BAB 2 Landasan Teori - library.binus.ac.idlibrary.binus.ac.id/eColls/eThesisdoc/Bab2/2013-2-00212-MN...
Transcript of BAB 2 Landasan Teori - library.binus.ac.idlibrary.binus.ac.id/eColls/eThesisdoc/Bab2/2013-2-00212-MN...
9
9
BAB 2
Landasan Teori
2.1 Manajemen
2.1.1 Pengertian Manajemen
Menurut Dyck dan Neubert (2009:7) manajemen adalah proses perencanaan,
pengorganisasian, memimpin, dan mengendalikan sumber daya manusia dan sumber
daya organisasi lainnya agar dapat secara efektif mencapai tujuan organisasi.
Terdapat 4 fungsi manajemen, yaitu:
1. Planning (Perencanaan)
Perencanaan berarti mengidentifikasikan tujuan organisasi dan strategi
dan mengalokasikan sumber daya organisasi yang tepat yang diperlukan
untuk mencapainya.
2. Organizing ( Mengorganisasi)
Pengorganisasian berarti memastikan bahwa tugas-tugas telah ditetapkan
dan struktur hubungan organisasi diciptakan untuk memfasilitasi
pertemuan dari tujuan-tujuan organisasi.
3. Leading (Memimpin)
Memimpin berarti berhubungan dengan orang lain sehingga pekerjaan
mereka menghasilkan.
4. Controlling (Mengendalikan)
Mengendalikan adalah melibatkan kegiatan manajemen untuk
memastikan bahwa tindakan-tindakan anggota organisasi konsisten
dengan nilai-nilai organisasi dan standar.
Menurut Robbin dan Coulter (2010), manajemen adalah aktivitas kerja yang
melibatkan koordinasi dan pengawasan terhadap pekerjaan orang lain, sehingga
pekerjaan tersebut dapat diselesaikan secara efisien dan efektif.
Solihin (2010) mengatakan bahwa berdasarkan atas fungsi-fungsinya,
manajemen dapat didefinisikan sebagai proses perencanaan, pengorganisasian,
kepemimpinan dan pengendalian dari berbagai sumber daya organisasi untuk
10
mencapai tujuan secara efektif dan efisien. Definisi manajemen dapat dijelaskan
lebih lanjut sebagai berikut:
1. Manajemen merupakan sebuah proses. Artinya, seluruh kegiatan
manajemen yang dijabarkan ke dalam empat fungsi manajemen dilakukan
secara berkesinambungan dan semuanya bermuara kepada pencapaian
tujuan perusahaan.
2. Pencapaian tujuan perusahaan dilakukan melalui serangkaian aktivitas yang
dikelompokkan ke dalam fungsi-fungsi manajemen dan mencakup fungsi
perencanaan, pengorganisasian, kepemimpinan serta pengendalian.
3. Pencapaian tujuan dilakukan secara efektif dan efisien. Efektivitas
menunjukkan tercapianya tujuan yang diinginkan melalui serangkaian
tindakan yang dilakukan oleh perusahaan. Sedangkan efesiensi
menunjukkan pencapaian tujuan secara optimal dengan menggunakan
sumber daya yang paling minimal.
4. Pencapaian tujuan perusahaan dilakukan dengan memanfaatkan sumber
daya organisasi yang dimiliki oleh perusahaan.
2.1.2 Pengertian Manajemen Operasi
Daft (2006: 216) mendefinisikan Manajemen Operasi sebagai bidang
manajemen yang mengkhususkan pada produksi barang. Artinya kegiatan operasi
hanya berfokus pada kegiatan memproduksi barang dan memecahkan masalah-
masalah yang berkaitan dengan sektor produksi.
Menurut Heizer dan Render (2010: 4), manajemen operasi adalah
serangkaian aktivitas yang menghasilkan nilai dalam bentuk barang dan jasa dengan
mengubah input menjadi output.
Menurut Assauri (2004: 12), manajemen produksi dan operasi merupakan
proses pencapaian dan pengutilisasian sumber-sumber atau jasa-jasa yang berguna
sebagai usaha untuk mencapai tujuan dan sasaran organisasi.
Dari beberapa pengertian diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa
manajemen operasi merupakan kegiatan produksi dengan memanfaatkan
sumberdaya yang ada sehingga menghasilkan nilai dalam bentuk barang dan jasa.
11
2.1.3 Pengertian Manajemen Operasional
Menurut Evans dan Coller (2007:5), manajemen operasional adalah ilmu
dan seni untuk memastikan bahwa barang dan jasa diciptakan dan berhasil dikirim ke
pelanggan.
Menurut Heizer dan Render (2009:4), manajemen operasi adalah
serangkaian aktivitas yang menghasilkan nilai dalam bentuk barang dan jasa dengan
mengubah input menjadi output. Kegiatan yang menghasilkan barang dan jasa
berlangsung di semua organisasi. Dalam perusahaan manufaktur, aktivitas produksi
yang menghasilkan barang yang dapat terlihat secara jelas. Kita dapat melihat
pembuatan produk-produk fisik, seperti TV Sony atau motor Harley Davidson.
Dalam organisasi yang tidak menghasilkan produk secara fisik, fungsi
produksinya mungkin tidak terlihat secara jelas. Kita sering menyebut aktivitas-
aktivitas ini sebagai jasa. Fungsi jasa ini mungkin “tersembunyi” dari masyarakat,
bahkan dari pelanggan. Produknya dapat berbentuk layanan pengiriman dana dari
rekening tabungan ke rekening giro, proses transplantasi hati, pengisan kursi kosong
di pesawat, atau proses pendidikan seorang mahasiswa. Terlepas dari produk
akhirnya berupa barang atau jasa, aktivitas produksi yang berlangsung dalam
organisasi biasanya disebut operasi atau manajemen operasi.
Menurut Heizer dan Render (2009:04), untuk menghasilkan barang dan
jasa, semua jenis organisasi menjalankan tiga fungsi. Fungsi-fungsi ini merupakan
hal penting, bukan hanya untuk proses produksi, tetapi juga demi kelangsungan
hidup sebuah organisasi. Fungsi-fungsi ini adalah sebagai berikut.
- Pemasaran yang menghasilkan permintaan, paling tidak, menerima
pemesanan untuk sebuah barang atau jasa (tidak akan ada aktivitas jika
tidak ada penjualan).
