BAB IV ANALISA MASALAH - digilib.itb.ac.id satu target dari Departemen PPIC setiap tahunnya adalah...

PROGRAM MBA – Institut Teknologi Bandung

Ganda Christ Robert Manurung – 29104106

34

BAB IV ANALISA MASALAH

4.1. Metodologi Penelitian

Gambar 4.1. Diagram Alir Metodologi Penelitian



35

4.2. Studi Pendahuluan

Studi pendahuluan dilakukan untuk mengetahui gambaran umum tentang proses

bisnis PT Pantja Motor, beradaptasi dengan lingkungan kerja di perusahaan,

berkenalan dengan key persons yang dapat membantu dalam penelitian, antara lain

Kepala Departemen PPIC, Manager PPC dan Kepala Divisi Planning & Ordering,

dan mencari tahu tentang permasalahan-permasalahan yang sedang dihadapi oleh

perusahaan dengan melakukan wawancara bebas.

Dari studi pendahuluan yang telah diperoleh bahwa PT Pantja Motor tidak efisien

dalam melakukan proses bisnisnya. Hal ini terutama terjadi karena ordered forecast

yang diterima PT Pantja Motor dari AI-ISO selalu mengalami forecast error.

Forecast error ini mengakibatkan efek negatif kepada pemain-pemain lain yang

berada dalam proses bisnis PT Pantja Motor. Mengenai efek negatif yang terjadi

akan dibahas lebih lanjut pada subbab 4.8.1.

Pemasok akan mengalami kesulitan dalam menentukan kuantitas efektif untuk

pemesanan bahan baku, yang berakibat kepada pasokan komponen kepada PT Pantja

Motor tidak dapat terpenuhi karena pemasok kekurangan bahan baku ataupun biaya

persediaan pemasok tinggi akibat pemasok kelebihan bahan baku. PT Pantja Motor

juga harus mencari produsen lain untuk memenuhi kebutuhan komponen agar

produksi tidak terhenti jika pemasok tidak mampu memenuhi kebutuhan pasokan

akibat dari forecast error.

Pada bagian produksi, perencanaan SDM yang sudah dilakukan tidak akan maksimal

karena eksekusi produksi aktual tidak sesuai dengan forecast. Jumlah produksi setiap

bulan harus disesuaikan dengan perencanaan komposisi SDM produksi untuk

efisiensi biaya produksi. Perencanaan komposisi SDM produksi yang telah

direncanakan akan tidak efektif akibat dari forecast error yang terjadi. Dari grafik

4.1. terlihat perbandingan antara aktual produksi bulan M, yang ditentukan pada



36

bulan M-1, dengan forecast bulan M-2 yang merupakan forecast terakhir sebelum

penentuan jumlah produksi aktual.

Tabel 4.1. Perbedaan Forecast dengan Aktual dalam Perencanaan Produksi

BULAN Des Jan Feb Mar Mei Jun Jul Agus Sep

Forecast M-2 750 690 840 1080 1230 1140 1290 1350 1230 AKTUAL 1020 900 840 960 1080 1200 1200 1320 990 Perbedaan -26,5% -23,3% 0,0% 12,5% 13,9% -5,0% 7,5% 2,3% 24,2%

Grafik 4.1. Perbedaan Forecast dengan Aktual dalam Perencanaan Produksi

Dari Tabel 4.1 dapat dilihat perbedaan yang cukup besar pada bulan Desember,

Januari dan September dimana perbedaan aktual dengan forecast lebih dari

kesepakatan toleransi antara AI-ISO, PT Pantja Motor dan pemasok, yaitu ± 20%.

Analisis permasalahan lebih lanjut akan dibahas pada subbab 4.8.1.

4.3. Perumusan Masalah

Setelah dilakukan identifikasi terhadap permasalahan-permasalahan yang sedang

dihadapi oleh perusahaan, maka dilakukan perumusan masalah yang akan menjadi

0 200 400 600 800

1000 1200 1400 1600

Des Feb Mei Jul Sep

AKTUALForecast M-2



37

topik pada penelitian. Perumusan masalah dilakukan berdasarkan kenyataan yang

terjadi di lapangan.

Permasalahan yang sedang dihadapi oleh Pantja Motor adalah tingginya forecast

error, oleh sebab itu penelitian ini akan membahas topik “Strategi Perbaikan

Forecast di PT Pantja Motor”. Strategi perbaikan forecast diharapkan dapat

membantu PT Pantja Motor untuk memperbaiki efek-efek negatif yang disebabkan

oleh forecast error, mengenai efek negatif yang terjadi akan dibahas lebih lanjut

pada subbab 4.8.1.

4.4. Studi Lapangan

Studi lapangan dilakukan untuk mengidentifikasi dan memperoleh data-data yang

dibutuhkan untuk penelitian. Studi lapangan dilakukan dengan pengamatan langsung

dan wawancara dengan key persons di lapangan, antara lain Kepala Divisi PPIC,

Kepala Departemen PPC dan Supervisor Planing & Ordering. Wawancara dilakukan

dengan wawancara bebas secara pertanyaan terbuka.

4.5. Studi Literatur

Studi literatur dilakukan untuk mempelajari dasar-dasar teori yang akan digunakan

untuk menganalisa topik permasalahan. Studi literatur bertujuan untuk

membandingkan kondisi ideal dalam teori dengan keadaan di lapangan sehingga

dapat dirumuskan perbaikan yang diperlukan sehubungan dengan forecast error PT

Pantja Motor.

4.6. Pengumpulan Data

Pengumpulan data dan informasi yang dibutuhkan dalam penelitian diperoleh

melalui pengamatan di lapangan, wawancara dengan key persons dan data-data

tertulis yang dimiliki oleh perusahaan.



38

Data-data yang diperoleh antara lain:

- Forecast produksi

- Pencapaian produksi tahunan

- Penjualan tahunan

4.7. Pengolahan Data

Pengolahan data dilakukan untuk memudahkan dalam proses analisis permasalahan

dengan merangkum data-data yang diperoleh ke dalam gambar, grafik dan tabel

sesuai kebutuhan penelitian.

4.8. Analisis dan Interpretasi Rancangan

Analisis dilakukan untuk menemukan strategi yang akan digunakan untuk

menentukan forecast sehingga dapat memperbaiki forecast error dan efek-efek

negatif yang ditimbulkannya, mengenai efek negatif yang terjadi akan dibahas lebih

lanjut pada subbab 4.8.1.

4.8.1. Analisis

Isuzu telah dikenal luas oleh masyarakat Indonesia sebagai merek kendaraan disel

yang memiliki keunggulan irit bahan bakar, kuat dan daya jelajah yang jauh. Untuk

mempertahankan brand equity, PT Pantja Motor terus menerus melakukan

pengembangan produk dan perbaikan proses bisnis agar lebih efektif dan efisien.

Salah satu strategi PT Pantja Motor untuk membuat proses bisnisnya lebih efisien

adalah dengan program “Cost Reduction”.

