9

9

BAB 2

Landasan Teori

2.1 Manajemen

2.1.1 Pengertian Manajemen

Menurut Dyck dan Neubert (2009:7) manajemen adalah proses perencanaan,

pengorganisasian, memimpin, dan mengendalikan sumber daya manusia dan sumber

daya organisasi lainnya agar dapat secara efektif mencapai tujuan organisasi.

Terdapat 4 fungsi manajemen, yaitu:

1. Planning (Perencanaan)

Perencanaan berarti mengidentifikasikan tujuan organisasi dan strategi

dan mengalokasikan sumber daya organisasi yang tepat yang diperlukan

untuk mencapainya.

2. Organizing ( Mengorganisasi)

Pengorganisasian berarti memastikan bahwa tugas-tugas telah ditetapkan

dan struktur hubungan organisasi diciptakan untuk memfasilitasi

pertemuan dari tujuan-tujuan organisasi.

3. Leading (Memimpin)

Memimpin berarti berhubungan dengan orang lain sehingga pekerjaan

mereka menghasilkan.

4. Controlling (Mengendalikan)

Mengendalikan adalah melibatkan kegiatan manajemen untuk

memastikan bahwa tindakan-tindakan anggota organisasi konsisten

dengan nilai-nilai organisasi dan standar.

Menurut Robbin dan Coulter (2010), manajemen adalah aktivitas kerja yang

melibatkan koordinasi dan pengawasan terhadap pekerjaan orang lain, sehingga

pekerjaan tersebut dapat diselesaikan secara efisien dan efektif.

Solihin (2010) mengatakan bahwa berdasarkan atas fungsi-fungsinya,

manajemen dapat didefinisikan sebagai proses perencanaan, pengorganisasian,

kepemimpinan dan pengendalian dari berbagai sumber daya organisasi untuk

10

mencapai tujuan secara efektif dan efisien. Definisi manajemen dapat dijelaskan

lebih lanjut sebagai berikut:

1. Manajemen merupakan sebuah proses. Artinya, seluruh kegiatan

manajemen yang dijabarkan ke dalam empat fungsi manajemen dilakukan

secara berkesinambungan dan semuanya bermuara kepada pencapaian

tujuan perusahaan.

2. Pencapaian tujuan perusahaan dilakukan melalui serangkaian aktivitas yang

dikelompokkan ke dalam fungsi-fungsi manajemen dan mencakup fungsi

perencanaan, pengorganisasian, kepemimpinan serta pengendalian.

3. Pencapaian tujuan dilakukan secara efektif dan efisien. Efektivitas

menunjukkan tercapianya tujuan yang diinginkan melalui serangkaian

tindakan yang dilakukan oleh perusahaan. Sedangkan efesiensi

menunjukkan pencapaian tujuan secara optimal dengan menggunakan

sumber daya yang paling minimal.

4. Pencapaian tujuan perusahaan dilakukan dengan memanfaatkan sumber

daya organisasi yang dimiliki oleh perusahaan.

2.1.2 Pengertian Manajemen Operasi

Daft (2006: 216) mendefinisikan Manajemen Operasi sebagai bidang

manajemen yang mengkhususkan pada produksi barang. Artinya kegiatan operasi

hanya berfokus pada kegiatan memproduksi barang dan memecahkan masalah-

masalah yang berkaitan dengan sektor produksi.

Menurut Heizer dan Render (2010: 4), manajemen operasi adalah

serangkaian aktivitas yang menghasilkan nilai dalam bentuk barang dan jasa dengan

mengubah input menjadi output.

Menurut Assauri (2004: 12), manajemen produksi dan operasi merupakan

proses pencapaian dan pengutilisasian sumber-sumber atau jasa-jasa yang berguna

sebagai usaha untuk mencapai tujuan dan sasaran organisasi.

Dari beberapa pengertian diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa

manajemen operasi merupakan kegiatan produksi dengan memanfaatkan

sumberdaya yang ada sehingga menghasilkan nilai dalam bentuk barang dan jasa.

11

2.1.3 Pengertian Manajemen Operasional

Menurut Evans dan Coller (2007:5), manajemen operasional adalah ilmu

dan seni untuk memastikan bahwa barang dan jasa diciptakan dan berhasil dikirim ke

pelanggan.

Menurut Heizer dan Render (2009:4), manajemen operasi adalah

serangkaian aktivitas yang menghasilkan nilai dalam bentuk barang dan jasa dengan

mengubah input menjadi output. Kegiatan yang menghasilkan barang dan jasa

berlangsung di semua organisasi. Dalam perusahaan manufaktur, aktivitas produksi

yang menghasilkan barang yang dapat terlihat secara jelas. Kita dapat melihat

pembuatan produk-produk fisik, seperti TV Sony atau motor Harley Davidson.

Dalam organisasi yang tidak menghasilkan produk secara fisik, fungsi

produksinya mungkin tidak terlihat secara jelas. Kita sering menyebut aktivitas-

aktivitas ini sebagai jasa. Fungsi jasa ini mungkin “tersembunyi” dari masyarakat,

bahkan dari pelanggan. Produknya dapat berbentuk layanan pengiriman dana dari

rekening tabungan ke rekening giro, proses transplantasi hati, pengisan kursi kosong

di pesawat, atau proses pendidikan seorang mahasiswa. Terlepas dari produk

akhirnya berupa barang atau jasa, aktivitas produksi yang berlangsung dalam

organisasi biasanya disebut operasi atau manajemen operasi.

Menurut Heizer dan Render (2009:04), untuk menghasilkan barang dan

jasa, semua jenis organisasi menjalankan tiga fungsi. Fungsi-fungsi ini merupakan

hal penting, bukan hanya untuk proses produksi, tetapi juga demi kelangsungan

hidup sebuah organisasi. Fungsi-fungsi ini adalah sebagai berikut.

- Pemasaran yang menghasilkan permintaan, paling tidak, menerima

pemesanan untuk sebuah barang atau jasa (tidak akan ada aktivitas jika

tidak ada penjualan).

- Produksi/operasi yang menghasilkan produk.

- Keuangan/akuntansi yang mengawasi sehat tidaknya sebuah organisasi,

membayar tagihan, dan mengumpulkan uang.