- Produksi/operasi yang menghasilkan produk.
- Keuangan/akuntansi yang mengawasi sehat tidaknya sebuah organisasi,
membayar tagihan, dan mengumpulkan uang.
Kita mempelajari MO (Manajemen Operasi) karena empat alasan berikut:
1. MO adalah satu dari tiga fungsi utama dari setiap organisasi dan
berhubungan secara utuh dengan semua fungsi bisnis lainnya. Semua
organisasi memasarkan (menjual), membiayai (mencatat rugi laba), dan
memproduksi (mengoperasikan), maka sangat penting untuk
12
mengetahui bagaimana aktivitas MO berjalan. Karena itu pula, kita
mempelajari bagaimana orang-orang mengorganisasikan diri mereka
bagi perusahaan yang produktif.
2. Kita mempelajari MO karena kita ingin mengetahui bagaimana barang
dan jasa diproduksi. Fungsi produksi adalah bagian dari masyarakat
yang menciptakan produk yang kita gunakan.
3. Kita mempelajari MO untuk memahami apa yang dikerjakan oleh
manajer operasi. Dengan memahami apa saja yang dilakukan oleh
manajer ini, kita dapat membangun keahlian yang dibutuhkan untuk
dapat menjadi seorang manajer seperti itu. Hal ini akan membantu
Anda untuk menjelajahi kesempatan kerja yang banyak dan
menggiurkan di bidang MO.
4. Kita mempelajari MO karena bagian ini merupakan bagian yang paling
banyak menghabiskan biaya dalam sebuah organisasi. Sebagian besar
pengeluaran perusahaan digunakan untuk fungsi MO. Walaupun
demikian, MO memberikan peluang untuk meningkat keuntungan dan
pelayanan terhadap masyarakat.
2.1.4 Keputusan Kritis dalam Manajemen Operasi
Menurut Heizer dan Render (2009:56-57), diferensi, biaya rendah dan
respons yang cepat dapat dicapai saat manajer membuat keputusan efektif dalam
sepuluh wilayah manajemen operasional. Keputusan ini dikenal sebagai keputusan
operasi (operational decision). Berikut sepuluh keputusan manajemen operasional
yang mendukung misi dan menetapkan strategi.
1. Perancangan barang dan jasa. Perancangan barang dan jasa menetapkan
sebagian besar proses transformasi yang akan dilakukan. Keputusan
biaya, kualitas dan sumber daya manusia bergantung pada keputusan
perancangan.
2. Kualitas. Ekspektasi pelanggan terhadap kualitas harus ditetapkan,
peraturan dan prosedur dibakukan untuk mengidentifikasi serta
mencapai standar kualitas tersebut.
3. Perancangan proses dan kapasitas. Keputusan proses yang diambil
membuat manajemen mengambil komitmen dalam hal teknologi,
13
kualitas, penggunaan sumber daya manusia dan pemeliharaan yang
spesifik. Komitmen pengeluaran dan modal ini akan menentukan
struktur biaya dasar suatu perusahaan.
4. Pemilihan lokasi. Keputusan lokasi organisasi manufaktur dan jasa
menentukan kesuksesan perusahaan.
5. Perancangan tata letak. Aliran bahan baku, kapasitas yang dibutuhkan,
tingkat karyawan, keputusan teknologi dan kebutuhan persediaan
mempengaruhi tata letak.
6. Sumber daya manusia dan rancangan pekerjaan. Manusia merupakan
bagian yang intergral dan mahal dari keseluruhan rancangan sistem,.
Karenanya, kualitas lingkungan kerja diberikan, bakat dan keahlian
yang dibutuhkan, dan upah yang harus ditentukan dengan jelas.
7. Manajemen rantai pasokan. Keputusan ini menjelaskan apa yang harus
dibuat dan apa yang harus dibeli.
8. Persediaan. Keputusan persediaan dapat dioptimalkan hanya jika
kepuasan pelanggan, pemasok, perencanaan produksi dan sumber daya
manusia dipertimbangkan.
9. Penjadwalan. Jadwal produksi yang dapat dikerjakan dan efisien harus
dikembangkan.
10. Pemeliharaan. Keputusan harus dibuat pada tingkat kehandalan dan
stabilitas yang diinginkan.
2.1.5 Riset Operasi (Operating Research)
Menurut Heizer dan Render (2009:51), perusahaan mencapai misi mereka
melalui tiga cara yaitu:
• Bersaing dalam diferensiasi
Diferensiasi berhubungan dengan penyajian suatu keunikan.
Diferensiasi harus diartikan melampaui ciri fisik dan atribut jasa yang
mencakup segala sesuatu mengenai produk atau jasa yang
mempengaruhi nilai dimana konsumen dapatkan darinya.
• Bersaing dalam biaya
Kepemimpinan biaya yang rendah berarti mencapai nilai maksimum
sebagaimana yang diinginkan pelanggan. Hal ini membutuhkan
14
pengujian sepuluh keputusan manajemen operasi dengan usaha yang
keras untuk menurunkan biaya dan tetap memenuhi nilai harapan
pelanggan. Strategi biaya rendah tidak berarti nilai atau kualitas barang
menjadi rendah.
• Bersaing dalam respons
Keseluruhan nilai yang dengan pengembangan dan pengantaran barang
yang tepat waktu, penjadwalan yang dapat diandalkan dan kinerja yang
fleksibel. Respons yang fleksibel dapat dianggap sebagai kemampuan
memenuhi perubahan yang terjadi di pasar dimana terjadi pembaruan
rancangan dan fluktuasi volume.
Tiga strategi yang ada masing-masing memberikan peluang bagi para
manajer operasi untuk meraih keunggulan bersaing. Keunggulan bersaing berarti
menciptakan sistem yang mempunyai keunggulan unit atas pesaing lain. Idenya
adalah menciptakan nilai pelanggan (customer value) dengan cara yang efisien dan
efektif.
2.2 Forecasting
2.2.1 Pengertian Forecasting
Metode peramalan akan membantu dalam mengadakan pendekatan analisa
terhadap tingkah laku atau pola dari data yang lalu, sehingga dapat memberikan cara
pemikiran, pengerjaan dan pemecahan yang sistematis dan pragmantis, serta
memberikan tingkat keyakinan yang lebih besar atas ketepatan hasil ramalan yang
dibuat.