Dalam program tersebut terdapat beberapa kegiatan yang dilakukan PT Pantja Motor

secara berkesinambungan untuk mengurangi biaya produksi dan komponen, antara

lain:



39

1. Value Analysis (VA) dan Value Engineering (VE)

Salah satu target dari Departemen PPIC setiap tahunnya adalah mereduksi biaya

produksi unit kendaraan. VA dan VE merupakan kegiatan yang berperan besar dalam

mereduksi biaya untuk unit kendaraan.

Tim VA bertugas untuk menganalisis nilai setiap komponen yang dipasang ke dalam

unit kendaraan. Analisis mencakup fungsional , harga, dan kualitas alat sehingga alat

tersebut dinilai efisien.

Tim VE bertugas untuk melakukan penelitian dan pengembangan terhadap

komponen secara keteknikan dimana diharapkan tim tersebut mampu menciptakan

komponen-komponen baru lebih efisien dari sebelumnya.

2. Perbaikan proses produksi

PT Pantja Motor secara terus-menerus memperbaiki proses produksinya agar lebih

efektif dan efisien. Misalnya dengan perubahan alur produksi menjadi lebih efektif,

peletakan komponen lebih dekat dengan mesin produksinya, penggunaan jumlah

SDM yang efektif untuk setiap alat, dan lain-lain.

3. Lokalisasi

Lokalisasi merupakan proses pengubahan sumber pasokan komponen dari impor

(CKD) menjadi komponen yang dapat diperoleh dari pemasok lokal. Dengan

lokalisasi komponen impor, maka harga komponen tersebut akan turun secara drastis

karena bea masuk barang impor tidak dibebankan.

Dalam mengambil keputusan lokalisasi komponen, ada beberapa hal yang harus

dipertimbangkan, antara lain kemampuan teknologi dan pengetahuan yang dimiliki



40

oleh pemasok lokal untuk memproduksi komponen tersebut dan biaya dari investasi

teknologi tersebut.

4. Multi sourcing

PT Pantja Motor menetapkan multi sourcing untuk penyediaan komponen. Hal ini

bertujuan untuk menjaga keberlangsungan pasokan komponen jikalau salah satu

pemasok sedang bermasalah.

5. Change Sourcing

Change sourcing dilakukan bila pemasok dinilai tidak memiliki service level yang

sesuai dengan standar yang telah ditetapkan oleh PT Pantja Motor. Service level

pemasok dinilai dari delivery dan persentase jumlah pasokan komponen yang baik.

PT Pantja Motor selalu memantau performa pemasok. Jika ada pemasok yang service

level-nya tidak sesuai standar, maka PT Pantja Motor akan langsung mendatangi

pemasok tersebut untuk mengetahui permasalahan yang dihadapi pemasok dan

membantu mereka untuk menyelesaikannya. Tetapi jika pemasok tidak dapat

memperbaiki performanya, maka PT Pantja Motor akan melakukan change sourcing.

6. Renegosiasi dengan pemasok

Renegosiasi dengan pemasok dilakukan PT Pantja Motor dalam jangka waktu

tertentu untuk negosiasi harga maupun kapasitas pasokan komponen.

7. Kebijakan pemerintah

Pemerintah kerap mengeluarkan regulasi-regulasi baru yang berhubungan dengan

dunia industri. PT Pantja Motor harus terus memantau regulasi-regulasi yang

dikeluarkan oleh pemerintah agar selalu memperoleh informasi yang terbaru.

Informasi tersebut dapat digunakan sebagai dasar untuk melakukan renegosiasi



41

dengan pemasok terhadap kebijakan harga. Misalnya pemerintah mengeluarkan

regulasi penurunan bea masuk bahan baku atau komponen impor untuk kebutuhan

industri, maka PT Pantja Motor dapat menegosiasikan penurunan harga komponen

kepada pemasok yang menggunakan bahan baku impor.

Terhadap pemasok, PT Pantja Motor juga memiliki kriteria sendiri dalam memilih.

untuk menentukan pemasok yang akan diajak bekerja sama, PT Pantja Motor

melakukan pertimbangan berdasarkan 5 aspek, yaitu:

1. Quality

Kesesuaian komponen yang hasil produksi pemasok dengan standar kualitas yang

ditetapkan oleh PT Pantja Motor.

2. Cost

Kemampuan pemasok menawarkan harga yang cukup bersaing dibandingkan dengan

pemasok lainnya.

3. Delivery

Kemampuan pemasok melakukan delivery sesuai service level yang telah ditetapkan

oleh PT Pantja Motor. Service level dinilai dari ketepatan waktu pengiriman

komponen dan persentase jumlah komponen dengan mutu baik pada setiap

pengiriman yang dilakukan.

4. Moral

Merupakan penilaian PT Pantja Motor terhadap manajemen pemasok. PT Pantja

Motor melihat apakah manajemen pemasok memiliki visi dan budaya yang sama

dalam mengembangkan bisnis.



42

5. Research and Development

Kemampuan proses pengembangan produk dari pemasok dalam melakukan inovasi

untuk mencapai poses bisnis yang lebih efektif dan efisien.

Dalam melakukan proses bisnisnya, PT Pantja Motor, sebagai ATPM Isuzu,

berpatokan penuh terhadap ordered forecast yang diberikan oleh AI-ISO sebagai

customer. AI-ISO sebagai unit penjualan produk Isuzu menerima pemesanan unit

kendaraan dari 36 cabang dan 70 dealer nasional.

Untuk menentukan produksi pada bulan M, Pantja Motor dan AI-ISO melakukan

pertemuan pada minggu ketiga M-1. Pada pertemuan tersebut, AI-ISO memberikan

jumlah produksi bulan M, termasuk tipe dan warna kendaraan, dan forecast produksi

sampai M+6 kepada PT Pantja Motor. Pertemuan ini akan menghasilkan Master

Production Schedule (MPS) dan diterjemahkan dalam Rangking Lot sebagai patokan

untuk jadwal produksi (lihat Gambar 2.7. pada Bab II hal 8).

Hasil pertemuan tersebut beserta forecast sampai dengan M+6 kemudian diteruskan

kepada pemasok lokal, yang berguna sebagai dasar bagi pemasok untuk

merencanakan persediaan bahan baku dan jadwal produksi (menentukan pemesanan

komponen CKD sepenuhnya kebijakan dari direksi). Kebijakan persetujuan antara

pemasok lokal dan PT Pantja Motor untuk jumlah aktual komponen adalah toleransi

± 20% dari forecast M-2. Sedangkan kebijakan untuk komponen impor (CKD)

ditentukan oleh top management. Pemesanan komponen CKD untuk produksi bulan

M dilakukan pada M-3.