Kita mempelajari MO (Manajemen Operasi) karena empat alasan berikut:

1. MO adalah satu dari tiga fungsi utama dari setiap organisasi dan

berhubungan secara utuh dengan semua fungsi bisnis lainnya. Semua

organisasi memasarkan (menjual), membiayai (mencatat rugi laba), dan

memproduksi (mengoperasikan), maka sangat penting untuk

12

mengetahui bagaimana aktivitas MO berjalan. Karena itu pula, kita

mempelajari bagaimana orang-orang mengorganisasikan diri mereka

bagi perusahaan yang produktif.

2. Kita mempelajari MO karena kita ingin mengetahui bagaimana barang

dan jasa diproduksi. Fungsi produksi adalah bagian dari masyarakat

yang menciptakan produk yang kita gunakan.

3. Kita mempelajari MO untuk memahami apa yang dikerjakan oleh

manajer operasi. Dengan memahami apa saja yang dilakukan oleh

manajer ini, kita dapat membangun keahlian yang dibutuhkan untuk

dapat menjadi seorang manajer seperti itu. Hal ini akan membantu

Anda untuk menjelajahi kesempatan kerja yang banyak dan

menggiurkan di bidang MO.

4. Kita mempelajari MO karena bagian ini merupakan bagian yang paling

banyak menghabiskan biaya dalam sebuah organisasi. Sebagian besar

pengeluaran perusahaan digunakan untuk fungsi MO. Walaupun

demikian, MO memberikan peluang untuk meningkat keuntungan dan

pelayanan terhadap masyarakat.

2.1.4 Keputusan Kritis dalam Manajemen Operasi

Menurut Heizer dan Render (2009:56-57), diferensi, biaya rendah dan

respons yang cepat dapat dicapai saat manajer membuat keputusan efektif dalam

sepuluh wilayah manajemen operasional. Keputusan ini dikenal sebagai keputusan

operasi (operational decision). Berikut sepuluh keputusan manajemen operasional

yang mendukung misi dan menetapkan strategi.

1. Perancangan barang dan jasa. Perancangan barang dan jasa menetapkan

sebagian besar proses transformasi yang akan dilakukan. Keputusan

biaya, kualitas dan sumber daya manusia bergantung pada keputusan

perancangan.

2. Kualitas. Ekspektasi pelanggan terhadap kualitas harus ditetapkan,

peraturan dan prosedur dibakukan untuk mengidentifikasi serta

mencapai standar kualitas tersebut.

3. Perancangan proses dan kapasitas. Keputusan proses yang diambil

membuat manajemen mengambil komitmen dalam hal teknologi,

13

kualitas, penggunaan sumber daya manusia dan pemeliharaan yang

spesifik. Komitmen pengeluaran dan modal ini akan menentukan

struktur biaya dasar suatu perusahaan.

4. Pemilihan lokasi. Keputusan lokasi organisasi manufaktur dan jasa

menentukan kesuksesan perusahaan.

5. Perancangan tata letak. Aliran bahan baku, kapasitas yang dibutuhkan,

tingkat karyawan, keputusan teknologi dan kebutuhan persediaan

mempengaruhi tata letak.

6. Sumber daya manusia dan rancangan pekerjaan. Manusia merupakan

bagian yang intergral dan mahal dari keseluruhan rancangan sistem,.

Karenanya, kualitas lingkungan kerja diberikan, bakat dan keahlian

yang dibutuhkan, dan upah yang harus ditentukan dengan jelas.

7. Manajemen rantai pasokan. Keputusan ini menjelaskan apa yang harus

dibuat dan apa yang harus dibeli.

8. Persediaan. Keputusan persediaan dapat dioptimalkan hanya jika

kepuasan pelanggan, pemasok, perencanaan produksi dan sumber daya

manusia dipertimbangkan.

9. Penjadwalan. Jadwal produksi yang dapat dikerjakan dan efisien harus

dikembangkan.

10. Pemeliharaan. Keputusan harus dibuat pada tingkat kehandalan dan

stabilitas yang diinginkan.

2.1.5 Riset Operasi (Operating Research)

Menurut Heizer dan Render (2009:51), perusahaan mencapai misi mereka

melalui tiga cara yaitu:

• Bersaing dalam diferensiasi

Diferensiasi berhubungan dengan penyajian suatu keunikan.

Diferensiasi harus diartikan melampaui ciri fisik dan atribut jasa yang

mencakup segala sesuatu mengenai produk atau jasa yang

mempengaruhi nilai dimana konsumen dapatkan darinya.

• Bersaing dalam biaya

Kepemimpinan biaya yang rendah berarti mencapai nilai maksimum

sebagaimana yang diinginkan pelanggan. Hal ini membutuhkan

14

pengujian sepuluh keputusan manajemen operasi dengan usaha yang

keras untuk menurunkan biaya dan tetap memenuhi nilai harapan

pelanggan. Strategi biaya rendah tidak berarti nilai atau kualitas barang

menjadi rendah.

• Bersaing dalam respons

Keseluruhan nilai yang dengan pengembangan dan pengantaran barang

yang tepat waktu, penjadwalan yang dapat diandalkan dan kinerja yang

fleksibel. Respons yang fleksibel dapat dianggap sebagai kemampuan

memenuhi perubahan yang terjadi di pasar dimana terjadi pembaruan

rancangan dan fluktuasi volume.

Tiga strategi yang ada masing-masing memberikan peluang bagi para

manajer operasi untuk meraih keunggulan bersaing. Keunggulan bersaing berarti

menciptakan sistem yang mempunyai keunggulan unit atas pesaing lain. Idenya

adalah menciptakan nilai pelanggan (customer value) dengan cara yang efisien dan

efektif.

2.2 Forecasting

2.2.1 Pengertian Forecasting

Metode peramalan akan membantu dalam mengadakan pendekatan analisa

terhadap tingkah laku atau pola dari data yang lalu, sehingga dapat memberikan cara

pemikiran, pengerjaan dan pemecahan yang sistematis dan pragmantis, serta

memberikan tingkat keyakinan yang lebih besar atas ketepatan hasil ramalan yang

dibuat.

