perencanaan persediaan bahan baku kayu

117
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

Upload: vokhuong

Post on 15-Dec-2016

247 views

Category:

Documents


1 download

TRANSCRIPT

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 .

64

Diagram 3 Pola Persediaan Meranti

Diagram 4. Pola Persediaan Rimba Campuran

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).

72

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

104

Lampiran G

Bagan Alir Produksi PT Katingan Timber Celebes