bab iv analisis dan pembahasanrepository.unika.ac.id/20516/5/15.d1.0123 galih... · 25.000.000,00...

48

BAB IV

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

4.1. Gambaran Umum Perusahaan

Penelitian ini mengambil objek yaitu sebuah industri rumahan

(Home Industry) yang bergerak pada industri konfeksi bernama Monica

Collection. Monica Collection berlokasi di Jl. Puri Anjasmoro B2/5

Tawangsari, Semarang Barat, Kota Semarang. Monica Collection sendiri

menghasilkan bermacam-macam produk mulai dari bedding (sprei, bed

cover, sarung bantal dan guling), perlengkapan bayi (Gendongan, kasur,

selimut, tas, dll), dan gorden. Home Industry ini mulai melakukan

produksi pada tahun 2000 saat pemilik memutuskan untuk berhenti

bekerja sebagai sekretaris karena memiliki seorang anak dan kemudian

memutuskan untuk membuka usaha ini. Saat memulai usaha Monica

Collection ini bertempat di rumah pemilik dengan karyawan yaitu

pembantu rumah tangga dari pemilik sendiri.

Setelah kurang lebih 12 tahun produknya mulai dikenal dan

mendapatkan banyak pesanan, akhirnya Monica Collection ini pindah ke

lokasi sekarang untuk meningkatkan produksi dengan mengerjakan 15

karyawan. Monica Collection ini memiliki sistem produksi Made by

Order sehingga Monica Collection akan melakukan aktivitas produksi

ketika adanya permintaan atau pemesanan dari customer mereka.

49

4.2. Analisis Hasil Penelitian

4.2.1. Menghitung Parameter-Parameter Perhitungan EOQ

Probabilistik

Alat analisis yang digunakan untuk analisis pengendalian

ini adalah metode EOQ Probabilistik. Metode ini dipilih karena

Monica Collection memiliki sistem produksi Made by Order

sehingga pemakain bahan bakunya selalu berubah ubah atau

tidak konsisten mengikuti permintaan dari customer. Untuk

mengetahui jumlah pemesanan bahan baku yang paling

ekonomis, diperlukan data pemakaian bahan baku dalam periode

sebelumnya. Dalam metode EOQ Probabilistik ini terdapat

beberapa hal yang harus diketahui terlebih dahulu sebelum

melakukan perhitungan, yaitu :

a. Penggunakan Bahan Baku (D)

Penelitian ini menggunakan bahan baku dakron roll

sebagai objek yang merupakan bahan baku yang mengalami

penumpukan cukup banyak pada periode sebelumnya. Data

yang digunakan sebagai data penelitian adalah data

persediaan bahan baku dakron roll periode Maret 2018

sampai dengan Februari 2019. Dimana persediaan bahan

baku terbanyak menumpuk adalah pada bulan Desember

yaitu 5 roll. Data persediaan bahan baku dakron roll dapat

dilihat sebagai berikut :

50

Tabel 4.1 Produksi dan Pemakaian Bahan Baku Dakron

Roll Periode Maret 2018 sampai dengan Februari 2019

NO Bulan Produksi

(pcs)

Pemakaian Bahan

Baku

1 Maret 2828 19,5 roll

2 April 3099 20,3 roll

3 Mei 3043 20,1 roll

4 Juni 2980 19,9 roll

5 Juli 3534 21,6 roll

6 Agustus 3453 21,4 roll

7 September 3005 20 roll

8 Oktober 2912 20 roll

9 November 3077 20,5 roll

10 Desember 3191 21 roll

11 Januari 2751 19,5 roll

12 Februari 2637 19 roll

Total 36510 242,8

(Sumber : Data sekunder yang diolah, 2019)

Selanjutnya melakukan peramalan untuk mengetahui

produksi pada periode 12 bulan berikutnya. Metode

peramalan yang akan digunakan adalah metode kuadrat

terkecil. Metode ini dipilih karena berdasarkan data historik

yang ada pada Monica Collection dimana data tersebut

mempunyai tipe hubungan kuadratik. Metode kuadrat terkecil

menggunakan perhitungan sebagai berikut :

𝑌′ = 𝑎 + 𝑏𝑥

51

Notasi :