Peramalan (forecasting) menurut Santoso (2009:8), peramalan adalah
kegiatan yang bersifat teratur, berupaya memprediski masa depan dengan tidak
hanya menggunakan metode ilmiah, namun juga mempertimbangkan hal-hal yang
bersifat kualitatif.
Peramalan (forecasting) menurut Heizer dan Render (2009:162), adalah
seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan
dengan melibatkan pengambilan data di masa lalu dan menempatkannya ke masa
yang akan datang dengan bentuk model matematis. Bisa juga merupakan prediksi
15
intusi yang bersifat subjektif atau bisa juga dengan menggunakan model matematis
yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manajer.
Peramalan adalah proses untuk memperkirakan berapa kebutuhan di masa
datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran, kualitas, waktu, dan lokasi yang
dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa. Salah satu
jenis peramalan adalah peramalan permintaan. Peramalan permintaan merupakan
tingkat permintaan produk-produk yang diharapkan akan terealisasi untuk jangka
waktu tertentu pada masa yang akan datang (Nasution:2005).
Peramalan atau forecasting adalah suatu proses untuk memperkirakan
berapa kebutuhan di masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas,
kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan
barang ataupun jasa. Forecasting yang akurat merupakan informasi yang sangat
dibutuhkan dalam pengambilan keputusan manajemen.
Peramalan (forecasting) merupakan alat bantu yang penting dalam
perencanaan yang efektif dan efisien khususnya di bidang ekonomi. Peramalan
mempunyai peranan jiwa eksternal yang pada umumnya berada di luar kendali
manajemen seperti: Ekonomi, Pelanggan, Pesaing, Pemerintah, dan lain sebagainya.
Jadi dapat disimpulkan bahwa peramalan adalah proses memperkirakan
keadaan atau informasi yang akan terjadi di masa depan.
2.2.2 Meramalkan Horizon Waktu
Menurut Heizer dan Render (2009:163), peramalan biasanya
diklasifikasikan brdasarkan horizon waktu masa depan yang dilingkupinya. Horizon
waktu terbagi menjadi beberapa kategori.
1. Peramalan jangka pendek. Peramalan ini meliputi jangka waktu hingga
satu tahun, tetapi umumnya kurang dari tiga bulan. Peramalan ini
digunakan untuk perncanaan pembelian, penjadwalan kerja, jumlah
tenaga kerja, penugasan kerja dan tingkat produksi.
2. Peramalan jangka menengah. Peramalan jangka menengah atau
intermediate umumnya mencakup hitungan bulan hingga tahun.
Peramalan ini bermanfaat untuk merencanakan penjualan, perencanaan
dan anggaran produksi, anggaran kas serta menganalisis bermacam-
macam rencana operasi.
16
3. Peramalan jangka panjang. Umumnya untuk perencanaan masa tiga
tahun atau lebih. Peramalan jangka panjang digunakan untuk
merencanakan produk baru, pembelanjaan modal, lokasi atau
pengembangan fasilitas, serta penelitian dan pengembangan (litbang).
Peramalan jangka menengah dan jangka panjang dapat dibedakan dari
peramalan jangka pendek dengan melihat tiga hal.
1. Pertama, peramalan jangka menengah dan jangka panjang berkaitan
dengan permasalahan yang lebih menyeluruh dan mendukung
keputusan manajemen yang berkaitan dengan perencanaan produk,
pabrik dan proses. Menetapkan keputusan akan fasilitas, seperti
misalnya keputusan seorang manajer umum untuk membuka pabrik
manufaktur baru di Brazil dapat memerlukan waktu 5-8 tahun sejak
permulaan hingga benar-benar selesai secara tuntas.
2. Kedua, peramalan jangka pendek biasanya menerapkan metodologi
yang berbeda dibandingkan peramalan jangka panjang. Teknik
matematika, seperti rata-rata bergerak, penghalusan eksponensial, dan
ekstrapolasi tren umumnya dikenal untuk peramalan jangka pendek.
Metode kuantitatif yang lebih luas dan lebih tidak kuantitatif sangatlah
bermanfaat dalam meramalkan isu-isu seperti apakah suatu produk
baru.
3. Akhirnya, sebagaimana yang mungkin diperkirakan, peramalan jangka
pendek cenderung lebih tepat dibandingkan peramalan jangka panjang.
Faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan permintaan berubah
setiap hari. Dengan demikian, sejalan dengan semakin panjangnya
horizon waktu, ketepatan peramalan seseorang cenderung semakin
berkurang. Peramalan penjualan harus diperbarui secara berkala untuk
menjaga nilai dan integritasnya. Peramalan harus selalu dikaji ulang dan
direvisi pada setiap akhir periode penjualan.
2.2.3 Pendekatan dalam Peramalan
Menurut Hanke dan Wichern, International Edition (2006:78) metode
peramalan dapat dibagi 2 yaitu:
17
1. Metode Peramalan Kualitatif atau Subyektif
“Qualitative forecasting techniques relied on human judgement and
intuition more than manipulation of past historical data,” atau metode
yang hanya didasarkan kepada penilaian dan intuisi, bukan kepada
pengolahan data historis.
2. Metode Peramalan Kuantitatif
Sedangkan peramalan kuantitatif diterangkan sebagai:
“Quantitative techniques that need no input of judgments; they are
mechanical procedures that produce quantitative result and some
quantitative procedures require a much more sophisticated
manipulation of data than do other, of course” atau metode yang tidak
memerlukan penilaian, melainkan data.
Terdapat dua pendekatan umum untuk peramalan sebagaimana ada dua
cara mengatasi semua model keputusan. Pendekatan yang satu adalah analisis
kuantitatif dan pendekatan lain adalah analisis kualitatif.
1. Peramalan kuantitatif (quantitative forecast) menggunakan model
matematis yang beragam dengan data masa lalu dan variable sebab
akibat untuk meramalkan permintaan.
2. Peramalan subjektif atau kualitatif (qualitative forecast)
menggabungkan factor, seperti intuisi, emosi, pengalaman pribadi, dan
sistem nilai pengambil keputusan untuk meramal.