Permasalahan muncul ketika forecast yang diberikan oleh AI-ISO jauh berbeda dari

keadaan aktual. Forecast error cukup sering terjadi dimana volatilitas forecast yang

diberikan AI-ISO cukup tinggi sampai melewati batas kebijakan toleransi ± 20%

yang diberikan oleh pemasok. Dari Tabel 4.2. dapat dilihat perubahan forecast per

bulannya dari mulai saat pertama kali forecast dibuat sampai penentuan akhir jumlah



43

unit yang akan diproduksi (data diperoleh dari PT Pantja Motor untuk forecast

produksi Desember 2004 – Agustus 2005). Tabel 4.2 Forecast Produksi

BULAN FORECAST ke Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agus

1 600 690 750 690 840 1080 1020 2 630 720 750 780 840 1080 1020 1080 3 570 630 720 690 840 1080 1020 1080 1320 4 720 750 870 840 1110 1020 1080 1290 1290 5 750 690 840 1080 1230 1140 1290 1350 1230

AKTUAL 1020 900 840 960 1080 1200 1200 1320 990

Persentase perbedaan forecast produksi dengan keadaan aktual dapat dihitung

dengan menggunakan rumus:

% perbedaan %100)( xaktual

aktualforecast −=

Tabel 4.3. Persentase Perbedaan Forecast Produksi dengan Keadaan Aktual BULAN FORECAST

Ke Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agus Rata-rata

1 -28,6% -28,1% -30,6% -42,5% -30,0% -18,2% 3,0% 25,9% 2 -30,0% -14,3% -21,9% -27,8% -30,0% -10,0% -22,7% 9,1% 20,7% 3 -44,1% -30,0% -14,3% -28,1% -22,2% -10,0% -15,0% -18,2% 33,3% 23,9% 4 -29,4% -16,7% 3,6% -12,5% 2,8% -15,0% -10,0% -2,3% 30,3% 13,6% 5 -26,5% -23,3% 0,0% 12,5% 13,9% -5,0% 7,5% 2,3% 24,2% 12,8%

AKTUAL 1020 900 840 960 1080 1200 1200 1320 990 1057 Pemasok membutuhkan lead time satu sampai tiga bulan untuk melakukan

penyediaan bahan baku dan memproduksi komponen. Pemasok melakukan

perencanaan penyediaan bahan baku untuk produksi komponen berdasarkan forecast

M-3, M-2 dan permintaan aktual, tergantung kepada lead time yang dibutuhkan

pemasok tersebut untuk melakukan penyediaan bahan baku dan memproduksi

komponen. Jika pemasok membutuhkan lead time satu bulan, maka yang dijadikan

sebagai dasar jumlah pemesanan bahan baku adalah permintaan aktual. Jika pemasok

membutuhkan lead time dua bulan, maka yang dijadikan sebagai dasar jumlah



44

pemesanan bahan baku adalah forecast M-2. Jika pemasok membutuhkan lead time

tiga bulan, maka yang dijadikan sebagai dasar jumlah pemesanan bahan baku adalah

forecast M-3.

Dari Tabel 4.3. dapat dilihat perbandingan antara forecast dan produksi aktual untuk

beberapa bulan cukup besar. Forecast M-3 untuk bulan Desember dan Agustus

mengalami penyimpangan sebesar 29,4% dan 30,3%. Bahkan pada forecast M-2

terjadi penyimpangan cukup besar di bulan Desember, Januari dan Agustus masing-

masing sebesar 26,5%, 23,3%, dan 24,2%. Pada Grafik 4.2. dapat dilihat

perbandingan forecast dengan aktual produksi.

-50.0%

-40.0%-30.0%

-20.0%-10.0%

0.0%10.0%

20.0%30.0%

40.0%

1 2 3 4 5

Forecast ke

Pers

enta

se P

erbe

daan

DecJan

FebMar

AprMay

JunJul

Aug

Grafik 4.2. Perbandingan Forecast dengan Aktual

Perencanaan produksi PT Pantja Motor ditetapkan berdasarkan ordered forecast

yang diberikan oleh AI-ISO. AI-ISO memiliki hak penuh dalam menentukan forecast

produksi untuk setiap bulannya. Tetapi pada kenyataannya forecast tersebut

mengalami ketidakakuratan melebihi toleransi yang telah disepakati PT Pantja Motor

dengan pemain lain dalam proses bisnisnya. Hal ini mengakibatkan efek negatif pada



45

efektifitas dan efisiensi proses bisnis PT Pantja Motor dan pemain-pemain dalam

rantai pasok PT Pantja Motor.

1. Efek negatif bagi pemasok

a. Pemasok tidak efektif dalam melakukan pemesanan bahan baku

Ketidakakuratan ordered forecast yang diterima oleh PT Pantja Motor dari AI-ISO

berakibat negatif kepada efektifitas pemasok dalam melakukan pemesanan bahan

baku. Ordered forecast tersebut yang dijadikan dasar oleh pemasok untuk melakukan

pemesanan bahan baku, sehingga ketidakakuratan forecast tersebut akan

mengakibatkan bullwhip effect mulai dari pemasok tier-1 sampai ke pemasok level-

level di bawahnya.

b. Biaya persediaan pemasok tidak efisien

Ketidakefektifan pemasok dalam melakukan pemesanan bahan baku akan

mengakibatkan efisiensi biaya persediaan tidak maksimal.

c. Perencanaan jadwal produksi pemasok akan terganggu

Jadwal produksi pemasok yang telah disusun berdasarkan forecast M-2 dapat

terganggu jika aktual produksi pada bulan M melebihi toleransi deviasi yang telah

disepakati, seperti yang terjadi pada bulan Desember, Januari dan Agustus masing-

masing sebesar 26,5%, 23,3%, dan 24,2%. Terganggunya perencanaan ini akan

mengakibatkan pemanfaatan SDM untuk produksi tidak efektif.

2. Efek negatif bagi PT Pantja Motor

a. Ketidakakuratan forecast yang mengakibatkan kinerja pemasok tidak maksimal

akan mempengaruhi pasokan komponen untuk produksi assembly PT Pantja Motor.



46

Jika jumlah produksi aktual melebihi toleransi deviasi 20% dan mengakibatkan

pemasok tidak dapat memenuhi seluruh kebutuhan komponen, maka PT Pantja

Motor harus mencari produsen lain untuk memenuhi kebutuhan komponen agar

produksi tidak terhenti.

b. Ketidakakuratan forecast yang diterima oleh pemasok cenderung akan

mengakibatkan konflik antara pemasok dan PT Pantja Motor.

3. Efek negatif bagi produksi

a. Terganggunya perencanaan produksi karena pemasok tidak dapat memenuhi

kebutuhan komponen yang diakibatkan oleh forecast error. Jika hal ini terjadi, maka

produksi akan terhenti dan akan berlanjut jika pasokan komponen diperoleh dari

produsen lain.

b. Perencanaan SDM produksi yang telah disusun berdasarkan MPS, dimana MPS

disusun berdasarkan ordered forecast yang diperoleh dari AI-ISO, tidak berjalan

dengan efektif akibat dari forecast error.

4.8.2. Usulan Solusi

Solusi yang diberikan diharapkan mampu mengatasi efek-efek negatif yang

disebabkan oleh forecast error. Untuk menemukan solusi, maka diketahui terlebih

dahulu permasalahan dasar yang menyebabkannya. Dari analisis permasalahan

subbab 4.8.1. dapat diambil garis besar ada dua permasalahan dasar yang

menyebabkan terjadinya forecast error.