𝑎 =(∑ 𝑦)

𝑛

𝑏 =(∑ 𝑥𝑦)

(∑ 𝑥2)

Berikut merupakan perhitungan peramalan produksi

menggunakan metode kuadrat terkecil :

Tabel 4.2 Perhitungan Peramalan Produksi dengan

Metode Kuadrat Terkecil

Bulan Penjualan

(𝐘) 𝐗 𝐗𝐘 𝐗𝟐

Maret 2828 -11 -31108 121

April 3099 -9 -27891 81

Mei 3043 -7 -21301 49

Juni 2980 -5 -14900 25

Juli 3534 -3 -10602 9

Agustus 3453 -1 -3453 1

September 3005 1 3005 1

Oktober 2912 3 8736 9

November 3077 5 15385 25

Desember 3191 7 22337 49

Januari 2751 9 24759 81

Februari 2637 11 29007 121

52

Bulan Penjualan

(𝐘) 𝐗 𝐗𝐘 𝐗𝟐

Jumlah 36510 0 -6026 572


𝑎 =(∑ 𝑦)

𝑛

𝑎 =36510

12

𝑎 = 3042,5

𝑏 =(∑ 𝑥𝑦)

(∑ 𝑥2)

𝑏 =−6026

572

𝑏 = −10,53

𝑌′ = 𝑎 + 𝑏𝑥

𝑌′ = 3042,5 + −10,53𝑥

Dengan rumus diatas maka hasil dari peramalan

produksi dengan menggunakan metode kuadrat terkecil

adalah sebagai berikut :

Tabel 4.3 Hasil Peramalan Produksi dengan Metode

Kuadrat Terkecil

Bulan X Produksi Hasil Peramalan

Maret 13 2906

53

Bulan X Produksi Hasil Peramalan

April 15 2885

Mei 17 2864

Juni 19 2843

Juli 21 2822

Agustus 23 2801

September 25 2780

Oktober 27 2759

November 29 2737

Desember 31 2716

Januari 33 2695

Februari 35 2674

Jumlah 33476


Selanjutnya adalah melakukan peramalan untuk

mengetahui kebutuhan bahan baku pada periode 12 bulan

berikutnya. Metode peramalan yang akan digunakan untuk

kebutuhan bahan baku adalah metode regresi sederhana.

Metode regresi sederhana dipilih karena berdasarkan variabel

yang ada dan mempengaruhi. Hal ini sesuai dengan keadaan

pada Monica Collection dimana jumlah produksi akan

mempengaruhi jumlah bahan baku dakron roll karena

produksi pada Monica Collection selalu berubah ubah.

Metode regresi sederhana menggunakan perhitungan sebagai

berikut :

𝑌′ = 𝑎 + 𝑏𝑥

54

Notasi :

𝑏 =𝑛(∑ 𝑥𝑦) − (∑ 𝑥)(∑ 𝑦)

𝑛(∑ 𝑥2) − (∑ 𝑥)2

𝑎 =(∑ 𝑦)

𝑛− (𝑏)

(∑ 𝑥)

𝑛

Berikut merupakan perhitungan peramalan bahan baku

dakron roll menggunakan metode regresi sederhana :

Tabel 4.4 Perhitungan Peramalan Bahan Baku Dakron

Roll dengan Metode Regresi Sederhana

𝑦 𝑥 𝑥𝑦 𝒚𝟐 𝒙𝟐

19,5 2828 55146 380,3 7997584

20,3 3099 62909,7 412,1 9603801

20,1 3043 61164,3 404 9259849

19,9 2980 59302 396 8880400

21,6 3534 76334,4 466,6 12489156

21,4 3453 73894,2 458 11923209

20 3005 60100 400 9030025

20 2912 58240 400 8479744

20,5 3077 63078,5 420,3 9467929

21 3191 67011 441 10182481

19,5 2751 53644,5 380,3 7568001

19 2637 50103 361 6953769

55

𝑦 𝑥 𝑥𝑦 𝒚𝟐 𝒙𝟐

242,8 36510 740927,6 4919,4 111835948


𝑏 =𝑛(∑ 𝑥𝑦) − (∑ 𝑥)(∑ 𝑦)

