PENENTUAN METODE PERAMALAN YANG TEPAT UNTUK MENENTUKAN ...

PENENTUAN METODE PERAMALAN YANG TEPAT

UNTUK MENENTUKAN JUMLAH KEBUTUHAN

RAW MATERIAL ABS PT.X

Oleh

Diah Havitawati NIM. 004201000163

Skripsi ini Disampaikan Kepada

Fakultas Teknik President University Diajukan Untuk

Memenuhi Persyaratan Akademik Mencapai Gelar Sarjana

Teknik Program Studi Teknik Industri

2017

i

LEMBAR REKOMENDASI PEMBIMBING

Skripsi ini disusun dan disampaikan oleh Diah Havitawati sebagai

salah satu persyaratan untuk mendapatkan gelar Sarjana pada Fakultas

Teknik telah diperiksa dan dianggap telah memenuhi persyaratan

sebuah laporan.

Cikarang, Indonesia, 01 April 2017

Ir. Andira MT.

ii

LEMBAR PERNYATAAN ORISINALITAS

Saya menyatakan bahwa skripsi dengan judul “Penentuan Metode

peramalan yang tepat Untuk menentukan jumlah Kebutuhan Raw

Material ABS PT. X” adalah hasil dari pengetahuan terbaik Saya dan

belum pernah diajukan ke Universitas lain maupun diterbitkan baik

sebagian maupun secara keseluruhan.

Cikarang, Indonesia, 01 April 2017

Diah Havitawati

iii

LEMBAR PENGESAHAN

PENENTUAN METODE PERAMALAN YANG TEPAT

UNTUK MENENTUKAN JUMLAH KEBUTUHAN

RAW MATERIAL ABS PT.X

Oleh

Diah Havitawati NIM. 004201000163

Disetujui oleh

Ir. Andira MT. Ir. Andira MT

Pembimbing Skripsi Ketua Program Studi Teknik Industri

iv

ABSTRAK

Laporan ini berisi tentang data tahun 2015-2016 untuk penggunaan raw material

ABS dan hasil peramalan yang diperoleh dari kegiatan di Departemen Material

PT X Indonesia. Projek ini bertujuan untuk memilih metode peramalan yang tepat

untuk persediaan raw material ABS. Raw material ABS adalah bahan baku untuk

pembuatan boneka B. Penelitian atau kegiatan dilakukan selama 3 bulan. Metode

yang disarankan untuk mengatasi permasalahan ini adalah Metode peramalan

Linier Regresi, Moving Average (rata-rata bergerak) dan Single Exponential

Smoothing (pemulusan exponensial). Dengan diterapkan beberapa metode

tersebut diharapkan dapat memilih metode peramalan yang tepat untuk tahun

2017.

Kata kunci : Raw material ABS, Peramalan, Data Penggunaan, Linear Regresi,

Moving Average, Single Exponential Smoothing.

v

KATA PENGANTAR

Penulis mengucapkan puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, yang atas

rahmat-Nya maka penulis dapat menyelesaikan penyusunan makalah ini dengan

baik. Penulisan makalah ini merupakan salah satu tugas dan persyaratan untuk

menyelesaikan penyusunan skripsi . Dalam penulisan makalah ini penulis menyampaikan ucapan terima kasih yang

tak terhingga kepada pihak-pihak yang membantu dalam menyelesaikan

penelitian ini, khususnya kepada :

• PT X Indonesia yang telah menyediakan tempat dan segala fasilitas

sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi .

• Ibu Andira selaku dosen pembimbing yang telah meluangkan waktu, tenaga

dan pkiran dalam pelaksanaan bimbingan, pengarahan, dorongan dalam

rangka penyelesaian penyusunan makalah ini.

• Orang Tua dan adik-adik penulis, yang selalu mendukung mendoakan

penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan laporan tugas akhir

ini.

• Semua rekan di kampus President University khususnya AA,PF,dan S.

Cikarang, Indonesia 01 April 2017

Penulis

vi

DAFTAR ISI

LEMBAR REKOMENDASI PEMBIMBING ........................................................ i

LEMBAR PERNYATAAN ORISINALITAS ....................................................... ii

LEMBAR PENGESAHAN ................................................................................... iii

ABSTRAK ............................................................................................................. iv

KATA PENGANTAR ............................................................................................ v

DAFTAR ISI .......................................................................................................... vi

DAFTAR GAMBAR ............................................................................................ vii

DAFTAR TABEL ................................................................................................ viii

BAB I 1

PENDAHULUAN .................................................................................................. 1

1.1. Latar Belakang Masalah ............................................................................... 1

1.2. Rumusan Masalah ........................................................................................ 2

1.3. Tujuan Penelitian ......................................................................................... 3

1.4. Batasan Masalah .......................................................................................... 4

1.5. Sistematika Penulisan .................................................................................. 4

BAB II ..................................................................................................................... 6