2.2.4 Jenis-Jenis Peramalan
Menurut Heizer dan Render (2009:82), persediaan dapat melayani 4 fungsi
yang menambah fleksibilitas bagi operasi perusahaan:
1. Decouple atau memisahkan beberapa tahapan dari proses produksi.
Sebagai contoh, jika persediaan sebuah perusahaan berfluktuasi,
persediaan tambahan mungkin diperlukan untuk melakukan decouple
proses produksi dari pemasok.
2. Melakukan decouple perusahaan dari fluktuasi permintaan dan
menyediakan persediaan barang-barang yang akan memberikan pilihan
18
bagi pelanggan. Persediaan seperti ini digunakan secara umum pada
bisnis eceran.
3. Mengambil keuntungan dari diskon kuantitas karena pembelian dalam
jumlah besar dapat mengurangi biaya pengiriman barang.
4. Melindungi terhadap inflasi dan kenaikan harga.
2.2.5 Model-Model Peramalan
Menurut Heizer dan Render (2009:168), peramalan memiliki dua model
yang terdiri dari masing-masing metode yaitu:
1. Model Deret Waktu
Model deret waktu membuat prediksi dengan asumsi bahwa masa
depan merupakan fungsi dari masa lalu. Dengan kata lain, mereka
melihat apa yang terjadi selama kurun waktu tertentu danmenggunakan
data masa lalu tersebut untuk melakukan peramalan.
2. Model Asosiatif
Model asosiatif (hubungan sebab akibat), seperti regresi linier,
menggabungkan banyak variabel atau faktor yang mungkin
mempengaruhi kuantitas yang sedang diramalkan.
2.2.6 Peramalan Deret Waktu
Heizer dan Render (2009:169), menganalisis deret waktu berarti membagi
data masa lalu menjadi komponen-komponen, kemudian memproyeksikannya
kemasa depan. Deret waktu mempunyai empat komponen, antara lain:
1. Tren merupakan pergerakan data sedikit demi sedikit meningkat atau
menurun. Perubahan pendapatan, populasi, penyebaran umur, atau
pandangan budaya dapat mempengaruhi pergerakan tren.
2. Musim adalah pola data yang berulang pada kurun waktu tertentu,
seperti hari, minggu, bulan, atau kuartal.
3. Siklus adalah pola dalam data yang terjadi setiap beberapa tahun. Siklus
ini biasanya terkait pada siklus bisnis dan merupakan hal penting dalam
analisis dan perencanaan bisnis jangka pendek. Memprediksi siklus
19
bisnis sulit dilakukan karena adanya pengaruh kejadian politik ataupun
kerusuhan internasional.
4. Variasi acak merupakan satu titik khusus dalam data yang disebabkan
oleh peluang dan situasi yang tidak lazim. Variasi acak tidak
mempunyai pola khusus sehingga tidak dapat diprediksi.
2.2.7 Metode Peramalan Kuantitatif
Heizer dan Render dalam buku Manajemen Operasi (2009:170), metode-
metode peramalan kuantitatif, terdiri dari:
1. Pendekatan Naif (Naïve Method)
Cara paling sederhana untuk meramal adalah berasumsi bahwa
permintaan di periode mendatang akan sama dengan permintaan pada
periode terakhir. Untuk beberapa jenis produk, pendekatan naïf (naïve
method) merupakan model peramalan objektif yang paling efektif dan
efisien dari segi biaya. Paling tidak pendekatan naïf memberikan titik
awal untuk perbandingan dengan model lain yang lebih canggih.
2. Rata-Rata Bergerak (Moving Average)
Peramalan rata-rata bergerak menggunakan sejumlah data aktual masa
lalu untuk menghasilkan peramalan. Rata-rata bergerak berguna jika
kita dapat mengasumsikan bahwa permintaan pasar akan stabil
sepanjang masa yang kita ramalkan. Secara matematis, rata-rata
bergerak sederhana (merupakan prediksi permintaan periode
mendatang) dinyatakan sebagai berikut.
Rata-rata bergerak =
Dimana n adalah jumlah periode dalam rata-rata bergerak.
3. Rata-Rata Bergerak dengan Pembobotan (Weighted Moving Average)
Saat terdapat tren atau pola yang terdeteksi, bobot dapat digunakan
untuk menempatkan penekanan yang lebih pada nilai terkini. Pemilihan
bobot merupakan hal yang tidak pasti karena tidak ada rumus untuk
20
menetapkan mereka. Oleh karena itu, pemututsan bobot yang digunakan
membutuhkan pengalaman. Sebagai contoh, jika bulan atau periode
terakhir diberi bobot yang terlalu berat, peramalan dapat
menggambarkan perubahan yang terlalu cepat yang tidak biasa pada
permintaan atau pola penjualan.
Rata-rata bergerak dengan pembobotan dapat digambarkan secara
matematis sebagai berikut.
Pembobotan rata-rata bergerak =
Baik rata-rata bergerak sederhana maupun rata-rata bergerak dengan
pembobotan sangat efektif dalam meredam fluktuasi pada pola
permintaan untuk menghasilkan prediksi yang stabil. Rata-rata bergerak
mempunyai tiga persoalan.
- Bertambahnya jumlan n (jumlah periode yang dirata-ratakan) memang
meredam fluktuasi dengan lebih baik, tetapi membuat metode ini
kurang sensitive terhadap perubahan nyata pada data.
- Rata-rata bergerak tidak dapat menggambarkan tren dengan baik.
Karena merupakan rata-rata, mereka akan selalu berada dalam
tingkat yang sebelumnya dan tidak akan memprediksi perubahan ke
tingkat yang lebih tinggi atau lebih rendah yang merupakan nilai
aktual sesungguhnya.
- Rata-rata bergerak membutuhkan data masa lalu yang ekstensif.
4. Penghalusan Eksponensial (Exponential Smoothing)
Penghalusan eksponensial merupakan metode peramalan rata-rata
bergerak dengan pembobotan yang canggih, tetapi masih mudah
digunakan. Metode ini mengunakan pencatatan data masa lalu yang
sangat sedikit. Rumus penghalusan eksponensial dasar dapat
ditunjukkan sebagai berikut.