Peramalan (forecasting) menurut Santoso (2009:8), peramalan adalah

kegiatan yang bersifat teratur, berupaya memprediski masa depan dengan tidak

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

bersifat kualitatif.

Peramalan (forecasting) menurut Heizer dan Render (2009:162), adalah

seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan

dengan melibatkan pengambilan data di masa lalu dan menempatkannya ke masa

yang akan datang dengan bentuk model matematis. Bisa juga merupakan prediksi

15

intusi yang bersifat subjektif atau bisa juga dengan menggunakan model matematis

yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manajer.

Peramalan adalah proses untuk memperkirakan berapa kebutuhan di masa

datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran, kualitas, waktu, dan lokasi yang

dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa. Salah satu

jenis peramalan adalah peramalan permintaan. Peramalan permintaan merupakan

tingkat permintaan produk-produk yang diharapkan akan terealisasi untuk jangka

waktu tertentu pada masa yang akan datang (Nasution:2005).

Peramalan atau forecasting adalah suatu proses untuk memperkirakan

berapa kebutuhan di masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas,

kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan

barang ataupun jasa. Forecasting yang akurat merupakan informasi yang sangat

dibutuhkan dalam pengambilan keputusan manajemen.

Peramalan (forecasting) merupakan alat bantu yang penting dalam

perencanaan yang efektif dan efisien khususnya di bidang ekonomi. Peramalan

mempunyai peranan jiwa eksternal yang pada umumnya berada di luar kendali

manajemen seperti: Ekonomi, Pelanggan, Pesaing, Pemerintah, dan lain sebagainya.

Jadi dapat disimpulkan bahwa peramalan adalah proses memperkirakan

keadaan atau informasi yang akan terjadi di masa depan.

2.2.2 Meramalkan Horizon Waktu

Menurut Heizer dan Render (2009:163), peramalan biasanya

diklasifikasikan brdasarkan horizon waktu masa depan yang dilingkupinya. Horizon

waktu terbagi menjadi beberapa kategori.

1. Peramalan jangka pendek. Peramalan ini meliputi jangka waktu hingga

satu tahun, tetapi umumnya kurang dari tiga bulan. Peramalan ini

digunakan untuk perncanaan pembelian, penjadwalan kerja, jumlah

tenaga kerja, penugasan kerja dan tingkat produksi.

2. Peramalan jangka menengah. Peramalan jangka menengah atau

intermediate umumnya mencakup hitungan bulan hingga tahun.

Peramalan ini bermanfaat untuk merencanakan penjualan, perencanaan

dan anggaran produksi, anggaran kas serta menganalisis bermacam-

macam rencana operasi.

16

3. Peramalan jangka panjang. Umumnya untuk perencanaan masa tiga

tahun atau lebih. Peramalan jangka panjang digunakan untuk

merencanakan produk baru, pembelanjaan modal, lokasi atau

pengembangan fasilitas, serta penelitian dan pengembangan (litbang).

Peramalan jangka menengah dan jangka panjang dapat dibedakan dari

peramalan jangka pendek dengan melihat tiga hal.

1. Pertama, peramalan jangka menengah dan jangka panjang berkaitan

dengan permasalahan yang lebih menyeluruh dan mendukung

keputusan manajemen yang berkaitan dengan perencanaan produk,

pabrik dan proses. Menetapkan keputusan akan fasilitas, seperti

misalnya keputusan seorang manajer umum untuk membuka pabrik

manufaktur baru di Brazil dapat memerlukan waktu 5-8 tahun sejak

permulaan hingga benar-benar selesai secara tuntas.

2. Kedua, peramalan jangka pendek biasanya menerapkan metodologi

yang berbeda dibandingkan peramalan jangka panjang. Teknik

matematika, seperti rata-rata bergerak, penghalusan eksponensial, dan

ekstrapolasi tren umumnya dikenal untuk peramalan jangka pendek.

Metode kuantitatif yang lebih luas dan lebih tidak kuantitatif sangatlah

bermanfaat dalam meramalkan isu-isu seperti apakah suatu produk

baru.

3. Akhirnya, sebagaimana yang mungkin diperkirakan, peramalan jangka

pendek cenderung lebih tepat dibandingkan peramalan jangka panjang.

Faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan permintaan berubah

setiap hari. Dengan demikian, sejalan dengan semakin panjangnya

horizon waktu, ketepatan peramalan seseorang cenderung semakin

berkurang. Peramalan penjualan harus diperbarui secara berkala untuk

menjaga nilai dan integritasnya. Peramalan harus selalu dikaji ulang dan

direvisi pada setiap akhir periode penjualan.

2.2.3 Pendekatan dalam Peramalan

Menurut Hanke dan Wichern, International Edition (2006:78) metode

peramalan dapat dibagi 2 yaitu:

17

1. Metode Peramalan Kualitatif atau Subyektif

“Qualitative forecasting techniques relied on human judgement and

intuition more than manipulation of past historical data,” atau metode

yang hanya didasarkan kepada penilaian dan intuisi, bukan kepada

pengolahan data historis.

2. Metode Peramalan Kuantitatif

Sedangkan peramalan kuantitatif diterangkan sebagai:

“Quantitative techniques that need no input of judgments; they are

mechanical procedures that produce quantitative result and some

quantitative procedures require a much more sophisticated

manipulation of data than do other, of course” atau metode yang tidak

memerlukan penilaian, melainkan data.

Terdapat dua pendekatan umum untuk peramalan sebagaimana ada dua

cara mengatasi semua model keputusan. Pendekatan yang satu adalah analisis

kuantitatif dan pendekatan lain adalah analisis kualitatif.

1. Peramalan kuantitatif (quantitative forecast) menggunakan model

matematis yang beragam dengan data masa lalu dan variable sebab

akibat untuk meramalkan permintaan.

2. Peramalan subjektif atau kualitatif (qualitative forecast)

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

sistem nilai pengambil keputusan untuk meramal.

2.2.4 Jenis-Jenis Peramalan

Menurut Heizer dan Render (2009:82), persediaan dapat melayani 4 fungsi

yang menambah fleksibilitas bagi operasi perusahaan:

1. Decouple atau memisahkan beberapa tahapan dari proses produksi.

Sebagai contoh, jika persediaan sebuah perusahaan berfluktuasi,

persediaan tambahan mungkin diperlukan untuk melakukan decouple

proses produksi dari pemasok.