𝑛(∑ 𝑥2) − (∑ 𝑥)2

𝑏 =12(740927,6) − (36510)(242,8)

12(111835948) − (36510)2

𝑏 =8891131,2 − 8864628

1342031376 − 1332980100

𝑏 =26503,2

9051276

𝑏 = 0,003

𝑎 =(∑ 𝑦)

𝑛− (𝑏)

(∑ 𝑥)

𝑛

𝑎 =(242,8)

12− (0,003)

(36510)

12

𝑎 = 20,2 − (0,003)3042,5

𝑎 = 20,2 − 9,1275

𝑎 = 11,1

𝑌′ = 𝑎 + 𝑏𝑥

𝑌′ = 11,1 + 0,003𝑥

Setelah diketahui rumus diatas maka langkah

berikutnya adalah memasukkan permintaan untuk

56

mengetahui bahan baku yang dibutuhkan. Hasilnya adalah

sebagai berikut :

Tabel 4.5 Pemakaian Bahan Baku Berdasarkan Hasil

Peramalan

Bulan Produksi (pcs) Pemakaian Bahan Baku (roll)

Maret 2906 19,8

April 2885 19,8

Mei 2864 19,7

Juni 2843 19,6

Juli 2822 19,6

Agustus 2801 19,5

September 2780 19,4

Oktober 2759 19,4

November 2737 19,3

Desember 2716 19,2

Januari 2695 19,2

Februari 2674 19,1

Total 33482 233,6


b. Biaya Pemesanan (S)

Biaya pemesanan bahan baku dakron roll pada Monica

Collection ini memiliki komponen biaya yang dapat dilihat

dari tabel dibawah ini :

57

Tabel 4.6 Komponen Biaya Pemesanan Untuk Setiap Kali

Melakukan Pemesanan pada Monica Collection

Jenis Biaya Jumlah

Biaya Telepon Rp. 20.000,00

Ongkos Pengiriman Rp. 80.000,00

Biaya Bongkar Muat Rp. 100.000,00

Total Biaya Pemesanan Rp. 200.000,00


Biaya telepon yang ditanggung oleh Monica Collection

untuk setiap kali pesan adalah sebesar Rp. 20.000,00. Biaya

ini diperlukan untuk melakukan panggilan telepon kepada

supplier sebagai langkah pemesanan. Untuk biaya

pengiriman adalah sebesar Rp. 80.000,00. Biaya pengiriman

sudah ditetapkan oleh supplier. Sedangkan biaya bongkar

muat yang dikeluarkan adalah Rp. 100.000,00 biasanya untuk

2 - 4 orang sebagai tenaga bongkar muat. Jadi total biaya

pemesanan untuk bahan baku dakron roll pada Monica

Collection adalah sebesar Rp. 200.000,00.

c. Biaya Penyimpanan (H)

Biaya penyimpanan bahan baku dakron roll pada

Monica Collection ini memiliki komponen berupa biaya gaji

pegawai dan biaya penyusutan bangunan gudang. Komponen

tersebut dapat dilihat pada tabel sebagai berikut :

58

Tabel 4.7 Komponen Biaya Penyimpanan pada Monica

Collection

Jenis Biaya Jumlah

Gaji Karyawan Gudang Rp. 16.800.000,00

Sewa Bangunan Gudang Rp. 1.495.313,00

Jumlah Rp. 18.295.313,00

Demand (roll) 234

Biaya Simpan Per roll Rp. 78.186,00


Biaya penyimpanan untuk setiap roll bahan baku adalah

Rp. 78.186,00. Hal ini dihasilkan dari biaya karyawan gudang yaitu

Rp. 350.000.00 per minggu yang berarti Rp. 16.800.000,00 dalam

setahun. Sedangkan biaya sewa bangunan adalah sebesar Rp.

25.000.000,00 pertahun untuk luas bangunan sebesar 160 𝑚2

dengan kata lain biaya sewa bangunan adalah sebesar Rp.