21
Peramalan baru = Peramalan periode terakhir + (permintaan periode
terakhir – Peramalan periode terakhir)
Dimana :
= Sebuah bobot atau konstanta penghalus yang dipilih oleh
peramal yang mempunya nilai antara 0 dan 1
Persamaan dapat ditulis secara matematis sebagai berikut :
Dimana :
= peramalan baru
= peramalan sebelumnya
= konstanta penghalus (pembobotan)
= permintaan aktual periode lalu
5. Penghalusan Eksponensial dengan Penyesuaian Tren (Exponential
Smoothing With Trend)
Model penghalusan eksponensial yang lebih rumit dan dapat
menyesuaikan diri pada tren yang ada. Idenya adalah menghitung tren
rata-rata data penghalusan eksponensial, kemudian menyesuaikan untuk
kelambatan (lag) positif atau negatif pada tren. Dengan penghalusan
eksponensial dengan penyesuaian tren, estimasi rata-rata dan tren
dihaluskan. Prosedur ini membutuhkan dua konstanta penghalusan,
untuk rata-rata β untuk tren. Kemudian, kita menghitung rata-rata dan
tren untuk setiap periode. Rumus Penghalusan Eksponensial dengan
Penyesuaian Trend adalah sebagai berikut:
= + ,
Dimana :
= peramalan dengan eksponensial yang dihaluskan dari data
berseri pada periode t
22
= tren dengan eksponensial yang di haluskan pada periode t
= permintaan aktual periode t
= konstanta penghalusan untuk rata-rata
= konstanta penghalusan untuk rata-rata
6. Proyeksi Trend (Linear Regression)
Proyeksi Tren merupakan suatu metode peramalan yang mencocokan
garis tren pada serangkaian data masa lalu, kemudian memproyeksikan
garis pada masa mendatang untuk peramalan jangka menengah atau
jangka panjang.
Rumus untuk menentukan perhitungan Linear Regression adalah
sebagai berikut:
Dimana:
= nilai terhitung dari variable yang akan diprediksi
= persilangan sumbu
= kemiringan garis regresi (atau tingkat perubahan pada
untuk perubahan yang terjadi di ),
= variable bebas (dalam kasus ini adalah waktu)
Untuk menentukan nilai dan , akan di jelaskan pada rumus dibawah
ini.
Dimana :
= nilai terhitung dari variable yang akan diprediksi
= persilangan sumbu
= kemiringan garis regresi (atau tingkat perubahan pada
untuk perubahan yang terjadi di ),
= variable bebas (dalam kasus ini adalah waktu)
23
= nilai variabel terikat yang diketahui
= jumlah data atau pengamatan
2.2.8 Menghitung Kesalahan Peramalan
Menurut Rangkuti (2005:80) menyatakan keharusan untuk
membandingkan perhitungan yang memiliki nilai MAD (Mean Absolute Deviation)
paling kecil, karena semakin kecil MAD berarti semakin kecil pula perbedaan antara
hasil forecasting nilai aktual.
Menurut Heizer dan Render (2009:177), ada beberapa perhitungan yang
biasa digunakan untuk membandingkan model peramalan yang berbeda, mengawasi
peramalan, dan untuk memastikan peramalan, dan untuk memastikan peramalan
berjalan baik. Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah deviasi mutlak
rerata (Mean Absolute Deviation – MAD), kesalahan kuadrat rerata (Mean Squared
Error – MSE), dan kesalahan persen mutlak rerata (Mean Absolute Percent Error –
MAPE).
1. Deviasi Rata-Rata Absolut (Mean Absolute Deviation)
MAD merupakan ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan
untuk sebuah model. Nilai ini dihitung dengan mengambil jumlah nilai
absolut dari tiap kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode
data n. Rumus untuk menghitung MAD adalah sebagai berikut.
MAD =
2. Kesalahan Rata-Rata Kuadrat (Mean Square Error)
MSE merupakan cara kedua untuk mengukur kesalahan peramalan
keseluruhan. MSE merupakan rata-rata selisih kuadrat antara nilai yang
diramalkan dan yang diamati. Kekurangan penggunaan MSE adalah
bahwa ia cenderung menonjolkan deviasi yang besar karena adanya
pengkuadratan. Rumus untuk menghitung MSE adalah sebagai berikut.
24
MSE =
2.3 Persediaan (Inventory)
2.3.1 Definisi Persediaan
Persediaaan menurut Sundjaja (2007:379), persediaan meliputi semua
barang atau bahan yang diperlukan dalam proses produksi dan distribusi yang
digunakan untuk proses lebih lanjut atau dijual. Sedangkan pesediaan menurut
Herjanto (2007:237), persediaan adalah bahan atau barang yang disimpan yang akan
digunakan untuk memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk digunakan dalam proses
produksi atau perakitan, untuk dijual kembali atau suku cadang dari peralatan atau
mesin.
Persediaan merupakan suatu sumber daya yang disimpan yang digunakan
untuk menghilangkan kebutuhan saat ini atau kebutuhan yang akan datang.
Persediaan diatas termasuk bahan mentah, barang dalam proses, dan barang jadi.
Ketika menentukan permintaan dari suatu barang, ini merupakan informasi yang
memungkinkan untuk dapat menentukan permintaan dari suatu barang, dan
menentukan jumlah barang mentah yang akan dibutuhkan untuk membuat barang
jadi tersebut.
Persediaan pada umumnya merupakan salah satu jenis aktiva lancar yang
jumlah nya cukup besar dalam suatu perusahaan. Hal ini mudah dipahami karena
persediaan merupakan faktor penting dalam menentukan kelancaran operasi
perusahaan. Persediaan adalah bentuk investasi, dimana keuntungan (laba) ini bisa
diharapkan melalui penjualan dikemudian hari. Oleh sebab itu pada kebanyakan
perusahaan sejumlah minimal persediaan harus dipertahankan untuk menjamin
kontinuitas dan stabilitas penjualannya.
Mengendalikan persediaan yang tepat bukan hal yang mudah. Apabila
jumlah persediaan terlalu besar yang dapat mengakibatkan timbulnya dana yang
tertanam dalam persediaan, meningkatnya biaya penyimpanan dan risiko kerusakan
barang yang lebih besar. Namun, jika persediaan terlalu sedikit mengakibatkan risiko
25
terjadinya kekurangan persediaan (stockout) karena seringkali barang tidak dapat
didatangkan secara mendadak dan sebesar yang dibutuhkan sehingga dapat
menyebabkan terjadinya proses produksi, tertundanya penjualan, bahkan hilangnya
pelanggan.