Dua permasalahan dasar yang menyebabkan forecast error dan solusi dari masing-

masing permasalahan tersebut adalah sebagai berikut:



47

1. Kebijakan dalam menentukan forecast sepenuhnya dimiliki oleh AI-ISO

PT Pantja Motor sebagai produsen dan pemasok sebagai penyedia komponen

menerima ordered forecast yang sepenuhnya ditentukan oleh AI-ISO. Dan tidak

dilakukan kolaborasi perencanaan tentang bagaimana eksekusi terhadap forecast

tersebut untuk mencapai hasil yang paling produktif. Dimana jika ternyata forecast

yang diberikan oleh AI-ISO error, maka PT Pantja Motor dan pemasok akan

mengalami efek negatif dari forecast error tersebut, mengenai efek negatif forecast

error telah dibahas pada subbab 4.8.1.

Agar keputusan penentuan forecast dapat memfasilitasi kepentingan semua pemain

dalam rantai pasok, yaitu permintaan unit kendaraan dapat terpenuhi bagi AI-ISO,

produksi berjalan sesuai perencanaan kapasitas dan jadwal produksi bagi PT Pantja

Motor serta tingkat persediaan yang efisien bagi pemasok, maka dibutuhkan

kolaborasi perencanaan untuk melakukan eksekusi terhadap forecast harus dilakukan

oleh AI-ISO, PT Pantja Motor dan pemasok.

Dalam menciptakan hubungan kolaboratif, tidak semua pemasok diikut sertakan

karena tidak akan efektif dan akan sulit dalam melakukan koordinasi. Pemasok-

pemasok yang akan diikutkan adalah pemasok yang memanfaatkan minimal 50%

dari kapasitas produksi untuk memproduksi komponen PT Pantja Motor. Pemasok

kategori ini akan memberi dampak lebih besar kepada PT Pantja Motor dalam

menciptakan hubungan kolaboratif dan pemasok ini cenderung memiliki kemauan

untuk berinvestasi guna menciptakan hubungan kolaboratif karena akan berdampak

besar juga bagi proses bisnis mereka. Selain itu PT Pantja Motor membuat kriteria-

kriteria yang efektif untuk penyeleksian pemasok, antara lain:

Pemasok yang memproduksi unique component, yaitu komponen khusus hanya

diproduksi untuk satu jenis kendaraan dimana komponen tersebut tidak dapat

digunakan pada kendaraan lain. Unique component beresiko tinggi untuk menjadi



48

obsolete, oleh karena itu untuk menjaga tingkat persediaan komponen ini, baik

bahan baku maupun produk, memerlukan perhatian khusus.

Pemasok yang memiliki tingkat kesulitan tinggi dalam menyediakan bahan baku.

Pemasok ini harus sangat ketat dalam mengontrol tingkat persediaannya karena

jika persediaan bahan baku rendah maka dapat sangat menggangu proses

produksi karena bahan baku yang dibutuhkan sulit untuk disediakan. Sedangkan

jika persediaan bahan baku tinggi maka biaya persediaan akan tinggi juga.

Untuk memfasilitasi aktivitas untuk menjalankan hubungan kolaboratif, maka

dibentuk forum yang anggotanya terdiri dari utusan masing-masing pemain. Forum

ini akan membentuk aturan-aturan dasar yang harus disepakati semua pemain

sebagai batasan-batasan dalam menjalankan hubungan kolaboratif. Antara lain aturan

mengenai forecast error, frozen forecast, service level, tingkat persediaan, dan

minimum pemesanan.

• Frozen Forecast

Frozen forecast merupakan keputusan forecast yang tidak dapat diubah lagi sama

sekali dimana forecast inilah yang akan menjadi dasar perencanaan produksi. Frozen

forecast berada pada bulan M-1 dari jadwal produksi bulan M.

• Forecast Error

Toleransi forecast error dari frozen forecast adalah ± 20% dari forecast pemesanan

pada M-2. Forecast pemesanan untuk produksi bulan M ditetapkan oleh forum pada

setiap bulan M-3, M-2 dan M-1 (pada bulan M-1 forecast pemesanan M-1 langsung

dikoraborasikan oleh forum untuk diubah menjadi frozen forecast). Patokan pemasok

untuk melakukan pemesanan bahan baku, tergantung lead time yang dibutuhkan

untuk penyediaan bahan baku dan memproduksi komponen. Jika pemasok

membutuhkan lead time tiga bulan, maka yang akan digunakan sebagai dasar



49

pemesanan bahan baku adalah forecast pemesanan bulan M-3. Jika pemasok

membutuhkan lead time dua bulan, maka yang akan digunakan sebagai dasar

pemesanan bahan baku adalah forecast pemesanan bulan M-2. Dan jika pemasok

membutuhkan lead time satu bulan, maka yang akan digunakan sebagai dasar

pemesanan bahan baku adalah frozen forecast.

• Service Level

Perhitungan service level didasarkan pada dua kriteria, yaitu delivery dan persentase

bahan baku dan komponen dengan kondisi baik. Akurasi delivery yang diinginkan

sebesar 99% serta jumlah bahan baku dan komponen dengan mutu baik adalah

sebesar 100%.

• Tingkat Persediaan

Tingkat persediaan dihitung dengan Inventory Turn Over (ITO). Cara PT Pantja

Motor menentukan ITO adalah sebagai berikut :

ITO = bulanselamapersediaantingkatrataRata

bulanselamapenjualanrataRata3

3−

−

Dimana ITO yang diinginkan sebesar 21 hari, sesuai kebijakan pada strategi

manajemen persediaan PT Pantja Motor. Tingkat persediaan yang diperhitungkan

adalah komponen yang berada di gudang, work in process serta unit kendaraan di PT

Pantja Motor dan AI-ISO. Dari waktu ITO selama 21 hari dapat disimpulkan sebagai

berikut:

- Komponen di gudang = 2 hari

- Komponen di WIP = 5 hari

- Unit kendaraan di PT Pantja Motor = 7 hari

- Unit kendaraan di AI-ISO = 7 hari

Total ITO = 21 hari



50

Maka tingkat persediaan yang dijadikan aturan dasar adalah sebagai berikut :

1. Tingkat persediaan unit kendaraan :

- Unit kendaraan di PT Pantja Motor = 7 hari

- Unit kendaraan di AI-ISO = 7 hari

Total ITO = 14 hari

2. Tingkat persediaan komponen :

- Komponen di pemasok = 7 hari

- Komponen di gudang dan WIP = 7 hari

Total ITO = 14 hari

3. Tingkat persediaan :

- Bahan baku di pemasok tier-2 = 7 hari

- Bahan baku di gudang dan WIP = 7 hari

Total ITO = 14 hari

• Minimum Pemesanan

Minimum pemesanan dilakukan dengan menentukan asumsi dimana toleransi pada

forecast error adalah sebesar 20%. Maka minimum pemesanan dapat diasumsikan

sebesar 80% dari penjualan terendah dalam jangka waktu satu tahun terakhir.

Misalkan penjualan terendah untuk jangka waktu September 2004 sampai dengan

Agustus 2005 berada pada bulan September 2004, yaitu sebanyak 1900 unit. Maka

minimum pemesanan unit kendaraan dari AI-ISO kepada PT Pantja Motor adalah

sebesar: 1900 unit x 80% = 1520 unit kendaraan. PT Pantja Motor dan pemasok juga

memiliki minimum pemesanan sejumlah bahan baku dan komponen yang dibutuhkan

untuk memproduski 1920 unit kendaraan.



