6710,04 9325,48 9436,38 8655,90 2615,44 2726,34 1945,86 -2615,44 -2726,34 -1945,86
JAN '10 5292,51 9063,93 8073,21 6904,63 3771,42 2780,70 1612,12 -3771,42 -2780,70 -1612,12
FEB 10588,75 8686,79 6682,86 5453,72 1901,96 3905,89 5135,03 1901,96 3905,89 5135,03
MAR 10658,86 8876,99 8635,81 10075,25 1781,87 2023,05 583,61 1781,87 2023,05 583,61
APR 12793,29 9055,17 9647,33 10600,50 3738,12 3145,96 2192,79 3738,12 3145,96 2192,79
MAY 7694,56 9428,99 11220,31 12574,01 1734,43 3525,75 4879,45 -1734,43 -3525,75 -4879,45
JUN 7660,39 9255,54 9457,44 8182,51 1595,15 1797,05 522,12 -1595,15 -1797,05 -522,12
JUL 6680,19 9096,03 8558,91 7712,60 2415,84 1878,72 1032,41 -2415,84 -1878,72 -1032,41
AUG 9558,54 8854,44 7619,55 6783,43 704,10 1938,99 2775,11 704,10 1938,99 2775,11
SEP 10201,49 8924,85 8589,05 9281,03 1276,64 1612,44 920,46 1276,64 1612,44 920,46
OCT 5587,30 9052,52 9395,27 10109,44 3465,22 3807,97 4522,14 -3465,22 -3807,97 -4522,14
NOV 8664,19 8706,00 7491,28 6039,51 41,81 1172,91 2624,68 -41,81 1172,91 2624,68
DEC 10382,25 8701,81 8077,74 8401,72 1680,44 2304,51 1980,53 1680,44 2304,51 1980,53
TOTAL 47045,86 57226,63 54896,25 -6696,60 103,69 1519,35
HASIL AKHIR 2138,45 2601,21 2495,28 -304,39 4,71 69,06
80
b. Kelompok Jenis Kayu Rimba Campuran
BULAN PERMINTAAN
AKTUAL
Exponential Smoothing MAD MFE
α = 0,1 α = 0,5 α = 0,9 α = 0,1 α = 0,5 α = 0,9 α = 0,1 α = 0,5 α = 0,9
JAN '09 3588,43
FEB 3024,21 3588,43 3588,43 3588,43
MAR 6058,60 3532,01 3306,32 3080,63 2526,59 2752,28 2977,97 2526,59 2752,28 2977,97
APR 3047,77 3784,67 4682,46 5760,80 736,90 1634,69 2713,03 -736,90 -1634,69 -2713,03
MAY 2027,86 3710,98 3865,12 3319,07 1683,12 1837,26 1291,21 -1683,12 -1837,26 -1291,21
JUN 1960,64 3542,67 2946,49 2156,98 1582,03 985,85 196,34 -1582,03 -985,85 -196,34
JUL 3008,58 3384,46 2453,56 1980,27 375,88 555,02 1028,31 -375,88 555,02 1028,31
AUG 3936,93 3346,87 2731,07 2905,75 590,06 1205,86 1031,18 590,06 1205,86 1031,18
SEP 4014,22 3405,88 3334,00 3833,81 608,34 680,22 180,41 608,34 680,22 180,41
OCT 5018,89 3466,71 3674,11 3996,18 1552,18 1344,78 1022,71 1552,18 1344,78 1022,71
NOV 3547,70 3621,93 4346,50 4916,62 74,23 798,80 1368,92 -74,23 -798,80 -1368,92
DEC 2556,98 3614,51 3947,10 3684,59 1057,53 1390,12 1127,61 -1057,53 -1390,12 -1127,61
JAN '10 2181,43 3508,76 3252,04 2669,74 1327,33 1070,61 488,31 -1327,33 -1070,61 -488,31
FEB 5050,10 3376,02 2716,74 2230,26 1674,08 2333,36 2819,84 1674,08 2333,36 2819,84
MAR 4912,24 3543,43 3883,42 4768,12 1368,81 1028,82 144,12 1368,81 1028,82 144,12
APR 6082,89 3680,31 4397,83 4897,83 2402,58 1685,06 1185,06 2402,58 1685,06 1185,06
MAY 4081,36 3920,57 5240,36 5964,38 160,79 1159,00 1883,02 160,79 -1159,00 -1883,02
JUN 3962,09 3936,65 4660,86 4269,66 25,44 698,77 307,57 25,44 -698,77 -307,57
JUL 2836,20 3939,19 4311,47 3992,85 1102,99 1475,27 1156,65 -1102,99 -1475,27 -1156,65
AUG 4054,36 3828,89 3573,84 2951,86 225,47 480,52 1102,50 225,47 480,52 1102,50
SEP 4523,00 3851,44 3814,10 3944,11 671,56 708,90 578,89 671,56 708,90 578,89
OCT 2164,61 3918,60 4168,55 4465,11 1753,99 2003,94 2300,50 -1753,99 -2003,94 -2300,50
NOV 3844,10 3743,20 3166,58 2394,66 100,90 677,52 1449,44 100,90 677,52 1449,44
DEC 4308,13 3753,29 3505,34 3699,16 554,84 802,79 608,97 554,84 802,79 608,97