156.250,00/𝑚2. Untuk luas bangunan yang digunakan sebagai

gudang adalah seluas 9,57 𝑚2. Sehingga sewa bangunan gudang

adalah sebesar 156.250 x 9,57 = Rp. 1.495.313,00. Kemudian

dibagi dengan 234 roll untuk mengetahui biaya simpan untuk

setiap rollnya.

d. Biaya Kehabisan (BK)

Biaya kehabisan ini timbul ketika persediaan bahan

baku yang ada tidak mencukupi untuk memenuhi kebutuhan

produksi. Dari pengalaman perusahaan sebelumnya

kehabisan bahan baku pernah terjadi. Perusahaan akhirnya

melakukan pemesanan tambahan bahan baku dengan jumlah

yang lebih sedikit dari pemesanan biasanya. Hal ini

menyebabkan harga dari bahan baku tersebut mengalami

59

kenaikan hingga 10%. Dari harga biasa dakron roll adalah

sebesar Rp. 700.000,00 naik menjadi Rp. 770.000,00 karena

jumlah pemesanannya sedikit. Maka dari ini biaya kehabisan

dapat dilihat dalam tabel berikut :

Tabel 4.8 Komponen Biaya Kehabisan pada Monica

Collection

Keterangan Jumlah

Selisih harga tiap roll Rp. 70.000,00

Total biaya kehabisan bahan baku (per roll) Rp. 70.000,00


e. Titik Pemesanan Kembali (SP)

Untuk dapat menentukan titik pemesanan kembali perlu

diketahui terlebih dahulu besarnya safety stock pada

perusahaan. Sedangkan dalam menentukan safety stock

diperlukan faktor keamanan. Faktor keamanan ini sendiri

dapat diketahui setelah mengetahui terlebih dahulu peluang

kehabisan bahan baku perusahaan. Peluang kahabisan bahan

baku ini dapat dihitung ketika sudah mengetahui Q

sementara.

Perhitungan titik pemesanan kembali dapat dilihat

sebagai berikut :

1) Menentukan Q Sementara dengan Menganggap Tidak

Ada Kehabisan

60

Q sementara dihitung dengan menganggap tidak

terjadinya kehabisan bahan baku. Q sememtara ini

dihitung untuk menentukan peluang kahabisan bahan

baku. Berikut adalah informasi yang didapat dari

perusahaan :

a) Biaya pemesanan : Rp. 200.000,00

b) Biaya penyimpanan : Rp. 78.186,00

c) Demand : 234 roll

EOQ = √2DS

H

EOQ = √2x234x200000

78186

EOQ = 34,6 roll dibulatkan 35 roll

2) Menentukan Peluang Kehabisan Persediaan (P(KP))

Peluang kehabisan persediaan ini dihitung untuk

mengetahui faktor keamanan yang nantinya akan

digunakan untuk menentukan safety stock. Berikut adalah

data yang diketahui dari analisis sebelumnya :

a) Pemakaian bahan baku : 234 roll

b) Q sementara : 35 roll

c) Biaya penyimpanan : Rp. 78.186,00

d) Biaya kehabisan persediaan : Rp. 70.000,00

61

P(KP) =h x Q

D x BKP

P(KP) =78186x35

234x70000

P(KP) = 0,1671

Hasil dari perhitungan peluang kehabisan adalah

sebesar 0,1671 dengan kata lain peluang tidak kehabisan

adalah sebesar 1 - 0,1671 = 0,8329. Jika dilihat pada

kurva normal (lampiran) peluang tidak kehabisan tersebut

terletak diantara nilai 0,8315 pada z = 0,96 dan nilai

0,8340 pada z = 0,97. Maka dari itu teknik interpolasi

linear harus diterapkan sebagai berikut :

0,8329 − 0,8315

𝑥 − 0,96=

0,8340 − 0,8315

0,97 − 0,96

0,0014

𝑥 − 0,96=

0,0025

0,01

0,0014

𝑥 − 0,96= 0,25

(𝑥 − 0,96)𝑥0,25 = 0,0014

𝑥 − 0,96 =0,0014

0,25

𝑥 − 0,96 = 0,0056

𝑥 = 0,0056 + 0,96

𝑥 = 0,9656

Jadi faktor keamanan atau nilai z adalah 0,9656

62

3) Menentukan Safety Stock

Safety stock bertujuan untuk berjaga-jaga apabila

permintaan mengalami fluktuasi maka perusahaan masih

dapat memenuhi permintaan tersebut. Sebelum dapat

menghitung safety stock harus diketahui terlebih dahulu

standar deviasi. Standar deviasi dapat dihitung dengan

proses sebagai berikut :