51

Setelah menentukan aturan-aturan dasar, forum ini juga akan menyusun metrik

pengukuran untuk mengetahui performa dari collaborative forecast, yang akan

diterjemahkan ke dalam bentuk Key Performance Indicator (KPI) dan akan

memonitor dan mengevaluasi kinerja dari collaborative forecast berdasarkan KPI

tersebut. Mengenai monitor dan evaluasi yang dilakukan oleh forum lebih lanjut

dibahas pada subbab 5.1.

2. Tidak adanya pertukaran informasi perencanaan antara pemain dalam rantai pasok.

Permasalahan umum pada rantai pasok adalah bullwhip effect. Fluktuasi permintaan

yang kecil sekalipun akan menghasilkan efek yang semakin besar terhadap level-

level di bawahnya akibat tidak adanya informasi yang dialirkan sepanjang rantai

pasok, seperti yang terlihat pada Gambar 4.2.

Gambar 4.2. Bullwhip effect di Sepanjang Rantai Pasok

Untuk mengendalikan bullwhip effect dan meningkatkan efisiensi modal kerja maka

dibutuhkan hubungan kolaboratif antara pemain dalam rantai pasok. Hubungan

kolaboratif dilakukan dengan pertukaran seluruh informasi yang dibutuhkan untuk

memperbaiki produktifitas di keseluruhan rantai pasok.

Informasi-informasi yang dibutuhkan untuk menjalankan hubungan kolaboratif ini

antara lain forecast penjualan, forecast pemesanan, data historis penjualan, data

historis pemesanan komponen, data historis pemesanan bahan baku, strategi

manajemen persediaan, perencanaan produksi, dan delivery. Dimana informasi

forecast penjualan dan data historis penjualan dikeluarkan oleh AI-ISO yang akan



52

digunakan forum sebagai dasar perencanaan forecast pemesanan. Informasi data

historis pemesanan komponen dikeluarkan oleh PT Pantja Motor dan informasi data

historis pemesanan bahan baku dikeluarkan oleh pemasok, dimana kedua informasi

tersebut digunakan sebagai dasar penentuan forecast pemesanan. Informasi forecast

pemesanan dikeluarkan oleh forum yang akan digunakan sebagai dasar pemasok

melakukan pemesanan bahan baku dan perencanaan produksi komponen serta

sebagai dasar PT Pantja Motor melakukan perencanaan produksi unit kendaraan.

Informasi strategi manajemen persediaan dikeluarkan oleh pemasok yang akan

digunakan untuk menjaga tingkat persediaan pemasok efisien. Informasi delivery

dikeluarkan oleh AI-ISO yang akan digunakan sebagai dasar PT Pantja Motor dan

pemasok merencanakan jadwal produksi. Informasi perencanaan produksi

dikeluarkan oleh PT Pantja Motor dan pemasok yang akan digunakan

mengkolaborasikan jadwal produksi terhadap permintaan dari AI-ISO.

Aliran dari informasi dalam hubungan kolaboratif dapat dilihat pada Gambar 4.3.

Untuk produksi bulan M, AI-ISO memberikan forecast penjualan mulai M-6 sampai

dengan M-1 dimana frozen forecast berada pada M-1. Setiap forecast penjualan yang

dikeluarkan AI-ISO dikonsolodasikan oleh forum dimana akan dipertimbangkan

kesesuain forecast penjualan dengan data historis penjualan dan kapasitas produksi

PT Pantja Motor dan pemasok. Kemudian mulai bulan M-3 sampai bulan M-1,

forum melakukan konsolidasi untuk menentukan forecast pemesanan. Masing

forecast pemesanan akan digunakan pemasok untuk melakukan penyediaan bahan

baku tergantung kepada lead time yang dibutuhkan (kecuali untuk pemasok dengan

lead time satu bulan, dimana pemasok tersebut akan menggunakan frozzen forecast

sebagai dasar penyediaan bahan baku). Dalam menentukan forecast pemesanan,

forum akan mempertimbangkan data historis pemesanan bahan baku dan komponen

dari pemasok dan PT Pantja Motor serta strategi manajemen persediaan pemasok dan

PT Pantja Motor. Pada bulan M-1, forum akan menentukan frozen forecast yang

merupakan keputusan forecast yang tidak dapat diubah lagi dimana forecast inilah

yang akan menjadi dasar perencanaan produksi bagi pemasok dan PT Pantja Motor.

Kemudian berdasarkan frozen forecast dan perencanaan delivery, forum akan



53

menyusun perencanaan produksi komponen bagi pemasok dan unit kendaraan bagi

PT Pantja Motor.

AI-ISO PT Pantja Motor Pemasok

Forecast penjualan

Data historis penjualan

Data historis pemesanan komponen

Data historis pemesanan bahan baku

Strategi manajemen persediaan

Delivery

AI-ISO memberikan data forecast penjualan

kepada forum

Pemasok memberikan data strategi manajemen persediaan kepada forum

Pemasok memberikan data historis pemesanan

bahan baku kepada forum

PT Pantja Motor memberikan data historis

pemesanan komponen kepada forum

AI-ISO memberikan data historis penjualan

kepada forum

AI-ISO memberikan data delivery unit

kendaraan kepada forum

Forum

PT Pantja Motor memberikan data strategi manajemen persediaan

kepada forum

AsalInformasiJenis

Informasi

Kesepakatan forecast

penjualan


pemesanan


pemesanan

PerencanaanProduksi

PerencanaanProduksi

Gambar 4.3. Aliran Informasi



54

Informasi-informasi ini akan digunakan dalam perencanaan eksekusi terhadap

forecast yang diberikan AI-ISO. Pengolahan informasi dilakukan oleh sebuah forum

yang dibentuk oleh AI-ISO, PT Pantja Motor dan pemasok dengan mengutus

anggotanya masing-masing. Forum ini akan menyusun kesepakatan sebagai dasar

kolaborasi perencanaan dalam mengubah forecast menjadi satu keputusan

permintaan yang akan dijadikan dasar PT Pantja Motor dan pemasok untuk

melakukan proses produksi.

Selain itu forum akan menyusun metrik pengukuran performa dari hasil eksekusi

berdasarkan Key Performance Indicator (KPI), mengenai KPI dijelaskan lebih

mendalam pada subbab 5.1.3.

Informasi digunakan sebagai dasar perencanaan eksekusi dalam tiga tahap, yaitu

planning, execution, dan controlling. Tabel 4.4. memperlihatkan sumber dari

informasi dan kapan digunakan pada ketiga tahap tersebut.