TOTAL 22155,62 27309,44 26962,57 2767,64 1200,83 1296,22
HASIL AKHIR 1007,07 1241,34 1225,57 125,80 54,58 58,92
81
c. Kelompok Jenis Kayu Indah
BULAN PERMINTAAN
AKTUAL
Exponential Smoothing MAD MFE
α = 0,1 α = 0,5 α = 0,9 α = 0,1 α = 0,5 α = 0,9 α = 0,1 α = 0,5 α = 0,9
JAN '09 100,24
FEB 80,21 100,24 100,24 100,24
MAR 160,00 98,24 90,23 82,21 61,76 69,78 77,79 61,76 69,78 77,79
APR 80,23 104,41 125,11 152,22 24,18 44,88 71,99 -24,18 -44,88 -71,99
MAY 60,00 101,99 102,67 87,43 41,99 42,67 27,43 -41,99 -42,67 -27,43
JUN 55,00 97,80 81,34 62,74 42,80 26,34 7,74 -42,80 -26,34 -7,74
JUL 80,17 93,52 68,17 55,77 13,35 12,00 24,40 -13,35 12,00 24,40
AUG 110,00 92,18 74,17 77,73 17,82 35,83 32,27 17,82 35,83 32,27
SEP 110,00 93,96 92,08 106,77 16,04 17,92 3,23 16,04 17,92 3,23
OCT 130,23 95,57 101,04 109,68 34,66 29,19 20,55 34,66 29,19 20,55
NOV 95,18 99,03 115,64 128,17 3,85 20,46 32,99 -3,85 -20,46 -32,99
DEC 80,00 98,65 105,41 98,48 18,65 25,41 18,48 -18,65 -25,41 -18,48
JAN '10 75,00 96,78 92,70 81,85 21,78 17,70 6,85 -21,78 -17,70 -6,85
FEB 125,20 94,60 83,85 75,68 30,60 41,35 49,52 30,60 41,35 49,52
MAR 120,14 97,66 104,53 120,25 22,48 15,61 0,11 22,48 15,61 -0,11
APR 150,00 99,91 112,33 120,15 50,09 37,67 29,85 50,09 37,67 29,85
MAY 110,75 104,92 131,17 147,02 5,83 20,42 36,27 5,83 -20,42 -36,27
JUN 105,41 105,50 120,96 114,38 0,09 15,55 8,97 -0,09 -15,55 -8,97
JUL 80,23 105,49 113,18 106,31 25,26 32,95 26,08 -25,26 -32,95 -26,08
AUG 119,78 102,97 96,71 82,84 16,81 23,07 36,94 16,81 23,07 36,94
SEP 130,17 104,65 108,24 116,09 25,52 21,93 14,08 25,52 21,93 14,08
OCT 60,79 107,20 119,21 128,76 46,41 58,42 67,97 -46,41 -58,42 -67,97
NOV 100,42 102,56 90,00 67,59 2,14 10,42 32,83 -2,14 10,42 32,83
DEC 110,17 102,35 95,21 97,14 7,82 14,96 13,03 7,82 14,96 13,03
TOTAL 529,94 634,52 639,36 48,91 24,93 29,62
HASIL AKHIR 24,09 28,84 29,06 2,22 1,13 1,35
82
3. Tabel Hasil Peramalan
a. Kelompok Jenis Kayu Meranti
NO BULAN PERMINTAAN AKTUAL Nilai Eks. Smoothing α = 0,5
1 JANUARI'09 9629,86
2 FEBRUARI 8726,44 9629,86
3 MARET 14002,17 9178,15
4 APRIL 9032,47 11590,16
5 MEI 6001,82 10311,32
6 JUNI 5149,24 8156,57
7 JULI 8111,28 6652,90
8 AGUSTUS 10002,37 7382,09
9 SEPTEMBER 10352,15 8692,23
10 OKTOBER 11521,00 9522,19
11 NOVEMBER 8351,17 10521,60
12 DESEMBER 6710,04 9436,38
13 JANUARI'10 5292,51 8073,21
14 FEBRUARI 10588,75 6682,86
15 MARET 10658,86 8635,81
16 APRIL 12793,29 9647,33
17 MEI 7694,56 11220,31
18 JUNI 7660,39 9457,44
19 JULI 6680,19 8558,91
20 AGUSTUS 9558,54 7619,55
21 SEPTEMBER 10201,49 8589,05
22 OKTOBER 5587,30 9395,27
23 NOVEMBER 8664,19 7491,28
24 DESEMBER 10382,25 8077,74
25
9229,99
26 6683,34
27 8636,05
28 9647,72
29 11219,88
30 9457,22
31 8558,68
32 7619,79
33 8589,24
34 9394,80
35 7491,43
36 8078,02
TOTAL 309128,36
83
b. Kelompok Rimba Campuran
NO BULAN PERMINTAAN AKTUAL Nilai Eks. Smoothing α = 0,5
1 JANUARI'09 3588,43
2 FEBRUARI 3024,21 3588,43
3 MARET 6058,60 3306,32
4 APRIL 3047,77 4682,46
5 MEI 2027,86 3865,12
6 JUNI 1960,64 2946,49
7 JULI 3008,58 2453,56
8 AGUSTUS 3936,93 2731,07
9 SEPTEMBER 4014,22 3334,00
10 OKTOBER 5018,89 3674,11
11 NOVEMBER 3547,70 4346,50
12 DESEMBER 2556,98 3947,10
13 JANUARI'10 2181,43 3252,04
14 FEBRUARI 5050,10 2716,74
15 MARET 4912,24 3883,42
16 APRIL 6082,89 4397,83
17 MEI 4081,36 5240,36