Sebagaimana keputusan manajemen operasi lainnya, kebijaksanaan yang
paling efektif dengan mencapai keseimbangan diantara berbagai kepentingan dalam
perusahaan. Pengendalian persediaan harus dilakukan sedemikian rupa agar dapat
melayani kebutuhan bahan/barang yang tepat dan dengan biaya yang rendah.
Pengendalian persediaan berfungsi menentukan tingkat persediaan yang sesuai,
dimana pemesanan harus dilakukan kembali, persediaan pengaman, pendataan
singkat dan kondisi persediaan.
2.3.2 Fungsi Persediaan
Menurut Herjanto (2007:238), beberapa fungsi penting yang dikandung
oleh persediaan dalam memenuhi kebutuhan perusahaan, sebagai berikut:
1. Menghilangkan risiko keterlambatan pengiriman bahan baku atau
barang yang dibutuhkan perusahaan.
2. Menghilangkan risiko jika material yang dipesan tidak baik sehingga
harus dikembalikan.
3. Menghilangkan risiko terhadap kenaikan harga barang atau biasa
disebut inflasi.
4. Untuk menyimpan bahan baku yang dihasilkan secara musiman
sehingga perusahan tidak akan kesulitan jika bahan itu tidak tersedia di
pasaran.
5. Mendapatkan keuntungan dari pembelian berdasarkan diskon kuantitas.
6. Memberikan pelayanan kepada pelanggan dengan tersedianya barang
yang diperlukan.
2.3.3 Jenis-Jenis Persediaan
Terdapat 4 jenis persediaan yang harus dipelihara perusahaan untuk
mengakomodasi fungsi-fungsi persediaan menurut Heizer dan Render (2009:82),
yaitu :
26
1. Persediaan bahan mentah (raw material inventory)
Bahan-bahan yang biasanya dibeli, tetapi belum memasuki proses
manufaktur dan digunakan untuk melakukan decouple (memisahkan)
pemasok dari proses produksi.
2. Persediaan barang setengah jadi (WIP inventory)
Komponen atau bahan mentah yang telah melewati beberapa proses
perubahan, tetapi belum selesai. WIP ada karena waktu yang diperlukan
untuk menyelesaikan sebuah produk (disebut waktu siklus).
3. MRO (Maintenance, Repair, Operating)
Persediaan yang disediakan untuk pesediaan pemeliharaan, perbaikan,
operasi, yang dibutuhkan untuk menjaga agar mesin-mesin dan proses-
proses tetap produktif.
4. Persediaan barang jadi
Produk yang telah selesai dan tinggal menunggu pengiriman tetapi
masih merupakan asset dalam pembukuan perusahaan.
2.3.4 Biaya-Biaya Persediaan
Untuk pengambilan keputusan penentuan besarnya biaya-biaya variabel
dan untuk menentukan kebijakan persediaan yang perlu diperhatikan adalah
bagaimana perusahaan dapat meminimalkan biaya-biaya.
Ada tiga jenis biaya dalam persediaan menurut Heizer dan Render
(2009:91), antara lain :
1. Biaya penyimpanan (holding cost) yaitu, biaya yang terkait dengan
menyimpan atau “membawa” persediaan selama waktu tertentu.
2. Biaya pemesanan (ordering cost) mencakup biaya dari persediaan,
formulir, proses pemesanan, pembelian, dukungan administrasi dan
seterusnya. Ketika pemesanan sedang diproduksi, biaya pemesanan
juga ada, tetapi mereka adalah bagian dari biaya penyetelan.
3. Biaya penyetelan (setup cost) adalah biaya untuk mempersiapkan
sebuah mesin atau proses untuk membuat sebuah pemesanan. Ini
menyertakan waktu dan tenaga kerja untuk membersihkan serta
mengganti peralatan atau alat penahan. Manajer operasi dapat
menurunkan biaya pemesanan dengan mengurangi biaya penyetelan
27
serta menggunakan prosedur yang efisien serta menggunakan prosedur-
prosedur yang efisien seperti pemesanan dan pembayaran elektronik.
Sedangkan menurut Ristono (2009:4) faktor biaya persediaan meliputi :
1. Biaya penyimpanan di gudang, semakin banyak barang yang disimpan
maka akan semakin besar biaya penyimpanannya.
2. Resiko kerusakan barang, semakin lama barang tersimpan di gudang
maka resiko kerusakan barang semakin tinggi.
3. Resiko keusangan barang, barang-barang yang tersimpan lama akan
“out of date” atau ketinggalan zaman.
2.3.5 Model Kuantitas Pesanan Ekonomis (Economic Order Quantity)
Setiap perusahaan selalu berusaha untuk menentukan policy penyediaan
bahan dasar yang tepat, dalam arti tidak menganggu proses produksi dan disamping
itu biaya yang ditanggung tidak terlalu tinggi.
Menurut pendapat Pontas (2005:422), bahwa Economic Order Quantity
(EOQ) menunjukkan sejumlah barang yang harus dipesan untuk tiap kali pemesanan
agar biaya persediaan keseluruhan menjadi sekecil mungkin.
Menurut Heizer dan Render (2009:92), EOQ adalah sebuah teknik control
persediaan yang meminimalkan biaya total dari pemesanan dan penyimpanan serta
berdasar pada beberapa asumsi :
• Jumlah permintaan diketahui, konstan dan independent.
• Waktu tunggu yakni waktu antara pemesanan dan penerimaan pesanan
diketahui dan konstan.
• Penerimaan persediaan bersifat instant dan selesai seluruhnya. Dengan
kata lain, persediaan dari sebuah pesanan datang dalam satu kelompok
pada suatu waktu.
• Tidak tersedia diskon kuantitas.
• Biaya variable hanya biaya untuk menyiapkan atau melakukan
pemesanan (biaya penyetelan) dan biaya menyimpan persediaan dalam
waktu tertentu (biaya penyimpanan).
28
• Kehabisan (kekurangan) persediaan dapat sepenuhnya dihindari jika
pemesanan dilakukan pada waktu yang tepat.
Dengan asumsi seperti diatas, maka tahapan untuk mencari jumlah
pemesanan yang menyebabkan biaya minimal adalah sebagai berikut :
1. Mengembangkan persamaan untuk biaya pemasangan atau pemesanan .
2. Mengembangkan persamaan untuk biaya penahanan atau penyimpanan.
3. Menetapkan biaya pemasangan sama dengan biaya penyimpanan.
4. Menyelesaikan persamaan dengan hasil angka jumlah pemesanan yang
optimal.