Tabel 4.4. Tiga Tahap Penggunaan Informasi Informasi AI-ISO PT Pantja Motor Pemasok Forum

Planning

Forecast Penjualan

Data historis penjualan

Data historis pemesanan komponen

Strategi Manajemen Persediaan

Data historis pemesanan bahan baku

Strategi Manajemen Persediaan

Forecast Pemesanan

Execution Delivery Perencanaan Produksi

Perencanaan Produksi

T a h a p

Controlling KPI KPI KPI KPI

Kedua solusi dari permasalahan akan mengubah ordered forecast AI-ISO yang

sebelumnya merupakan basis produksi menjadi collaborative forecast yang

memfasilitasi kepentingan semua pemain, yaitu permintaan unit kendaraan dapat



55

terpenuhi bagi AI-ISO, produksi berjalan sesuai perencanaan kapasitas dan jadwal

produksi bagi PT Pantja Motor serta tingkat persediaan yang efisien bagi pemasok.

Collaborative forecast akan menghasilkan satu keputusan forecast penjualan dan

forecast pemesanan. Forecast penjualan menggambarkan permintaan unit kendaraan

dari end customer kepada AI-ISO, sedangkan forecast pemesanan menggambarkan

permintaan komponen dari PT Pantja Motor kepada pemasok dan permintaan bahan

baku dari pemasok kepada pemasok di bawahnya. Kesatuan putusan permintaan ini

dapat menjadi dasar dari semua kegiatan perencanaan yang berhubungan dengan

produk yang dibutuhkan oleh semua pemain. Dalam kata lain, hal ini dapat

menciptakan integrasi dari rantai pasok.

Perubahan yang terjadi dari sistem lama yang hanya berpatokan kepada ordered

forecast AI-ISO menjadi collaborative forecast terdapat pada pertukaran informasi

yang dilakukan. Berikut ini digambarkan perbedaan dari sistem forecasting yang

lama dengan sistem baru.

Forecast dibuat AI-ISO

Forecast diterima

PT Pantja MotorMulai

Forecast diterima

Pemasok Tier 1

Membuat perencanaan produksi

dan pemesanan komponen

Eksekusi produksi

Gambar 4.4. Flow Chart Ordered Forecast



56

Prosedur ordered forecast dimulai dengan forecast produksi yang dikeluarkan oleh

AI-ISO. Forecast tersebut kemudian diedarkan kepada PT Pantja Motor dan

pemasok. Kemudian PT Pantja Motor bersama dengan AI-ISO menyusun

perencanaan produksi unit kendaraan berdasarkan forecast tersebut sementara

pemasok menyusun perencanaan produksi komponen dan pemesanan bahan baku

menurut pertimbangan mereka sendiri. Eksekusi produksi unit kendaraan dijalankan

tanpa adanya kolaborasi perencanaan di antara PT Pantja Motor, AI-ISO dan

pemasok. Kondisi ini akan menyebabkan bullwhip effect yang tinggi di sepanjang

rantai pasok dan semakin bertambah buruk dengan rendahnya tingkat akurasi

forecast dari AI-ISO.

Gambar 4.5. Flow Chart Collaborative Forecast

Prosedur collaborative forecast dimulai dengan forecast penjualan yang dikeluarkan

oleh AI-ISO yang kemudian forecast tersebut diedarkan kepada PT Pantja Motor dan

AI-ISO. Masing-masing PT Pantja Motor dan pemasok akan mempelajari forecast

tersebut serta membandingkannya dengan kapasitas produksi mereka dan data

historis penjualan. Alasan kapasitas produksi dimasukkan sebagai dasar

pertimbangan adalah untuk melihat kemampuan pemasok dan PT Pantja Motor untuk



57

memproduksi permintaan AI-ISO. Sedangkan data historis dibutuhkan untuk melihat

apakah forecast yang diberikan AI-ISO beralasan untuk dieksekusi.

Jika terdapat ketidaksesuaian antara kapasitas dengan forecast penjualan, semua

pemain akan berkolaborasi, melalui forum yang telah dibentuk, untuk melakukan

penyesuaian, baik dengan merevisi forecast maupun merevisi jadwal produksi PT

Pantja Motor serta pemasok. Setelah dicapai kesepakatan mengenai forecast

penjualan, forum kemudian berkolaborasi untuk menyusun perencanaan pemesanan

bahan baku, komponen, maupun unit kendaraan dengan membuat forecast

pemesanan. Forum akan menganalisis data historis pemesanan, strategi manajemen

persediaan pemasok dan PT Pantja Motor, serta kapasitas produksi dalam

menentukan forecast pemesanan. Forecast pemesanan ini akan membantu PT Pantja

Motor dan pemasok untuk mengalokasikan kapasitas sesuai dengan permintaan

sambil meminimalisasi tingkat persediaan.

Kemudian berdasarkan forecast pemesanan akan diubah menjadi frozen forecast dan

dieksekusi dengan menentukan jumlah unit kendaraan yang akan diproduksi untuk

AI-ISO, komponen yang akan dipasok kepada PT Pantja Motor dan bahan baku yang

harus dipesan oleh pemasok. Pada akhirnya eksekusi collaborative forecast akan

diterjemahkan dalam satu keputusan permintaan antara AI-ISO, PT Pantja Motor dan

pemasok. Eksekusi permintaan yang berdasarkan frozen forecast akan diterjemahkan

ke dalam perencanaan produksi dan perencanaan delivery unit kendaraan kepada AI-

ISO.

Selama sistem collaborative forecast dijalankan, forum akan selalu memonitor

performanya dengan menggunakan KPI yang didasarkan pada aturan-aturan dasar

yang telah ditetapkan. KPI tersebut antara lain akurasi forecast, jumlah pemesanan,

tingkat persediaan, service level, dan pertukaran informasi. (Penjelasan lebih lanjut

dapat dilihat pada subbab 5.1.3.)



58

Pada Gambar 4.6. terlihat perubahan kondisi dengan menggunakan ordered forecast

menjadi collaborative forecast berdasarkan dua solusi yang diberikan, yaitu

hubungan kolaboratif dan pertukaran informasi antara pemain dalam rantai pasok.

Gambar 4.6. Perubahan Kondisi Ordered Forecast Menjadi Collaborative Forecast



59

Perubahan proses bisnis PT Pantja Motor setelah menggunakan collaborative

forecast dapat dilihat pada Gambar 4.7.



60

Gambar 4.7. Proses Bisnis PT Pantja Motor dengan Menggunakan Collaborative Forecast



61

Adapun usulan pendukung untuk memperbaiki tingkat persediaan PT Pantja Motor

adalah sebagai berikut:

1. Untuk memperbaiki tingkat persediaan komponen, maka PT Pantja Motor dapat

lebih banyak melakukan perubahan unique component menjadi common use

component. Dimana sebuah komponen dapat digunakan terhadap berbagai tipe

kendaraan, sehingga PT Pantja Motor lebih fleksibel dalam pemesanan komponen

tanpa harus memberi perhatian khusus untuk menjaga ketersediaan unique

component tersebut.

2. Volatilitas permintaan yang berfluktuatif dapat diatasi dengan menciptakan jumlah

produksi bulanan yang lebih konstan, walaupun ini dapat menyebabkan kehilangan

penjualan. Namun produksi penjualan yang konstan akan membuat persediaan bahan

baku atau komponen lebih stabil tanpa harus mengkhawatirkan fluktuasi permintaan,

penggunaan kapasitas produksi dan tenaga kerja serta transportasi pengiriman bahan

baku lebih efektif.