2. Melakukan decouple perusahaan dari fluktuasi permintaan dan

menyediakan persediaan barang-barang yang akan memberikan pilihan

18

bagi pelanggan. Persediaan seperti ini digunakan secara umum pada

bisnis eceran.

3. Mengambil keuntungan dari diskon kuantitas karena pembelian dalam

jumlah besar dapat mengurangi biaya pengiriman barang.

4. Melindungi terhadap inflasi dan kenaikan harga.

2.2.5 Model-Model Peramalan

Menurut Heizer dan Render (2009:168), peramalan memiliki dua model

yang terdiri dari masing-masing metode yaitu:

1. Model Deret Waktu

Model deret waktu membuat prediksi dengan asumsi bahwa masa

depan merupakan fungsi dari masa lalu. Dengan kata lain, mereka

melihat apa yang terjadi selama kurun waktu tertentu danmenggunakan

data masa lalu tersebut untuk melakukan peramalan.

2. Model Asosiatif

Model asosiatif (hubungan sebab akibat), seperti regresi linier,

menggabungkan banyak variabel atau faktor yang mungkin

mempengaruhi kuantitas yang sedang diramalkan.

2.2.6 Peramalan Deret Waktu

Heizer dan Render (2009:169), menganalisis deret waktu berarti membagi

data masa lalu menjadi komponen-komponen, kemudian memproyeksikannya

kemasa depan. Deret waktu mempunyai empat komponen, antara lain:

1. Tren merupakan pergerakan data sedikit demi sedikit meningkat atau

menurun. Perubahan pendapatan, populasi, penyebaran umur, atau

pandangan budaya dapat mempengaruhi pergerakan tren.

2. Musim adalah pola data yang berulang pada kurun waktu tertentu,

seperti hari, minggu, bulan, atau kuartal.

3. Siklus adalah pola dalam data yang terjadi setiap beberapa tahun. Siklus

ini biasanya terkait pada siklus bisnis dan merupakan hal penting dalam

analisis dan perencanaan bisnis jangka pendek. Memprediksi siklus

19

bisnis sulit dilakukan karena adanya pengaruh kejadian politik ataupun

kerusuhan internasional.

4. Variasi acak merupakan satu titik khusus dalam data yang disebabkan

oleh peluang dan situasi yang tidak lazim. Variasi acak tidak

mempunyai pola khusus sehingga tidak dapat diprediksi.

2.2.7 Metode Peramalan Kuantitatif

Heizer dan Render dalam buku Manajemen Operasi (2009:170), metode-

metode peramalan kuantitatif, terdiri dari:

1. Pendekatan Naif (Naïve Method)

Cara paling sederhana untuk meramal adalah berasumsi bahwa

permintaan di periode mendatang akan sama dengan permintaan pada

periode terakhir. Untuk beberapa jenis produk, pendekatan naïf (naïve

method) merupakan model peramalan objektif yang paling efektif dan

efisien dari segi biaya. Paling tidak pendekatan naïf memberikan titik

awal untuk perbandingan dengan model lain yang lebih canggih.

2. Rata-Rata Bergerak (Moving Average)

Peramalan rata-rata bergerak menggunakan sejumlah data aktual masa

lalu untuk menghasilkan peramalan. Rata-rata bergerak berguna jika

kita dapat mengasumsikan bahwa permintaan pasar akan stabil

sepanjang masa yang kita ramalkan. Secara matematis, rata-rata

bergerak sederhana (merupakan prediksi permintaan periode

mendatang) dinyatakan sebagai berikut.

Rata-rata bergerak =

Dimana n adalah jumlah periode dalam rata-rata bergerak.

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

Saat terdapat tren atau pola yang terdeteksi, bobot dapat digunakan

untuk menempatkan penekanan yang lebih pada nilai terkini. Pemilihan

bobot merupakan hal yang tidak pasti karena tidak ada rumus untuk

20

menetapkan mereka. Oleh karena itu, pemututsan bobot yang digunakan

membutuhkan pengalaman. Sebagai contoh, jika bulan atau periode

terakhir diberi bobot yang terlalu berat, peramalan dapat

menggambarkan perubahan yang terlalu cepat yang tidak biasa pada

permintaan atau pola penjualan.

Rata-rata bergerak dengan pembobotan dapat digambarkan secara

matematis sebagai berikut.

Pembobotan rata-rata bergerak =

Baik rata-rata bergerak sederhana maupun rata-rata bergerak dengan

pembobotan sangat efektif dalam meredam fluktuasi pada pola

permintaan untuk menghasilkan prediksi yang stabil. Rata-rata bergerak

mempunyai tiga persoalan.

- Bertambahnya jumlan n (jumlah periode yang dirata-ratakan) memang

meredam fluktuasi dengan lebih baik, tetapi membuat metode ini

kurang sensitive terhadap perubahan nyata pada data.

- Rata-rata bergerak tidak dapat menggambarkan tren dengan baik.

Karena merupakan rata-rata, mereka akan selalu berada dalam

tingkat yang sebelumnya dan tidak akan memprediksi perubahan ke

tingkat yang lebih tinggi atau lebih rendah yang merupakan nilai

aktual sesungguhnya.

- Rata-rata bergerak membutuhkan data masa lalu yang ekstensif.

4. Penghalusan Eksponensial (Exponential Smoothing)

Penghalusan eksponensial merupakan metode peramalan rata-rata

bergerak dengan pembobotan yang canggih, tetapi masih mudah

digunakan. Metode ini mengunakan pencatatan data masa lalu yang

sangat sedikit. Rumus penghalusan eksponensial dasar dapat

ditunjukkan sebagai berikut.