Sedangkan menurut Herjanto (2007:245) EOQ adalah salah satu model
klasik yang diperkenalkan oleh FW Harris pada tahun 1914, tetapi paling banyak
dikenal dalam teknik pengendalian persediaan.
Model kuantitas pesanan ekonomis (Economic Order Quantity – EOQ) ini
adalah salah satu teknik pengendalian persediaan yang paling tua dan paling dikenal
secara luas.
Gambar 2.1 Penggunaan Persediaan dalam Waktu Tertentu
Sumber : Heizer dan Render (2010:93)
Berikut rumus yang digunakan dalam perhitungan persediaan
Tingkat Persediaan
Persediaan rata-rata yang tersedia
Tingkat Penggunaan Persediaan minimum Kuantitas pesanan = Q
(tingkat persediaan maksimum)
Persediaan minimum
0
29
Dimana :
= jumlah optimum unit per pesanan (EOQ)
= permintaan per periode
= biaya pemesanan untuk setiap pesanan
= biaya penyimpanan per unit per periode
= jumlah unit per pesanan
= biaya total
= rata – rata tingkat persediaan (average inventory)
= jumlah pemesanan yang diperkirakan per periode
2.3.6 Titik Pemesanan Ulang (Reorder Point)
Menurut Heizer dan Render (2009:99), ROP adalah titik pemesanan ulang
adalah tingkat atau titik persediaan dimana tindakan harus diambil untuk mengisi
kembali persediaan barang.
Ada beberapa faktor yang mempengaruhi ROP antara lain :
1. Lead time.
30
2. Tingkat pemakaian bahan baku rata–rata persatuan waktu tertentu.
3. Safety stock.
Persamaan matematis untuk menghitung ROP mengasumsikan permintaan
selama waktu tunggu itu sendiri adalah konstan. Ketika kasusnya tidak seperti ini,
persediaan tambahan yang sering disebut persediaan pengaman haruslah ditambah.
Persamaannya menjadi :
Dimana :
= reorder point
= permintaan per hari
= lead time
2.3.6.1 Lead time
Gambar 2.2 Titik Pemesanan Ulang
Sumber : Heizer dan Render (2010 : 100)
Waktu tunggu = L
Kemiringan = unit/hari = d
Tingkat Persediaan
Waktu (hari)
Q*
ROP (unit)
31
Pengertian lead time menurut Zulfikarijah (2005: 96) adalah merupakan
waktu yang dibutuhkan antara pemesanan dengan barang sampai diperusahaan,
sehingga lead time berhubungan dengan reorder point dan saat penerimaan barang.
Lead time muncul karena setiap pesanan membutuhkan waktu dan tidak
semua pesanan bisa dipenuhi seketika, sehingga selalu ada jeda waktu. Lead time
sangat berguna bagi perusahaan yaitu pada saat persediaan mencapai nol, pesanan
akan segera bisa tiba diperusahaan. Dalam EOQ, lead time diasumsikan konstan
artinya dari waktu ke waktu selalu tetap misalnya lead time 6 hari, maka akan
berulang dalam setiap periode. Akan tetapi dalam prakteknya lead time banyak
berubah-ubah, untuk mengantisipasinya perusahaan sering menyediakan safety stock.
Dari pembahasan diatas faktor waktu sangatlah penting dalam pengisian
kembali persediaan karena terdapat perbedaan waktu yang kadang cukup lama saat
mengadakan pesanan untuk menggantikan atau pengisian kembali persediaan.
2.3.6.2 Persediaan Pengaman (Safety Stock)
Pengertian safety stock menurut Zulfikarijah (2005:96) Safety stock
merupakan persediaan yang digunakan dengan tujuan supaya tidak terjadi Stock out
(kehabisan stok).
Menurut Taylor (2005:364), persediaan cadangan adalah persediaan yang
disimpan untuk mengantisipasi permintaan pelanggan yang sulit diketahui dengan
pasti. Stok cadangan ini disimpan untuk memenuhi permintaan musiman atau siklus.
Menurut Zulfikarijah (2005:144) ada beberapa faktor yang dapat
menyebabkan perusahaan melakukan safety stock, yaitu :
1. Biaya atau kerugian yang disebabkan oleh stock out tinggi. Apabila
bahan yang digunakan untuk proses produksi tidak tersedia, maka
aktivitas perusahaan akan terhenti yang menyebabkan idle tenaga kerja
dan fasilitas pabrik yang pada akhirnya perusahaan akan kehilangan
penjualannya.
2. Variasi atau ketidakpastian permintaan yang meningkat. Adanya jumlah
permintaan yang meningkat atau tidak sesuai dengan peramalan yang
ada diperusahaan menyebabkan tingkat kebutuhan persediaan yang
32
meningkat pula, oleh karena itu perlu dilakukan antisipasi terhadap
safety stock agar semua permintaan terpenuhi.
3. Resiko stock out meningkat. Keterbatasan jumlah persediaan yang ada
di pasar dan kesulitan yang dihadapi perusahaan mendapatkan
persediaan akan berdampak pada sulitnya terpenuhi persediaan yang
ada di perusahaan, kesulitan ini akan menyebabkan perusahaan
mengalami stock out.
4. Biaya penyimpanan safety stock yang murah. Apabila perusahaan
memiliki gudang yang memadai dan memungkinkan, maka biaya
penyimpanan tidaklah terlalu besar. Hal ini dimaksudkan untuk
mengantisipasi terjadinya stock out.
Safety stock merupakan dilemma, dimana adanya stock out akan berakibat
terganggunya proses produksi adanya stock yang berlebihan akan membengkakkan
biaya penyimpanannya. Oleh karena itu dalam penentuan safety stock harus
memperhatikan keduanya, dengan kata lain dalam safety stock diusahakan terjadinya
keseimbangan diantara keduanya. Dalam penentuan safety stock pada lebel tertentu
tergantung pada jenis pemesanan persediaan dimasing-masing perusahaan apakah
berdasarkan pada quantity.
Tujuan safety stock adalah untuk meminimalkan terjadinya stock out dan
mengurangi penambahan biaya penyimpanan dan biaya stock out total, biaya
penyimpanan disini akan bertambah seiring dengan adanya penambahan yang berasal
dari reorder point oleh karena adanya safety stock. Keuntungan adanya safety stock
adalah pada saat jumlah permintaan mengalami lonjakan, maka persediaan
pengaman dapat digunakan untuk menutup permintaan tersebut.