Tabel 4.9 Perhitungan Standar Deviasi Pemakaian Bahan

Baku pada Monica Collection

Bulan Pemakaian Bahan

Baku 𝒙 − �̅� (𝒙 − �̅�)𝟐

Maret 19,8 0,3 0,1011

April 19,8 0,3 0,0650

Mei 19,7 0,2 0,0369

Juni 19,6 0,1 0,0166

Juli 19,6 0,1 0,0044

Agustus 19,5 0 0,0000

September 19,4 -0,1 0,0036

Oktober 19,4 -0,1 0,0151

November 19,3 -0,2 0,0357

Desember 19,2 -0,3 0,0635

Januari 19,2 -0,3 0,0992

Februari 19,1 -0,4 0,1429

Total 233,6 0,5841

63


�̅� = 234 ∶ 12 = 19,5

SD = √∑(x − x̅)

n

SD = √0,5841

12

SD = √0,048675

SD = 0,22

Karena sebelumnya diketahui faktor keamanannya

adalah sebesar 0,9656 maka safety stock adalah sebagai

berikut :

SS = SDxZ

SS = 0,22x0,9656

SS = 0,21 roll

4) Menentukan Titik Pemesanan Kembali

Lead time pemesanan bahan baku adalah 3 hari

untuk setiap kali melakukan pemesanan. Sedangkan

sebelumnya diketahui pemakaian bahan baku selama

periode 1 tahun adalah 234 dengan 296 hari kerja. Maka

rata-rata pemakaian bahan baku dalam sehari adalah 234 :

296 = 0,79 roll.

ROP = Safety Stok + (Lead Time x Q)

ROP = 0,21 + (3 x 0,79)

64

ROP = 2,58 roll

f. Pemakaian Bahan Baku Selama Lead Time (K)

Pemakaian bahan baku selama lead time dapat dihitung

dengan mengalikan rata-rata pemakaian dalam sehari saat

lead time. Berikut adalah tabel perhitungannya :

Tabel 4.10 Pemakaian Bahan Baku Selama Lead Time

pada Monica Collection

Bulan

Pemakaian

Bahan

Baku (roll)

Hari

Kerja

Pemakaian

per Hari

(roll)

Lead

Time

(hari)

Pemakaian Bahan

Baku Selama

Lead Time (roll)

Maret 19,8 25 0,79 3 2,38

April 19,8 24 0,82 3 2,47

Mei 19,7 25 0,79 3 2,36

Juni 19,6 19 1,03 3 3,10

Juli 19,6 27 0,72 3 2,17

Agustus 19,5 26 0,75 3 2,25

September 19,4 25 0,78 3 2,33

Oktober 19,4 27 0,72 3 2,15

November 19,3 25 0,77 3 2,32

Desember 19,2 23 0,84 3 2,51

Januari 19,2 25 0,77 3 2,30

Februari 19,1 25 0,76 3 2,29

Total 233,6 296 28,64


65

Dari data diatas rata-rata pemakaian bahan baku selama

lead time dalam periode 1 tahun diatas adalah 28,64 : 12 =

2,4 roll.

g. Probabilitas Pemakaian Selama Lead Time

Probabilitas dapat diketahui dari frekuensi pemakaian

bahan baku selama lead time dalam periode 1 tahun diatas.

Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut :

Banyak kelas 1+3,3 log (n) = 1+3,3 log 12 = 4,56

dibulatkan menjadi 5

𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 − 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ

𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠

𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 = 3,10 − 2,15

5

𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 = 0,19

Tabel 4.11 Probabilitas Pemakaian Bahan Baku Selama

Lead Time dengan Lead Time Selama 3 Hari pada Monica

Collection

Pemakaian Bahan Baku

Selama Lead Time (roll)

Frekuensi Probabilitas

2,15-2,34 7 0,58

2,35-2,53 4 0,34

2,54-2,72 0 0

2,73-2,91 0 0

66

Pemakaian Bahan Baku

Selama Lead Time (roll)

Frekuensi Probabilitas

2,92-3,10 1 0,08

Total 12 1


Dalam perhitungan sebelumnya telah diketahui rata-rata

pemakaian bahan baku selama lead time pada Monica

Collection adalah 2,4 roll. Rata-rata tersebut terletak pada

interval 2,35-2,53 yang berarti probabilitasnya adalah 0,34.