18 JUNI 3962,09 4660,86
19 JULI 2836,20 4311,47
20 AGUSTUS 4054,36 3573,84
21 SEPTEMBER 4523,00 3814,10
22 OKTOBER 2164,61 4168,55
23 NOVEMBER 3844,10 3166,58
24 DESEMBER 4308,13 3505,34
25
3906,73
26 2717,02
27 3883,54
28 4398,03
29 5240,22
30 4660,77
31 4311,29
32 3573,90
33 3814,19
34 4168,30
35 3166,66
36 3505,44
TOTAL 132912,39
84
c. Kelompok Kayu Indah
NO BULAN PERMINTAAN AKTUAL Nilai Eks. Smoothing α = 0,5
1 JANUARI'09 100,24
2 FEBRUARI 80,21 100,24
3 MARET 160,00 90,23
4 APRIL 80,23 125,11
5 MEI 60,00 102,67
6 JUNI 55,00 81,34
7 JULI 80,17 68,17
8 AGUSTUS 110,00 74,17
9 SEPTEMBER 110,00 92,08
10 OKTOBER 130,23 101,04
11 NOVEMBER 95,18 115,64
12 DESEMBER 80,00 105,41
13 JANUARI'10 75,00 92,70
14 FEBRUARI 125,20 83,85
15 MARET 120,14 104,53
16 APRIL 150,00 112,33
17 MEI 110,75 131,17
18 JUNI 105,41 120,96
19 JULI 80,23 113,18
20 AGUSTUS 119,78 96,71
21 SEPTEMBER 130,17 108,24
22 OKTOBER 60,79 119,21
23 NOVEMBER 100,42 90,00
24 DESEMBER 110,17 95,21
25
102,69
26 83,86
27 104,53
28 112,34
29 131,16
30 120,96
31 113,18
32 96,71
33 108,25
34 119,20
35 90,00
36 95,21
TOTAL 3602,26
85
C. Tabel Lot Size
No Jenis Bahan Baku Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember
1 Meranti 15913,33
8636,05 9647,72 11219,88 9457,22 8558,68 7620 8589 9394,80 7491,427 8078,018
2 Rimba Campuran 6623,75 8281,58 9900,99 7885,19 7982,49 6672,10
3 Kayu Indah 1278,08
86
D. Tabel Perencanaan Persediaan
1. Perencanaan Persediaan Kelompok Kayu Meranti
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
GR 9229,99 6683,34 8636,05 9647,72 11219,88 9457,22 8558,68 7619,79 8589,24 9394,80 7491,43 8078,02
OH
6683,34 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
NR 9229,99 0 8636,05 9647,72 11219,88 9457,216 8558,68 7619,79 8589,24 9394,80 7491,43 8078,02
PORec 15913,33 8636,05 9647,72 11219,88 9457,216 8558,68 7619,79 8589,24 9394,80 7491,43 8078,02
PORel 15913,33 8636,05 9647,72 11219,88 9457,216 8558,68 7619,79 8589,24 9394,80 7491,43 8078,02
2. Perencanaan Persediaan Kelompok Kayu Rimba Campuran
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
GR 3906,73 2717,02 3883,54 4398,03 5240,22 4660,77 4311,29 3573,90 3814,19 4168,30 3166,66 3505,44
OH
2717,02 0 4398,03 0 4660,77 0 3573,90 0 4168,30 0 3505,44
NR 3906,73 0 3883,54 0 5240,22 0 4311,29 0 3814,19 0 3166,66 0
PORec 6623,75 8281,58 9900,99 7885,19 7982,49 6672,10
PORel 6623,75 8281,58 9900,99 7885,19 7982,49 6672,10
3. Perencanaan Persediaan Kelompok Kayu Indah
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
GR 102,69 83,86 104,53 112,34 131,16 120,96 113,18 96,71 108,25 119,20 90,00 95,21
OH
1175,39 1091,53 987,00 874,67 743,50 622,55 509,37 412,66 304,41 185,21 95,21
NR 102,69 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
PORec 1278,08
PORel 1278,08
87
E. Perhitungan Silver Meal
1. Untuk jenis kayu Meranti
Pemesanan 1:
Biaya Pemesanan/pesan = Rp 85689670
Biaya Penyimpanan/ = Rp 11581,26
m = 1 A (biaya pesan) = 85689670
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85689670+ 0)
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85689670
(permintaan periode-2) = 6683,34
h (biaya simpan) = (11581,26) 6683,34 = 50125050
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85689670+(11581,26) 6683,34)
= Rp 81.545.577,78