21

Peramalan baru = Peramalan periode terakhir + (permintaan periode

terakhir – Peramalan periode terakhir)

Dimana :

= Sebuah bobot atau konstanta penghalus yang dipilih oleh

peramal yang mempunya nilai antara 0 dan 1

Persamaan dapat ditulis secara matematis sebagai berikut :

Dimana :

= peramalan baru

= peramalan sebelumnya

= konstanta penghalus (pembobotan)

= permintaan aktual periode lalu

5. Penghalusan Eksponensial dengan Penyesuaian Tren (Exponential

Smoothing With Trend)

Model penghalusan eksponensial yang lebih rumit dan dapat

menyesuaikan diri pada tren yang ada. Idenya adalah menghitung tren

rata-rata data penghalusan eksponensial, kemudian menyesuaikan untuk

kelambatan (lag) positif atau negatif pada tren. Dengan penghalusan

eksponensial dengan penyesuaian tren, estimasi rata-rata dan tren

dihaluskan. Prosedur ini membutuhkan dua konstanta penghalusan,

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

tren untuk setiap periode. Rumus Penghalusan Eksponensial dengan

Penyesuaian Trend adalah sebagai berikut:

= + ,

Dimana :

= peramalan dengan eksponensial yang dihaluskan dari data

berseri pada periode t

22

= tren dengan eksponensial yang di haluskan pada periode t

= permintaan aktual periode t

= konstanta penghalusan untuk rata-rata

= konstanta penghalusan untuk rata-rata

6. Proyeksi Trend (Linear Regression)

Proyeksi Tren merupakan suatu metode peramalan yang mencocokan

garis tren pada serangkaian data masa lalu, kemudian memproyeksikan

garis pada masa mendatang untuk peramalan jangka menengah atau

jangka panjang.

Rumus untuk menentukan perhitungan Linear Regression adalah

sebagai berikut:

Dimana:

= nilai terhitung dari variable yang akan diprediksi

= persilangan sumbu

= kemiringan garis regresi (atau tingkat perubahan pada

untuk perubahan yang terjadi di ),

= variable bebas (dalam kasus ini adalah waktu)

Untuk menentukan nilai dan , akan di jelaskan pada rumus dibawah

ini.

Dimana :

= nilai terhitung dari variable yang akan diprediksi

= persilangan sumbu

= kemiringan garis regresi (atau tingkat perubahan pada

untuk perubahan yang terjadi di ),

= variable bebas (dalam kasus ini adalah waktu)

23

= nilai variabel terikat yang diketahui

= jumlah data atau pengamatan

2.2.8 Menghitung Kesalahan Peramalan

Menurut Rangkuti (2005:80) menyatakan keharusan untuk

membandingkan perhitungan yang memiliki nilai MAD (Mean Absolute Deviation)

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

hasil forecasting nilai aktual.

Menurut Heizer dan Render (2009:177), ada beberapa perhitungan yang

biasa digunakan untuk membandingkan model peramalan yang berbeda, mengawasi

peramalan, dan untuk memastikan peramalan, dan untuk memastikan peramalan

berjalan baik. Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah deviasi mutlak

rerata (Mean Absolute Deviation – MAD), kesalahan kuadrat rerata (Mean Squared

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

MAPE).

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

MAD merupakan ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan

untuk sebuah model. Nilai ini dihitung dengan mengambil jumlah nilai

absolut dari tiap kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode

data n. Rumus untuk menghitung MAD adalah sebagai berikut.

MAD =

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

MSE merupakan cara kedua untuk mengukur kesalahan peramalan

keseluruhan. MSE merupakan rata-rata selisih kuadrat antara nilai yang

diramalkan dan yang diamati. Kekurangan penggunaan MSE adalah

bahwa ia cenderung menonjolkan deviasi yang besar karena adanya

pengkuadratan. Rumus untuk menghitung MSE adalah sebagai berikut.

24

MSE =

2.3 Persediaan (Inventory)

2.3.1 Definisi Persediaan

Persediaaan menurut Sundjaja (2007:379), persediaan meliputi semua

barang atau bahan yang diperlukan dalam proses produksi dan distribusi yang

digunakan untuk proses lebih lanjut atau dijual. Sedangkan pesediaan menurut

Herjanto (2007:237), persediaan adalah bahan atau barang yang disimpan yang akan

digunakan untuk memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk digunakan dalam proses

produksi atau perakitan, untuk dijual kembali atau suku cadang dari peralatan atau

mesin.

Persediaan merupakan suatu sumber daya yang disimpan yang digunakan

untuk menghilangkan kebutuhan saat ini atau kebutuhan yang akan datang.

Persediaan diatas termasuk bahan mentah, barang dalam proses, dan barang jadi.

Ketika menentukan permintaan dari suatu barang, ini merupakan informasi yang

memungkinkan untuk dapat menentukan permintaan dari suatu barang, dan

menentukan jumlah barang mentah yang akan dibutuhkan untuk membuat barang

jadi tersebut.

Persediaan pada umumnya merupakan salah satu jenis aktiva lancar yang

jumlah nya cukup besar dalam suatu perusahaan. Hal ini mudah dipahami karena

persediaan merupakan faktor penting dalam menentukan kelancaran operasi

perusahaan. Persediaan adalah bentuk investasi, dimana keuntungan (laba) ini bisa

diharapkan melalui penjualan dikemudian hari. Oleh sebab itu pada kebanyakan

perusahaan sejumlah minimal persediaan harus dipertahankan untuk menjamin

kontinuitas dan stabilitas penjualannya.

Mengendalikan persediaan yang tepat bukan hal yang mudah. Apabila

jumlah persediaan terlalu besar yang dapat mengakibatkan timbulnya dana yang

tertanam dalam persediaan, meningkatnya biaya penyimpanan dan risiko kerusakan

barang yang lebih besar. Namun, jika persediaan terlalu sedikit mengakibatkan risiko

25

terjadinya kekurangan persediaan (stockout) karena seringkali barang tidak dapat

didatangkan secara mendadak dan sebesar yang dibutuhkan sehingga dapat

menyebabkan terjadinya proses produksi, tertundanya penjualan, bahkan hilangnya

pelanggan.

Sebagaimana keputusan manajemen operasi lainnya, kebijaksanaan yang

paling efektif dengan mencapai keseimbangan diantara berbagai kepentingan dalam

perusahaan. Pengendalian persediaan harus dilakukan sedemikian rupa agar dapat

melayani kebutuhan bahan/barang yang tepat dan dengan biaya yang rendah.

Pengendalian persediaan berfungsi menentukan tingkat persediaan yang sesuai,

dimana pemesanan harus dilakukan kembali, persediaan pengaman, pendataan

singkat dan kondisi persediaan.