4.8.3. Interpretasi Rancangan

Kompetisi yang sangat ketat dalam industri otomotif membuat produsen harus

mampu memperbaiki proses bisnisnya untuk menciptakan produksi yang semakin

murah sehingga dapat meningkatkan kemampuan bersaingnya. Strategi untuk

menciptakan produksi dengan biaya murah adalah dengan menyesuaikan pasokan

dan permintaan disertai dengan siklus produksi yang cepat dan sambil menjaga

tingkat persediaan tetap rendah serta pada setiap tingkat dalam rantai pasok. Semua

hal tersebut dapat dicapai dengan merencanakan forecast yang akurat dengan

mengetahui berapa banyak, jenis dan kapan kendaraan yang akan diproduksi serta

kapasitas produksi yang dimiliki.

Forecast yang akurat memberi keuntungan yang bersifat momentum ke dari level

atas level berikutnya dalam rantai pasok. Assembly plant akan menerima aliran



62

produk yang lebih konstan sehingga akan memperbaiki manajemen persediaan dan

mempermudah penanganan kedatangan komponen. Pemasok juga dapat menjalankan

operasinya dengan lebih efisien dimana kapasitas dan perencanaan penggunaan

tenaga kerja dapat dimaksimalkan. Perbaikan ini akan menghasilkan penghematan di

setiap level yang akan mengakibatkan total biaya produksi unit kendaraan semakin

murah.

Perencanaan forecast yang baik adalah dengan mengkolaborasikan informasi dan

perencanaan yang dibutuhkan untuk mengolah forecast tersebut menjadi satu

keputusan permintaan yang disepakati oleh setiap pemain dalam rantai pasok. Ini

disebut collaborative forecast, yang direncanakan sesuai dengan kepentingan setiap

pemain dalam rantai pasok untuk mencapai eksekusi yang produktif. Pada subbab

berikut akan dijabarkan asumsi perbaikan akurasi forecast yang dicapai dengan

collaborative forecast.

4.8.3.1. Asumsi Perbaikan Akurasi Forecast yang Dicapai dengan Collaborative

Forecast

Seperti yang telah dijelaskan pada Bab II mengenai proses bisnis PT Pantja Motor,

AI-ISO sudah memberikan forecast produksi sejak bulan M-6 sebagai dasar untuk

menentukan jumlah aktual produksi bulan M. Tetapi dengan metoda lama setiap

ordered forecast yang dikeluarkan oleh AI-ISO diterima sepenuhnya oleh PT Pantja

Motor dan pemasok tanpa adanya proses kolaboratif.

Dengan metoda collaborative forecast setiap forecast penjualan yang dikeluarkan

oleh AI-ISO akan dikolaborasikan dengan semua pemain melalui forum yang telah

dibentuk. Forecast penjualan yang diterima PT Pantja Motor dari AI-ISO mulai dari

M-6 sampai bulan M-2 akan dikonsolidasikan oleh forum dengan menyesuaikan

forecast yang diberikan terhadap kapasitas produksi pemasok dan data historis

penjualan unit kendaraan. Forecast ini akan digunakan oleh PT Pantja Motor sebagai



63

dasar penentuan agregasi perencanaan produksi yang bertujuan untuk perencanaan

penggunaan SDM dan tingkat persediaan.

Mulai dari bulan M-3 sampai dengan bulan M-2 forum berkolaborasi untuk

menentukan forecast pemesanan pada bulan M-3 dan bulan M-2. Forecast

pemesanan ini akan digunakan sebagai dasar penyediaan bahan baku oleh pemasok

yang membutuhkan lead time penyediaan bahan baku dan produksi komponen

selama tiga bulan ataupun dua bulan. Penentuan forecast pemesanan didasarkan

kepada forecast penjualan, data historis pemesanan bahan baku pemasok dan

komponen PT Pantja Motor, serta strategi manajemen persediaan pemasok dan PT

Pantja Motor.

Pada bulan M-1 forum akan berkolaborasi untuk menentukan frozen forecast yang

akan digunakan sebagai dasar perencanaan produksi bulan M oleh PT Pantja Motor

dan pemasok. Frozen forecast merupakan keputusan permintaan jumlah unit

kendaraan yang tidak dapat diubah lagi. Oleh karena itu perencanaan produksi

komponen oleh pemasok dan unit kendaraan oleh PT Pantja Motor didasarkan

kepada frozen forecast dan perencanaan delivery.

Berikut ini digambarkan event-event yang dilakukan oleh forum mulai dari forecast

M-6 sampai dengan produksi bulan M.

Gambar 4.8. Event yang Dilakukan oleh Forum



64

Untuk menggambarkan perbaikan akurasi forecast dengan metoda collaborative

forecast akan digunakan asumsi hasil dari rancangan yang diberikan. Asumsi yang

digunakan adalah dengan memakai persentase perbedaan forecast dengan pemesanan

aktual paling tinggi pada forecast bulan M-3 dan bulan M-2. Digunakan forecast

bulan M-3 dan bulan M-2 karena forecast tersebut yang digunakan pemasok untuk

jumlah pemesanan bahan baku, seperti yang sudah dijelaskan subbab 4.8.1. hal 43.

Dari Tabel 4.3. (hal 43) diperoleh persentase perbedaan forecast dengan pemesanan

aktual paling tinggi adalah pada bulan Agustus, yaitu sebesar 30.3%. Kemudian

diasumsikan forecast pemesanan yang disepakati oleh forum mencapai batas

maksimum dari forecast error, yaitu ± 20% (tertera pada Tabel 4.6 sebesar 18.2%

karena forecast dibulatkan menjadi 1170 disebabkan basis produksi PT Pantja Motor

berdasarkan lot yang berjumlah 30 unit kendaraan per lot). Maka diperoleh perbaikan

akurasi forecast sebesar 66%. Perbaikan akurasi forecast 66% tersebut kemudian

dikonversikan ke seluruh forecast yang diberikan AI-ISO, maka diperoleh hasil

seperti yang terdapat pada Tabel 4.5. dan Tabel 4.6.