m = 3 A (biaya pesan) = Rp 85689670
(permintaan periode- 3) = 8636,05
h = 2(11581,26)(8636,05) = 129540750
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85689670+(11581,26) 6683,34
+ 2(11581,26)( 8636,05))
= Rp 121.041.310,29
Karena biaya untuk m = 3 > biaya untuk m = 2 atau Rp 121.041.310,29 > Rp 81.545.577,78
maka diambil m = 2
88
Jumlah bahan baku yang diorder Pertama adalah : 9229,99 + 6683,34 = 15913,33
Pemesanan 2 :
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85689670
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x 85689670
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85689670
(permintaan periode-4) = 9647,72
h (biaya simpan) = (11581,26) 9647,72 =
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85689670+ (11581,26) 9647,72)
= Rp 98.711.204,48
Karena biaya untuk m = 2 > biaya untuk m = 1 atau Rp 98.711.204,48 > Rp 85.689.670 maka
diambil m = 1
Jumlah bahan baku yang diorder Kedua adalah 8636,05
Pemesanan 3 :
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x 85.689.670
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode-5) = 11.219,88
89
h (biaya simpan) = (11.581,26) 11.219,88= Rp 129.940.347,4
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ (11.581,26) 11.219,88)
= Rp 107.815.026,64
Karena biaya untuk m = 2 > biaya untuk m = 1 atau Rp 107.815.026,64 > Rp 85.689.670
maka diambil m = 1
Jumlah bahan baku yang diorder Ketiga adalah 9647,72
Pemesanan 4 :
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x 85.689.670
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode-6) = 9.457,22
h (biaya simpan) = (11.581,26) 9.457,22 = Rp 109.526.523,7
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ (11.581,26) 9.457,22)
= Rp 97.608.086,13
Karena biaya untuk m = 2 > biaya untuk m = 1 atau Rp 97.608.086,13 > Rp 85.689.670 maka
diambil m = 1
Jumlah bahan baku yang diorder Keempat adalah 11219,88
Pemesanan 5 :
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
90
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x 85.689.670
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode-7) = 8.558,24
h (biaya simpan) = (11.581,26) 8.558,24 = Rp 99.115.202,58
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ (11.581,26) 8.558,24)
= Rp 92.405.014,06
Karena biaya untuk m = 2 > biaya untuk m = 1 atau Rp 92.405.014,06 > Rp 85.689.670 maka
diambil m = 1
Jumlah bahan baku yang diorder Kelima adalah 9457,22
Pemesanan 6 :
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x 85.689.670
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode-8) = 7619,79
h (biaya simpan) = (11.581,26) 7619,79 = Rp 88.246.769,14
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ (11.581,26) 7619,79)
= Rp 86.968.217,83
91
Karena biaya untuk m = 2 > biaya untuk m = 1 atau Rp 86.968.217,83 > Rp 85.689.670 maka
diambil m = 1
Jumlah bahan baku yang diorder Keenam adalah 8558,68
Pemesanan 7 :
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x 85.689.670
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 9) = 8.589, 24
h (biaya simpan) = (11.581,26) 8.589, 24 = Rp 99.474.221,64
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ (11.581,26) 8.589, 24)
= Rp 92.581.970,81
Karena biaya untuk m = 2 > biaya untuk m = 1 atau Rp 92.581.970,81 > Rp 85.689.670 maka
diambil m = 1