4.2.2. Menghitung EOQ Probabilistik

a. Perhitungan EOQ Probabilistik

Dari perhitungan sebelumnya telah diketahui sebagai

berikut :

1) Penggunaan bahan baku selama 1 tahun : 234 roll

2) Biaya pemesanan : Rp. 200.000,00

3) Biaya kehabisan : Rp. 70.000,00

4) Pemakaian bahan baku selama lead time : 2,4 roll

5) Reorder point : 2,58 roll

6) Probabilitas selama lead time : 0,34

7) Biaya penyimpanan : Rp. 78.186,00

Maka perhitungannya adalah sebagai berikut :

q optimal = √(2D(S + BKx ∑(Ki − SP)P(Ki))

h)

67

q optimal

= √(2x234(200000 + 70000 ∑(2,4 − 2,58)0,34)

78186)

q optimal = 34,2 roll dibulatkan menjadi 35 roll

Maka dari itu kuantitas pemesanan paling ekonomis

untuk bahan baku dakron roll pada periode 1 tahun kedepan

adalah sebesar 35 roll. Hal ini berarti dalam melakukan

pembelian bahan baku Monica Collection sebaiknya

melakukan pemesanan sebesar 35 roll dengan lead time

selama 3 hari. Pembelian tersebut dilakukan ketika

persediaan sudah mencapai 2,58 roll. Berikut merupakan

grafik sebagai gambaran pemesanan bahan baku :

Gambar 4.1 Grafik Pemesanan Bahan Baku Dakron Roll

Untuk frekuensi pemesanannya adalah sebesar 234 : 35

= 6,69 kali dibulatkan menjadi 7 kali.

b. Elastisitas Pemesanan

Elastisitas pemesanan ini dihitung dengan cara

mengalikan standar deviasi pemakaian bahan baku harian

68

dengan rata-rata hari kerja selama periode kemudian

dikalikan lagi dengan jumlah bulan dalam periode dan

hasilnya dibagi dengan frekuensi pemesanan yang sesuai

dengan metode EOQ Probabilistik. Pertama-tama

menentukan standar deviasi pemakaian bahan baku harian

dapat dilihat sebagai berikut :

Tabel 4.12 Perhitungan Standar Deviasi Pemakaian

Harian Bahan Baku Dakron Roll

Bulan Pemakaian per Hari

(roll) 𝒙 − �̅� (𝒙 − �̅�)𝟐

Maret 0,79 0,00 0,0000

April 0,82 0,03 0,0008

Mei 0,79 -0,01 0,0001

Juni 1,03 0,24 0,0564

Juli 0,72 -0,07 0,0050

Agustus 0,75 -0,05 0,0021

September 0,78 -0,02 0,0003

Oktober 0,72 -0,08 0,0061

November 0,77 -0,02 0,0005

Desember 0,84 0,04 0,0017

Januari 0,77 -0,03 0,0008

Februari 0,76 -0,03 0,0009

Total 9.55 0,0747


69

�̅� = 9,55 ∶ 12 = 0,80

SD = √∑(x − x̅)

n

SD = √0,0747

12

SD = √0,006225

SD = 0,079

Setelah mengetahui standar deviasi pemakaian harian

bahan baku harian selanjutnya adalah menghitung elastisitas

pemesanannya yaitu sebagai berikut :

1) Standar deviasi : 0,079

2) Rata-rata hari kerja : 296/12 = 24,7

3) Jumlah bulan dalam 1 periode : 12

4) Frekuensi pemesanan berdasarkan metode EOQ

Probabilistik : 7

Elastisitas =0,079x24,7x12

7

Elastisitas =23,4156

7

Elastisitas = 3,4 dibulatkan menjadi 3 roll

4.2.3. Kebijakan Perusahaan Saat Ini

Monica Collection sendiri memiliki kebijakan dalam

pemesanan bahan baku dakron roll ini setiap 1 bulan sekali

70

sehingga dalam periode 1 tahun Monica Collection melakukan

pemesanan bahan baku sebanyak 12 kali. Maka dari itu apabila

menggunakan hasil peramalan kebutuhan bahan baku dakron roll

selama periode 1 tahun dapat diketahui jumlah setiap kali

pemesanan yaitu 234 : 12 = 19,5 roll dibulatkan menjadi 20 roll.