Berdasarkan pendapat Assauri (2004: 186), ada 2 faktor yang menentukan
besarnya persediaan pengaman yaitu :
1. Penggunaan bahan baku rata-rata.
Salah satu dasar untuk memperkirakan penggunaan bahan baku selama
periode tertentu, khususnya selama periode pemesanan adalah rata-rata
penggunaan bahan baku pada masa sebelumnya. Hal ini perlu
diperhatikan karena setelah kita mengadakan pesanan, maka
pemenuhan kebutuhan atau permintaan pelanggan sebelum barang yang
dipesan datang harus dapat dipenuhi dari persediaan yang ada.
33
2. Faktor waktu atau lead time.
Lead time adalah lamanya waktu antara mulai dilakukannya pemesanan
bahan sampai dengan kedatangan bahan yang dipesan tersebut dan
diterima di gudang persediaan.
Dari kedua keadaan tersebut diatas, maka perusahaan perlu menetapkan
adanya proses persediaan pengaman untuk menjamin kelancaran proses produksi
akibat kemungkinan adanya kekurangan persediaan tersebut. Untuk menghitung
besarnya safety stock, dapat digunakan cara yang relatif lebih teliti yaitu :
- Metode perbedaan pemakaian maksimum dan rata-rata.
Metode ini dilakukan dengan menghitung selisih antara pemakaian
maksimum dengan pemakaian rata-rata dalam jangka waktu tertentu,
kemudian selisih tersebut dikalikan dengan lead time.
1. Metode statistika yang berdistribusi normal.
Dimana :
= standar normal (diperoleh dari tabel distribusi normal,
misalnya = 95%, ini berarti tingkat pelayanan sebesar 95%
dari permintaan atau penjagaan terhadap kemungkinan
terjadinya stock out hanya 5%)
= standar deviasi
= lead time
Metode penentuan safety stock
Dalam menentukan safety stock terdapat metode yang dapat
digunakan oleh perusahaan sebagai berikut :
1. Intuisi
34
Persediaan ditentukan berdasarkan jumlah safety stock
pengalaman sebelumnya misalnya 1,5 kali; 1,4 kali dan
seterusnya selama lead time.
2. Service level tertentu.
Metode ini mengukur seberapa efektif perusahaan mensuplai
permintaan barang dari stoknya. Dalam perhitungan
digunakan probalitas untuk memenuhi permintaan, untuk itu
diperlukan informasi yang lengkap tentang probalitas
berbagai tingkatan permintaan selama lead time karena sering
kali terjadi variasi. Variasi ini disebabkan oleh fluktuasi lama
lead time dan tingkat permintaan rata-rata.
3. Permintaan dengan distribusi empiris.
Metode ini didasarkan pada pengalaman empiris dimana
dalam penentuan stok didasarkan pada kondisi riil yang
dihadapi oleh perusahaan.
4. Permintaan berdistribusi normal
Permintaan yang dilakukan oleh beberapa pelanggan
memiliki jumlah yang berbeda-beda, walupun demikian
dengan menggunakan asumsi permintaan bersifat total akan
dapat dilakukan perhitungan dengan distribusi normal.
5. Permintaan berdistribusi Poisson
Pada saat jumlah permintaan total merupakan permintaan
dari beberapa pelanggan dimana setiap pelanggan hanya
membutuhkan sedikit barang, maka sedikit sekali
kemungkinan produsen akan memenuhi kebutuhan satu
pelanggan dalam jumlah yang besar. Dengan adanya rata-
rata tingkat pemesanan yang konstan dan interval waktu
jumlah pemesanan tidak tergantung pada yang lainnya, maka
penentuan safety stock dapat menggunakan pendekatan
distribusi poisson dengan syarat jumlah permintaan rata-rata
selama lead time sama atau kurang dari 20.
6. Lead time tidak pasti.
Adanya jumlah permintaan yang tidak pasti pada periode
tertentu akan berakibat lead time untuk setiap siklus
35
pemesanan bervariasi. Untuk itu perusahaan akan berusaha
menyediakan safety stock atau buffer stock selama lead time.
7. Biaya Stock out.
Peningkatan biaya penyimpanan akan meningkat service
level, sehingga semua usaha yang digunakan untuk menutup
semua level yang memungkinkan pada saat terjadi lead time
permintaan merupakan tujuan yang sangat sulit dicapai.
Untuk semua produks, permintaan maksimum akan lebih
murah dibandingkan dengan terjadinya stock out.
Permasalahannya adalah menentukan tingkat safety stock
yang dapat menyeimbangkan biaya penyimpanan dengan
biaya safety stock out.
Dari uraian diatas pentingnya safety stock disebabkan oleh karena kerugian
yang akan ditanggung oleh perusahaan karena proses yang terhenti, variasi
permintaan yang sangat variatif, resiko stock out dipasar (pemasok) meningkat dan
kemungkinan biaya safety stock yang lebih murah.
Penentuan safety stock dapat dilakukan mulai perhitungan yang sangat
sederhana yaitu dengan menggunakan intuisi sampai dengan menggunakan
pendekatan ilmiah atau menggunakan alat statistic baik dengan distribusi normal
maupun poisson yang kesemuanya bertujuan untuk menentukan safety stock yang
terbaik.
2.3.6.3 Persediaan Maksimum
Persediaan maksimum diperlukan oleh perusahaan agar kuantitas
persediaan yang ada di gudang tidak berlebihan sehingga tidak terjadi pemborosan
modal kerja. Adapun untuk mengetahui besarnya persediaan maksimum dapat
digunakan rumus :
Maximum Inventory : Safety Stock + EOQ
Dimana :
Safety Stock : Persediaan pengamanan
EOQ : Kuantitas pembelian optimal
36
2.6 Kerangka Pemikiran
Gambar 2.3 Kerangka Pemikiran
Forecasting
Naïve Method Moving Averages Weighted Moving Averages Exponential Smoothing Exponentian Smoothing with Trend Linear Regression
Menetapkan Persediaan Inventory Analysis
EOQ, ROP
Hasil Keputusan
Implikasi Hasil Penelitian
Peramalan Permintaan
PT. Aneka Indofoil
Maximal Inventory