Jumlah bahan baku yang diorder Ketujuh adalah 7619,79
Pemesanan 8 :
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
h (biaya simpan) = 0
92
Jadi biaya rata-rata per bulan = x 85.689.670
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 10) = 9.394,8
h (biaya simpan) = (11.581,26) 9.394,8 = Rp 108.803.621,4
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ (11.581,26) 9.394,8)
= Rp 97.246.673,46
Karena biaya untuk m = 2 > biaya untuk m = 1 atau Rp 97.246.673,46 > Rp 85.689.670 maka
diambil m = 1
Jumlah bahan baku yang diorder Kedua adalah 8589,24
Pemesanan 9 :
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x 85.689.670
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 11) = 7.491,43
h (biaya simpan) = (11.581,26) 7.491,43 = Rp 86.760.198,6
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ (11.581,26) 7.491,43)
= Rp 86.224.926,46
93
Karena biaya untuk m = 2 > biaya untuk m = 1 atau Rp 86.224.926,46 > Rp 85.689.670 maka
diambil m = 1
Jumlah bahan baku yang diorder Kesembilan adalah 9394,8
Pemesanan 10 :
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x 85.689.670
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 12) = 8078,02
h (biaya simpan) = (11.581,26) 8078,02 = Rp 93.553.649,91
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ (11.581,26) 8078,02)
= Rp 89.621.659,77
Karena biaya untuk m = 2 > biaya untuk m = 1 atau Rp 89.621.659,77 > Rp 85.689.670 maka
diambil m = 1
Jumlah bahan baku yang diorder Kesepuluh adalah 7491,43
Pemesanan 11: Untuk order kesebelas dipesan sendiri sebanyak 8078,02
2. Untuk Kelompok Jenis Rimba Campuran
Pemesanan 1:
Biaya Pemesanan/pesan = Rp 85.689.670
94
Biaya Penyimpanan/bulan = Rp 11.581,26
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ 0)
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode-2) = 2717,02
h (biaya simpan) = (11.581,26) 2717,02 = Rp 31.466.515,05
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+(11.581,26) 2717,02)
= Rp 58.288.095,3
m = 3 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 3) = 3883,54
h = 2(11.581,26)( 3883,54) = Rp 108101,476
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+(11.581,26) 2717,02
+ 2(11.581,26)( 3883,54))
= Rp 68.842.951,4
Karena biaya untuk m = 3 > biaya untuk m = 2 atau Rp 68.842.951,4 > Rp 58.288.095,3 maka
diambil m = 2
Jumlah bahan baku yang diorder Pertama adalah : 3906,73 + 2717,02 = 6623,75
Pemesanan 2:
Biaya Pemesanan/pesan = Rp 85.689.670
Biaya Penyimpanan/bulan = Rp 11.581,26
95
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ 0)
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode-4) = 4398,03
h (biaya simpan) = (11.581,26) 4398,03 = Rp 50.934.728,92
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+(11.581,26) 4398,03)
= Rp 68.022.230,66
m = 3 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 5) = 5240,22
h = 2(11.581,26)( 3781,3) = Rp 87.584.436,88
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+(11.581,26) 4398,03
+ 2(11.581,26)( 5240,22))
= Rp 85.807.045,61
Karena biaya untuk m = 3 > biaya untuk m = 2 atau Rp 85.807.045,61 > Rp 68.022.230,66
maka diambil m = 2
Jumlah bahan baku yang diorder Kedua adalah : 3883,54 + 4398,03 = 8281,58
Pemesanan 3:
Biaya Pemesanan/pesan = Rp 85.689.670
Biaya Penyimpanan/bulan = Rp 11.581,26
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