Tabel 4.5. Forecast Produksi dengan Metode Collaborative Forecast BULAN FORECAST ke

Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agus 1 690 810 870 870 990 1170 1020 2 750 780 840 900 990 1140 1140 1050 3 750 750 780 780 930 1140 1080 1170 1200 4 840 810 870 900 1110 1080 1140 1320 1170 5 870 780 840 1050 1170 1170 1260 1350 1140

AKTUAL 1020 900 840 960 1080 1200 1200 1320 990

Tabel 4.6. Perbedaan Keadaan Aktual dan Forecast Produksi dengan Metode Collaborative Forecast

BULAN FORECAST ke Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agus

AVG

1 -17.9% -15.6% -19.4% -27.5% -17.5% -11.4% 3.0% 16.0% 2 -16.7% -7.1% -12.5% -16.7% -17.5% -5.0% -13.6% 6.1% 11.9% 3 -26.5% -16.7% -7.1% -18.8% -13.9% -5.0% -10.0% -11.4% 21.2% 14.5% 4 -17.6% -10.0% 3.6% -6.3% 2.8% -10.0% -5.0% 0.0% 18.2% 8.2% 5 -14.7% -13.3% 0.0% 9.4% 8.3% -2.5% 5.0% 2.3% 15.2% 12.8%

AKTUAL 1020 900 840 960 1080 1200 1200 1320 990 1057



65

-30.0%

-20.0%

-10.0%

0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

1 2 3 4 5

Forecast ke

Pers

enta

se P

erbe

daan

DecJan

FebMar

AprMay

JunJul

Aug

Grafik 4.3. Perbandingan Forecast dan Aktual dengan metode Collaborative

Forecast

Dari Grafik 4.3 terlihat perbaikan akurasi forecast yang dicapai dengan collaborative

forecast cukup signifikan dimana pada forecast M-3 dan M-2 tidak terdapat forecast

error melebihi ± 20% sesuai dengan aturan dasar yang menjadi kesepakatan AI-ISO,

PT Pantja Motor dan pemasok. Sementara forecast error melebihi ± 20% hanya

terjadi di tiga titik, yaitu pada bulan M-4 untuk produksi bulan Desember sebesar

-26.5% dan produksi bulan Agustus sebesar -21.2% serta pada M-6 untuk produksi

bulan Mei sebesar -27.5%.

Berikut ini kita akan membandingkan kondisi lama dimana masih proses bisnis

masih menggunakan ordered forecast dengan collaborative forecast yang menjadi

proposal solusi terhadap permasalahan PT Pantja Motor.



66

4.8.3.2. Ordered Forecast

Pada situasi sekarang AI-ISO hanya mengeluarkan informasi ordered forecast dan

production order kepada PT Pantja Motor pemasok. Dengan hanya bergantung pada

informasi tersebut akan menyebabkan bullwhip effect yang besar. Hal ini akan

semakin buruk karena ordered forecast AI-ISO sering tidak akurat. Pemasok

kemudian akan membuat perencanaan produksi dan pemesanan bahan baku menurut

pertimbangan sendiri tanpa memperhatikan kondisi dari pemain-pemain lain dalam

rantai pasok, yaitu kondisi kapasitas dan jadwal produksi serta strategi manajemen

persediaan. Kondisi ini akan bermomentum ke pemasok tier level di bawahnya

sehingga akan terbentuk situasi distorsi permintaan yang chaos. Ini akan memberi

efek-efek negatif seperti yang telah dijabarkan pada subbab 4.8.1.

4.8.3.3. Collaborative Forecast

Dasar pemikiran dari collaborative forecast adalah pertukaran informasi antara

pemain dalam rantai pasok. Forecast awal, berupa forecast penjualan, diberikan oleh

pemain yang paling dekat dengan penjualan kepada end customer, yaitu AI-ISO.

Forecast penjualan akan diberikan kepada pemain, yaitu PT Pantja Motor dan

pemasok, yang kemudian akan disesuaikan dengan kapasitas, baik kapasitas produksi

maupun SDM, oleh masing-masing pemain. Jika forecast tersebut sesuai dengan

kapasitas seluruh pemain, kemudian akan disusun forecast pemesanan baik

pemesanan bahan baku, komponen dan unit kendaraan untuk pemasok, PT Pantja

Motor dan AI-ISO. Forecast pemesanan tersebut akan dieksekusi dengan

mengkolaborasikan perencanaan-perencanaan dari masing-masing pemain, misalnya

perencanaan produksi, persediaan, distribusi, transportasi, replenishment, dan lain-

lain. Eksekusi collaborative forecast merupakan satu kesatuan permintaan antara AI-

ISO, PT Pantja Motor dan pemasok.



67

4.8.3.4. Manfaat Collaborative Forecast Terhadap PT Pantja Motor

Dengan collaborative forecast, pemasok dapat melakukan pemesanan bahan baku

dengan jumlah yang lebih akurat kepada pemasok di level bawahnya sehingga

fenomena bullwhip effect dapat diminimalisasi. Kondisi ini akan dapat mereduksi

biaya persediaan di semua level menjadi lebih efisien. Pemanfaatan transportasi juga

lebih efektif karena pertukaran informasi menghasilkan pengangkutan bahan baku

atau komponen yang terencana.

Pemasok dapat merencanakan replenishment sesuai dengan kemampuan kapasitas

produksi efektif mereka dan rencana pemesanan komponen dari PT Pantja Motor.

Efek dari ini adalah lebih membaiknya kontinuitas pasokan komponen untuk

produksi pada assembly plant, sehingga eksekusi jadwal produksi dan penggunaan

SDM akan berjalan sesuai dengan rencana yang telah disusun.

Kepuasan pelanggan juga akan meningkat karena pertukaran informasi dapat

memperbaiki akurasi aliran unit kendaraan ke cabang maupun dealer. Dan pada

akhirnya akan memberi keuntungan pada shareholders karena peningkatan

pemenuhan permintaan pelanggan akan disertai dengan semakin efisein biaya

produksi dari unit kendaraan.

Collaborative forecast akan memberikan efek positif di sepanjang rantai pasok,

sehingga proses bisnis masing-masing pemain akan menjadi semakin produktif. Efek

positif dari collaborative forecast akan dijabarkan Tabel 4.7.



68

Tabel 4.7. Efek Positif dari Collaborative Forecast

Aspek Kondisi Lama Usulan Solusi Efek Positif Kebijakan Forecast

Forecast error tinggi dengan ordered forecast dari AI-ISO

Collaborative Forecast Akurasi forecast lebih baik

Perencanaan pemesanan bahan baku, komponen dan unit kendaraan

Kebijakan perencanaan pemesanan dilakukan masing-masing pemain tanpa melakukan koordinasi

Kolaborasi perencanaan dimana semua pemain dalam rantai pasok melakukan perencanaan pemesanan berdasarkan satu keputusan permintaan

Strategi manajemen persediaan lebih efektif

Perencanaan produksi

Perencanaan produksi dilakukan tanpa koordinasi

Perencanaan produksi dilakukan dengan kolaborasi antara pemain dalam rantai pasok

Pemanfaatan kapasitas dan jadwal produksi menjadi lebih produktif

Tingkat persediaan

Kurang efisien Mengubah lebih banyak unique componenet menjadi common use component dan pengaturan jumlah produksi bulanan lebih konstan

Biaya persediaan lebih efisien

Efek positif dari collaborative forecast dapat disimpulkan sebagai perbaikan dari

permasalahan PT Pantja Motor, seperti yang digambarkan dalam CRT permasalahan

PT Pantja Motor pada Gambar 3.2. Pada Gambar 4.8. di bawah ini digambarkan efek

positif dari collaborative forecast dalam Future Reality Tree (FRT).



69

P4Gambar 4.9. FRT dari Collaborative Forecast

BAB IV ANALISA MASALAH - digilib.itb.ac.id satu target dari Departemen PPIC setiap tahunnya adalah...

Documents

Transcript of BAB IV ANALISA MASALAH - digilib.itb.ac.id satu target dari Departemen PPIC setiap tahunnya adalah...