2.3.2 Fungsi Persediaan

Menurut Herjanto (2007:238), beberapa fungsi penting yang dikandung

oleh persediaan dalam memenuhi kebutuhan perusahaan, sebagai berikut:

1. Menghilangkan risiko keterlambatan pengiriman bahan baku atau

barang yang dibutuhkan perusahaan.

2. Menghilangkan risiko jika material yang dipesan tidak baik sehingga

harus dikembalikan.

3. Menghilangkan risiko terhadap kenaikan harga barang atau biasa

disebut inflasi.

4. Untuk menyimpan bahan baku yang dihasilkan secara musiman

sehingga perusahan tidak akan kesulitan jika bahan itu tidak tersedia di

pasaran.

5. Mendapatkan keuntungan dari pembelian berdasarkan diskon kuantitas.

6. Memberikan pelayanan kepada pelanggan dengan tersedianya barang

yang diperlukan.

2.3.3 Jenis-Jenis Persediaan

Terdapat 4 jenis persediaan yang harus dipelihara perusahaan untuk

mengakomodasi fungsi-fungsi persediaan menurut Heizer dan Render (2009:82),

yaitu :

26

1. Persediaan bahan mentah (raw material inventory)

Bahan-bahan yang biasanya dibeli, tetapi belum memasuki proses

manufaktur dan digunakan untuk melakukan decouple (memisahkan)

pemasok dari proses produksi.

2. Persediaan barang setengah jadi (WIP inventory)

Komponen atau bahan mentah yang telah melewati beberapa proses

perubahan, tetapi belum selesai. WIP ada karena waktu yang diperlukan

untuk menyelesaikan sebuah produk (disebut waktu siklus).

3. MRO (Maintenance, Repair, Operating)

Persediaan yang disediakan untuk pesediaan pemeliharaan, perbaikan,

operasi, yang dibutuhkan untuk menjaga agar mesin-mesin dan proses-

proses tetap produktif.

4. Persediaan barang jadi

Produk yang telah selesai dan tinggal menunggu pengiriman tetapi

masih merupakan asset dalam pembukuan perusahaan.

2.3.4 Biaya-Biaya Persediaan

Untuk pengambilan keputusan penentuan besarnya biaya-biaya variabel

dan untuk menentukan kebijakan persediaan yang perlu diperhatikan adalah

bagaimana perusahaan dapat meminimalkan biaya-biaya.

Ada tiga jenis biaya dalam persediaan menurut Heizer dan Render

(2009:91), antara lain :

1. Biaya penyimpanan (holding cost) yaitu, biaya yang terkait dengan

menyimpan atau “membawa” persediaan selama waktu tertentu.

2. Biaya pemesanan (ordering cost) mencakup biaya dari persediaan,

formulir, proses pemesanan, pembelian, dukungan administrasi dan

seterusnya. Ketika pemesanan sedang diproduksi, biaya pemesanan

juga ada, tetapi mereka adalah bagian dari biaya penyetelan.

3. Biaya penyetelan (setup cost) adalah biaya untuk mempersiapkan

sebuah mesin atau proses untuk membuat sebuah pemesanan. Ini

menyertakan waktu dan tenaga kerja untuk membersihkan serta

mengganti peralatan atau alat penahan. Manajer operasi dapat

menurunkan biaya pemesanan dengan mengurangi biaya penyetelan

27

serta menggunakan prosedur yang efisien serta menggunakan prosedur-

prosedur yang efisien seperti pemesanan dan pembayaran elektronik.

Sedangkan menurut Ristono (2009:4) faktor biaya persediaan meliputi :

1. Biaya penyimpanan di gudang, semakin banyak barang yang disimpan

maka akan semakin besar biaya penyimpanannya.

2. Resiko kerusakan barang, semakin lama barang tersimpan di gudang

maka resiko kerusakan barang semakin tinggi.

3. Resiko keusangan barang, barang-barang yang tersimpan lama akan

“out of date” atau ketinggalan zaman.

2.3.5 Model Kuantitas Pesanan Ekonomis (Economic Order Quantity)

Setiap perusahaan selalu berusaha untuk menentukan policy penyediaan

bahan dasar yang tepat, dalam arti tidak menganggu proses produksi dan disamping

itu biaya yang ditanggung tidak terlalu tinggi.

Menurut pendapat Pontas (2005:422), bahwa Economic Order Quantity

(EOQ) menunjukkan sejumlah barang yang harus dipesan untuk tiap kali pemesanan

agar biaya persediaan keseluruhan menjadi sekecil mungkin.

Menurut Heizer dan Render (2009:92), EOQ adalah sebuah teknik control

persediaan yang meminimalkan biaya total dari pemesanan dan penyimpanan serta

berdasar pada beberapa asumsi :

• Jumlah permintaan diketahui, konstan dan independent.

• Waktu tunggu yakni waktu antara pemesanan dan penerimaan pesanan

diketahui dan konstan.

• Penerimaan persediaan bersifat instant dan selesai seluruhnya. Dengan

kata lain, persediaan dari sebuah pesanan datang dalam satu kelompok

pada suatu waktu.

• Tidak tersedia diskon kuantitas.

• Biaya variable hanya biaya untuk menyiapkan atau melakukan

pemesanan (biaya penyetelan) dan biaya menyimpan persediaan dalam

waktu tertentu (biaya penyimpanan).

28

• Kehabisan (kekurangan) persediaan dapat sepenuhnya dihindari jika

pemesanan dilakukan pada waktu yang tepat.

Dengan asumsi seperti diatas, maka tahapan untuk mencari jumlah

pemesanan yang menyebabkan biaya minimal adalah sebagai berikut :

1. Mengembangkan persamaan untuk biaya pemasangan atau pemesanan .

2. Mengembangkan persamaan untuk biaya penahanan atau penyimpanan.

3. Menetapkan biaya pemasangan sama dengan biaya penyimpanan.

4. Menyelesaikan persamaan dengan hasil angka jumlah pemesanan yang

optimal.

Sedangkan menurut Herjanto (2007:245) EOQ adalah salah satu model

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

dikenal dalam teknik pengendalian persediaan.