96
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ 0)
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode-6) = 4660,77
h (biaya simpan) = (11.581,26) 4660,77 = Rp 53.977.589,17
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+(11.581,26) 4660,77)
= Rp 69.543.660,31
m = 3 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 7) = 4311,29
h = 2(11.581,26)( 4311,29) = Rp 99.860.340,85
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670 + (11.581,26) (4660,77)
+ 2(11.581,26)( 4311,29))
= Rp 79.649.263,58
Karena biaya untuk m = 3 > biaya untuk m = 2 atau Rp 79.649.263,58 > Rp 69.543.660,31
maka diambil m = 2
Jumlah bahan baku yang diorder Ketiga adalah : 5240,22 + 4660,77 = 9900,99
Pemesanan 4:
Biaya Pemesanan/pesan = Rp 85.689.670
Biaya Penyimpanan/bulan = Rp 11.581,26
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
97
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ 0)
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode-8) = 3573,9
h (biaya simpan) = (11.581,26) 3573,9 = Rp 41.390.265,11
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+(11.581,26) 3573,9)
= Rp 63.249.949,1
m = 3 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 9) = 3814,19
h = 2(11.581,26)( 3814,19) = Rp 88.346.252,16
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670 + (11.581,26) (3573,9)
+ 2(11.581,26)( 3814,19))
= Rp 71.615.352,84
Karena biaya untuk m = 3 > biaya untuk m = 2 atau Rp 71.615.352,84 > Rp 63.249.949,1
maka diambil m = 2
Jumlah bahan baku yang diorder Keempat adalah : 4311,29 + 3573,9 = 7885,19
Pemesanan 5:
Biaya Pemesanan/pesan = Rp 85.689.670
Biaya Penyimpanan/bulan = Rp 11.581,26
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
98
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per b*ulan = x (85.689.670+ 0)
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode-10) = 4168,3
h (biaya simpan) = (11.581,26) 4168,3 = Rp 48.274.166,06
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+(11.581,26) 4168,3)
= Rp 66.691.949,95
m = 3 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 11) = 3166,66
h = 2(11.581,26)( 3166,66) = Rp 73.347.825,58
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670 + (11.581,26) (4168,3)
+ 2(11.581,26)( 3166,66))
= Rp 68.910.598,63
Karena biaya untuk m = 3 > biaya untuk m = 2 atau Rp 68.910.598,63 > Rp 66.691.949,95
maka diambil m = 2
Jumlah bahan baku yang diorder Kelima adalah : 3814,19 + 4164,3 = 7982,49
Untuk order keenam dipesan sendiri sebanyak 3166,66 + 3505,44 = 6672,1
3. Untuk Kelompok Kayu Indah
Pemesanan 1:
Biaya Pemesanan/pesan = Rp 102, 69
99
Biaya Penyimpanan/bulan = Rp 11.581,26
m = 1 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
h (biaya simpan) = 0
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+ 0)
= Rp 85.689.670
m = 2 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode-2) = 83,86
h (biaya simpan) = (11.581,26) 83,86 = Rp 971.204,46
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+(11.581,26) 83,86)
= Rp 43.330.420,32
m = 3 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 3) = 104,53
h = 2(11.581,26)( 104,53)
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+(11.581,26) 83,86
+ 2(11.581,26)( 104,53))
= Rp 29.693.990,34
m = 4 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 4) = 112,34