4.2.4. Perbandingan EOQ Probabilistik dengan Kebijakan

Perusahaan Saat Ini

Perbandingan jumlah biaya dapat dilihat dari Total

Inventory Cost (TIC). Total Inventory Cost (TIC) sendiri dapat

ditentukan dengan menjumlahkan biaya pemesanan dengan biaya

penyimpanan. Total Inventory Cost (TIC) dapat dihitung

menggunakan rumus sebagai berikut :

𝐓𝐂 =𝐃

𝐐𝐒 +

𝐐

𝟐𝐇

Sebelum membandingkan jumlah biaya maka akan dihitung

terlebih dahulu TIC untuk metode EOQ Probabilistik dan

kebijakan dari Monica Collection saat ini. Maka perhitungannya

sebagai berikut :

Total Inventory Cost (TIC) Monica Collection saat ini

TC =234

20200000 +

20

278186

TC = 2340000 + 781860

TC = Rp. 3.121.860,00

Total Inventory Cost (TIC) Metode EOQ Probabilistik

TC =234

35200000 +

35

278186

71

TC = 1337143 + 1368255

TC = Rp. 2.705.398,00

Setelah menghitung TIC masing-masing, hasil

perbandingan Total Inventory Cost (TIC) antara Metode EOQ

Probabilistik dengan kebijakan pada Monica Collection saat ini

dapat dilihat dalam tabel sebagai berikut :

Tabel 4.13 Perbandingan Total Inventory Cost (TIC)

Metode EOQ Probabilistik dan Kebijakan Monica

Collection Saat Ini

Keterangan Jumlah

TIC saat ini Rp. 3.121.860,00

TIC EOQ Probabilistik Rp. 2.705.398,00

Penghematan Rp. 416.462,00


Dari tebel 4.13 diketahui adanya penghematan sebesar Rp.

416.462,00 atau sekitar 13,34%.

4.3. Implikasi Manajerial

Berdasarkan hasil analisis diatas menunjukan bahwa adanya

penghematan dalam perbandingan Total Inventory Cost (TIC) pada

metode EOQ Probabilistik dengan kebijakan pada Monica Collection

saat ini. Penghematan ini muncul dari segi biaya karena pada metode

72

EOQ Probabilistik biaya yang dikeluarkan lebih kecil dari biaya yang

dikeluarkan oleh Monica Collection saat ini yaitu sebesar Rp.

416.462,00 atau sekitar 13,34%. Walaupun selisihnya tidak begitu

signifikan untuk perusahaan. Penggunaan EOQ Probabilistik pada

analisis ini sesuai dengan kondisi perusahaan Monica Collection dimana

demand atau permintaannya tidak konstan atau berubah-ubah. Hal ini

memenuhi asumsi dari EOQ Probabilistik dimana adanya ketidak

konsistenan demand atau leadtime ataupun demand dan lead time.

Dari segi pembelian bahan baku dengan metode EOQ Probabilistik

dalam sekali pemesanan melakukan pembelian sebesar 35 roll dengan

nilai elastisitasnya sebesar 3 roll. Sehingga dalam melakukan pemesanan

dapat dilakukan dengan jumlah sebesar 35 ±3 roll pada periode 1 tahun

kedepan. Monica Collection memiliki kapasitas gudang yang cukup

untuk menerapkan metode EOQ Probabilistik ini. Sehingga dalam

implementasinya tidak akan ada masalah penyimpanan. Namun untuk

aspek lain seperti kemampuan pemasok dalam memenuhi pemesanan

bahan baku dan kondisi keuangan pada Monica Collection terkait bahan

baku dapat diperhatikan lebih lanjut sebelum mengimplementasikan

metode EOQ Probabilistik ini.

bab iv analisis dan pembahasanrepository.unika.ac.id/20516/5/15.d1.0123 galih... · 25.000.000,00...

Documents