Model kuantitas pesanan ekonomis (Economic Order Quantity – EOQ) ini

adalah salah satu teknik pengendalian persediaan yang paling tua dan paling dikenal

secara luas.

Gambar 2.1 Penggunaan Persediaan dalam Waktu Tertentu

Sumber : Heizer dan Render (2010:93)

Berikut rumus yang digunakan dalam perhitungan persediaan

Tingkat Persediaan

Persediaan rata-rata yang tersedia

Tingkat Penggunaan Persediaan minimum Kuantitas pesanan = Q

(tingkat persediaan maksimum)

Persediaan minimum

0

29

Dimana :

= jumlah optimum unit per pesanan (EOQ)

= permintaan per periode

= biaya pemesanan untuk setiap pesanan

= biaya penyimpanan per unit per periode

= jumlah unit per pesanan

= biaya total

= rata – rata tingkat persediaan (average inventory)

= jumlah pemesanan yang diperkirakan per periode

2.3.6 Titik Pemesanan Ulang (Reorder Point)

Menurut Heizer dan Render (2009:99), ROP adalah titik pemesanan ulang

adalah tingkat atau titik persediaan dimana tindakan harus diambil untuk mengisi

kembali persediaan barang.

Ada beberapa faktor yang mempengaruhi ROP antara lain :

1. Lead time.

30

2. Tingkat pemakaian bahan baku rata–rata persatuan waktu tertentu.

3. Safety stock.

Persamaan matematis untuk menghitung ROP mengasumsikan permintaan

selama waktu tunggu itu sendiri adalah konstan. Ketika kasusnya tidak seperti ini,

persediaan tambahan yang sering disebut persediaan pengaman haruslah ditambah.

Persamaannya menjadi :

Dimana :

= reorder point

= permintaan per hari

= lead time

2.3.6.1 Lead time

Gambar 2.2 Titik Pemesanan Ulang

Sumber : Heizer dan Render (2010 : 100)

Waktu tunggu = L

Kemiringan = unit/hari = d

Tingkat Persediaan

Waktu (hari)

Q*

ROP (unit)

31

Pengertian lead time menurut Zulfikarijah (2005: 96) adalah merupakan

waktu yang dibutuhkan antara pemesanan dengan barang sampai diperusahaan,

sehingga lead time berhubungan dengan reorder point dan saat penerimaan barang.

Lead time muncul karena setiap pesanan membutuhkan waktu dan tidak

semua pesanan bisa dipenuhi seketika, sehingga selalu ada jeda waktu. Lead time

sangat berguna bagi perusahaan yaitu pada saat persediaan mencapai nol, pesanan

akan segera bisa tiba diperusahaan. Dalam EOQ, lead time diasumsikan konstan

artinya dari waktu ke waktu selalu tetap misalnya lead time 6 hari, maka akan

berulang dalam setiap periode. Akan tetapi dalam prakteknya lead time banyak

berubah-ubah, untuk mengantisipasinya perusahaan sering menyediakan safety stock.

Dari pembahasan diatas faktor waktu sangatlah penting dalam pengisian

kembali persediaan karena terdapat perbedaan waktu yang kadang cukup lama saat

mengadakan pesanan untuk menggantikan atau pengisian kembali persediaan.

2.3.6.2 Persediaan Pengaman (Safety Stock)

Pengertian safety stock menurut Zulfikarijah (2005:96) Safety stock

merupakan persediaan yang digunakan dengan tujuan supaya tidak terjadi Stock out

(kehabisan stok).

Menurut Taylor (2005:364), persediaan cadangan adalah persediaan yang

disimpan untuk mengantisipasi permintaan pelanggan yang sulit diketahui dengan

pasti. Stok cadangan ini disimpan untuk memenuhi permintaan musiman atau siklus.

Menurut Zulfikarijah (2005:144) ada beberapa faktor yang dapat

menyebabkan perusahaan melakukan safety stock, yaitu :

1. Biaya atau kerugian yang disebabkan oleh stock out tinggi. Apabila

bahan yang digunakan untuk proses produksi tidak tersedia, maka

aktivitas perusahaan akan terhenti yang menyebabkan idle tenaga kerja

dan fasilitas pabrik yang pada akhirnya perusahaan akan kehilangan

penjualannya.

2. Variasi atau ketidakpastian permintaan yang meningkat. Adanya jumlah

permintaan yang meningkat atau tidak sesuai dengan peramalan yang

ada diperusahaan menyebabkan tingkat kebutuhan persediaan yang

32

meningkat pula, oleh karena itu perlu dilakukan antisipasi terhadap

safety stock agar semua permintaan terpenuhi.

3. Resiko stock out meningkat. Keterbatasan jumlah persediaan yang ada

di pasar dan kesulitan yang dihadapi perusahaan mendapatkan

persediaan akan berdampak pada sulitnya terpenuhi persediaan yang

ada di perusahaan, kesulitan ini akan menyebabkan perusahaan

mengalami stock out.

4. Biaya penyimpanan safety stock yang murah. Apabila perusahaan

memiliki gudang yang memadai dan memungkinkan, maka biaya

penyimpanan tidaklah terlalu besar. Hal ini dimaksudkan untuk

mengantisipasi terjadinya stock out.

Safety stock merupakan dilemma, dimana adanya stock out akan berakibat

terganggunya proses produksi adanya stock yang berlebihan akan membengkakkan

biaya penyimpanannya. Oleh karena itu dalam penentuan safety stock harus

memperhatikan keduanya, dengan kata lain dalam safety stock diusahakan terjadinya

keseimbangan diantara keduanya. Dalam penentuan safety stock pada lebel tertentu

tergantung pada jenis pemesanan persediaan dimasing-masing perusahaan apakah

berdasarkan pada quantity.

Tujuan safety stock adalah untuk meminimalkan terjadinya stock out dan

mengurangi penambahan biaya penyimpanan dan biaya stock out total, biaya

penyimpanan disini akan bertambah seiring dengan adanya penambahan yang berasal

dari reorder point oleh karena adanya safety stock. Keuntungan adanya safety stock

adalah pada saat jumlah permintaan mengalami lonjakan, maka persediaan

pengaman dapat digunakan untuk menutup permintaan tersebut.