h = 3(11.581,26)( 112,34)
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+(11.581,26) 83,86
+ 2(11.581,26)( 104,53)) + 3(11.581,26)( 112,34)
= Rp 23.246.251,19
100
m = 5 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 5) = 131,16
h = 4 (11.581,26)( 131,16)
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670+(11.581,26) 83,86
+ 2(11.581,26)( 104,53)) + 3(11.581,26)( 112,34)
+ 4 (11.581,26)( 131,16)
= Rp 19.812.236,79
m = 6 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 6) = 120,96
h = 5 (11.581,26)( 120,96)
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670 + (11.581,26) 83,86
+ 2(11.581,26)( 104,53)) + 3(11.581,26)(112,34)
+ 4 (11.581,26)( 131,16) + 5 (11.581,26)( 120,96)
= Rp 17.677.553,36
m = 7 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 7) = 113,18
h = 6 (11.581,26)( 113,18)
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670 + (11.581,26) 83,86
+ 2(11.581,26)( 104,53)) + 3(11.581,26)(112,34)
101
+ 4 (11.581,26)( 131,16) + 5 (11.581,26)( 120,96)
+ 6 (11.581,26)( 113,18)
= Rp 16.275.704,41
m = 8 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 8) = 96,71
h = 7 (11.581,26)( 96,71)
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670 + (11.581,26) 83,86
+ 2(11.581,26)( 104,53)) + 3(11.581,26)(112,34)
+ 4 (11.581,26)( 131,16) + 5 (11.581,26)( 120,96)
+ 6 (11.581,26)( 113,18)+ 7 (11.581,26)( 96,71)
= Rp 15.221.261,04
m = 9 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 9) = 108,25
h = 8 (11.581,26)( 108,25)
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670 + (11.581,26) 83,86
+ 2(11.581,26)( 104,53)) + 3(11.581,26)(112,34)
+ 4 (11.581,26)( 131,16) + 5 (11.581,26)( 120,96)
+ 6 (11.581,26)( 113,18)+ 7 (11.581,26)( 96,71)
+8 (11.581,26)( 108,25)
= Rp 14.644.345,58
m = 10 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 10) = 119,2
h = 9 (11.581,26)( 119,2)
102
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670 + (11.581,26) 83,86
+ 2(11.581,26)( 104,53)) + 3(11.581,26)(112,34)
+ 4 (11.581,26)( 131,16) + 5 (11.581,26)( 120,96)
+ 6 (11.581,26)( 113,18)+ 7 (11.581,26)( 96,71)
+8 (11.581,26)( 108,25)+ 9 (11.581,26)( 119,2)
= Rp 14.422.345,02
m = 11 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 11) = 90
h = 10 (11.581,26)( 90)
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670 + (11.581,26) 83,86
+ 2(11.581,26)( 104,53)) + 3(11.581,26)(112,34)
+ 4 (11.581,26)( 131,16) + 5 (11.581,26)( 120,96)
+ 6 (11.581,26)( 113,18)+ 7 (11.581,26)( 96,71)
+8 (11.581,26)( 108,25)+ 9 (11.581,26)( 119,2)
+10 (11.581,26)( 90)
= Rp 14.058.776,94
m = 12 A (biaya pesan) = Rp 85.689.670
(permintaan periode- 12) = 95,21
h = 11 (11.581,26)( 95,21)
Jadi biaya rata-rata per bulan = x (85.689.670 + (11.581,26) 83,86
103
+ 2(11.581,26)( 104,53)) + 3(11.581,26)(112,34)
+ 4 (11.581,26)( 131,16) + 5 (11.581,26)( 120,96)
+ 6 (11.581,26)( 113,18)+ 7 (11.581,26)( 96,71)
+8 (11.581,26)( 108,25)+ 9 (11.581,26)( 119,2)
+10 (11.581,26)( 90)+ 11 (11.581,26)( 95,21)
= Rp 13.897.987,32
Karena biaya untuk m = 12 < biaya untuk m = 11 atau Rp 13.897.987,32 < Rp 14.058.776,94
maka diambil m = 12, maka jumlah pemesanan hanya satu kali
Jumlah yang diorder = 102,69 + 83,86 + 104,53 + 112,34 + 131,16 + 120,96
+ 113,18 + 96,71 + 108,25 + 119,2 + 90 + 95,21
= 1278,08