Berdasarkan pendapat Assauri (2004: 186), ada 2 faktor yang menentukan

besarnya persediaan pengaman yaitu :

1. Penggunaan bahan baku rata-rata.

Salah satu dasar untuk memperkirakan penggunaan bahan baku selama

periode tertentu, khususnya selama periode pemesanan adalah rata-rata

penggunaan bahan baku pada masa sebelumnya. Hal ini perlu

diperhatikan karena setelah kita mengadakan pesanan, maka

pemenuhan kebutuhan atau permintaan pelanggan sebelum barang yang

dipesan datang harus dapat dipenuhi dari persediaan yang ada.

33

2. Faktor waktu atau lead time.

Lead time adalah lamanya waktu antara mulai dilakukannya pemesanan

bahan sampai dengan kedatangan bahan yang dipesan tersebut dan

diterima di gudang persediaan.

Dari kedua keadaan tersebut diatas, maka perusahaan perlu menetapkan

adanya proses persediaan pengaman untuk menjamin kelancaran proses produksi

akibat kemungkinan adanya kekurangan persediaan tersebut. Untuk menghitung

besarnya safety stock, dapat digunakan cara yang relatif lebih teliti yaitu :

- Metode perbedaan pemakaian maksimum dan rata-rata.

Metode ini dilakukan dengan menghitung selisih antara pemakaian

maksimum dengan pemakaian rata-rata dalam jangka waktu tertentu,

kemudian selisih tersebut dikalikan dengan lead time.

1. Metode statistika yang berdistribusi normal.

Dimana :

= standar normal (diperoleh dari tabel distribusi normal,

misalnya = 95%, ini berarti tingkat pelayanan sebesar 95%

dari permintaan atau penjagaan terhadap kemungkinan

terjadinya stock out hanya 5%)

= standar deviasi

= lead time

Metode penentuan safety stock

Dalam menentukan safety stock terdapat metode yang dapat

digunakan oleh perusahaan sebagai berikut :

1. Intuisi

34

Persediaan ditentukan berdasarkan jumlah safety stock

pengalaman sebelumnya misalnya 1,5 kali; 1,4 kali dan

seterusnya selama lead time.

2. Service level tertentu.

Metode ini mengukur seberapa efektif perusahaan mensuplai

permintaan barang dari stoknya. Dalam perhitungan

digunakan probalitas untuk memenuhi permintaan, untuk itu

diperlukan informasi yang lengkap tentang probalitas

berbagai tingkatan permintaan selama lead time karena sering

kali terjadi variasi. Variasi ini disebabkan oleh fluktuasi lama

lead time dan tingkat permintaan rata-rata.

3. Permintaan dengan distribusi empiris.

Metode ini didasarkan pada pengalaman empiris dimana

dalam penentuan stok didasarkan pada kondisi riil yang

dihadapi oleh perusahaan.

4. Permintaan berdistribusi normal

Permintaan yang dilakukan oleh beberapa pelanggan

memiliki jumlah yang berbeda-beda, walupun demikian

dengan menggunakan asumsi permintaan bersifat total akan

dapat dilakukan perhitungan dengan distribusi normal.

5. Permintaan berdistribusi Poisson

Pada saat jumlah permintaan total merupakan permintaan

dari beberapa pelanggan dimana setiap pelanggan hanya

membutuhkan sedikit barang, maka sedikit sekali

kemungkinan produsen akan memenuhi kebutuhan satu

pelanggan dalam jumlah yang besar. Dengan adanya rata-

rata tingkat pemesanan yang konstan dan interval waktu

jumlah pemesanan tidak tergantung pada yang lainnya, maka

penentuan safety stock dapat menggunakan pendekatan

distribusi poisson dengan syarat jumlah permintaan rata-rata

selama lead time sama atau kurang dari 20.

6. Lead time tidak pasti.

Adanya jumlah permintaan yang tidak pasti pada periode

tertentu akan berakibat lead time untuk setiap siklus

35

pemesanan bervariasi. Untuk itu perusahaan akan berusaha

menyediakan safety stock atau buffer stock selama lead time.

7. Biaya Stock out.

Peningkatan biaya penyimpanan akan meningkat service

level, sehingga semua usaha yang digunakan untuk menutup

semua level yang memungkinkan pada saat terjadi lead time

permintaan merupakan tujuan yang sangat sulit dicapai.

Untuk semua produks, permintaan maksimum akan lebih

murah dibandingkan dengan terjadinya stock out.

Permasalahannya adalah menentukan tingkat safety stock

yang dapat menyeimbangkan biaya penyimpanan dengan

biaya safety stock out.

Dari uraian diatas pentingnya safety stock disebabkan oleh karena kerugian

yang akan ditanggung oleh perusahaan karena proses yang terhenti, variasi

permintaan yang sangat variatif, resiko stock out dipasar (pemasok) meningkat dan

kemungkinan biaya safety stock yang lebih murah.

Penentuan safety stock dapat dilakukan mulai perhitungan yang sangat

sederhana yaitu dengan menggunakan intuisi sampai dengan menggunakan

pendekatan ilmiah atau menggunakan alat statistic baik dengan distribusi normal

maupun poisson yang kesemuanya bertujuan untuk menentukan safety stock yang

terbaik.

2.3.6.3 Persediaan Maksimum

Persediaan maksimum diperlukan oleh perusahaan agar kuantitas

persediaan yang ada di gudang tidak berlebihan sehingga tidak terjadi pemborosan

modal kerja. Adapun untuk mengetahui besarnya persediaan maksimum dapat

digunakan rumus :

Maximum Inventory : Safety Stock + EOQ

Dimana :

Safety Stock : Persediaan pengamanan

EOQ : Kuantitas pembelian optimal

36

2.6 Kerangka Pemikiran

Gambar 2.3 Kerangka Pemikiran

Forecasting

Naïve Method Moving Averages Weighted Moving Averages Exponential Smoothing Exponentian Smoothing with Trend Linear Regression

Menetapkan Persediaan Inventory Analysis

EOQ, ROP

Hasil Keputusan

Implikasi Hasil Penelitian

Peramalan Permintaan

PT. Aneka Indofoil

Maximal Inventory