STUDI PUSTAKA ................................................................................................. 6

2.1. Perencanaan Persediaan ............................................................................... 6

2.1.1. Maksud dan Tujuan Perencanaan Persediaan ....................................... 7

2.1.2. Jenis dan Ciri-ciri Perencanaan ............................................................ 8

2.1.3. Hal-hal Yang Perlu Diperhatikan Dalam Perencanaan Persediaan ...... 8

2.2. Peramalan ................................................................................................... 11

2.2.1. Pengertian Peramalan ......................................................................... 11

2.2.2. Metode Peramalan .............................................................................. 12

vi

2.2.3. Uji Tingkat Kesalahan Peramalan ...................................................... 16

4.2.0. Validasi Tracking Signal .................................................................... 17

BAB III ................................................................................................................. 18

METODOLOGI PENELITIAN ............................................................................ 18

3.1. Observasi .................................................................................................... 19

3.2. Identifikasi Masalah ................................................................................... 19

3.3. Studi Pustaka (Study Literatur) .................................................................. 19

3.4. Pengumpulan dan Pengolahan Data ........................................................... 19

3.4.1. Data Pemakaian .................................................................................. 20

3.4.3. Teknik Pengumpulan Data.................................................................. 20

3.5. Analisis dan Perbaikan ............................................................................... 21

3.6. Kesimpulan dan Saran................................................................................ 21

3.7. Kerangka Penyelesaian Masalah ................................................................ 21

BAB IV ................................................................................................................. 22

DATA DAN ANALISIS ....................................................................................... 22

4.1. Sistem Produksi dan Produk .................................................................. 22

4.1.1. Sistem Produksi .................................................................................. 22

4.1.2. Produk ................................................................................................. 23

PT X Indonesia menghasilkan produk diantaranya adalah : ........................... 23

1.Boneka Barbie ................................................................................................ 23

2.Raw Material ABS .......................................................................................... 23

4.2. Data ........................................................................................................ 24

4.3. Perhitungan Peramalan............................................................................... 24

4.4. Perhitungan Ukuran Kesalahan .................................................................. 30

4.5. Ukuran Kesalahan Peramalan................................................................. 33

4.6. Verifikasi Metode Peramalan ................................................................. 33

vi

BAB V ................................................................................................................... 37

SIMPULAN DAN SARAN .................................................................................. 37

5.1. Kesimpulan ................................................................................................ 37

5.2. Saran ........................................................................................................... 37

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 38

vii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 3.1 Kerangka Pemecahan Masalah........................................................................ 18

Gambar 4.3 Grafik Pemakaian raw material ABS Tahun 2014-2015 ................................ 25

Gambar 5.2 Grafik Tracking Signal Metode Weighted Moving Average 4 ....................... 34

Gambar 5.3 Grafik Tracking Signal Metode Regresi Linear .............................................. 35

viii

DAFTAR TABEL

Tabel 4.1 Proses Produksi ................................................................................................... 22

Tabel 4.2 Data Pemakaian raw material ABS Tahun 2014-2015 ................................................ 24

Tabel 5.2 Peramalan Metode Regresi Linier....................................................................... 27

Tabel 5.3 Peramalan Metode Moving Average 4 ............................................................... 28

Tabel 5.4 Peramalan Metode Weighted Moving Average 4 ............................................... 29

Tabel 5.5 Peramalan Metode Single Exponential Smoothing ............................................ 30

Tabel 5.6 Nilai MSE ........................................................................................................... 31

Tabel 5.7 Nilai SEE............................................................................................................. 31

Tabel 5.8 Nilai MAPE ........................................................................................................ 32

Tabel 5.9 Nilai MAD .......................................................................................................... 32

Tabel 5.10 Ukuran Kesalahan Masing-Masing Metode Peramalan.................................... 33

Tabel 5.11 Hasil Pemakaian raw material ABS Tahun 2016-2017dengan Metode

Regresi Linier ...................................................................................................................... 34

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah

Setiap perusahaan , perusahaan jasa maupun manufaktur, selalu membutuhkan

ketersediaan dalam usaha untuk memenuhi kebutuhan konsumennya. Pada era

globalisasi saat ini konsumen pada tentunya semakin selektif dalam memenuhi

kebutuhannya. Karena dengan itu suatu perusahaan yang tujuannya memenuhi

kebutuhan konsumen harus dapat memenuhi keinginan-keinginan para konsumen,

akan tetapi di sisi lain berkewajiban untuk dapat bersaing dengan perusahaan-

perusahaan lain, hal ini dikarenakan semakin pesatnya perkembangan teknologi

maka makin banyak persediaan sejenis yang dapat dipasarkan.

Untuk mencapai tujuan yang diinginkan perusahaan, maka dibutuhkan faktor-

faktor persediaan yaitu: modal, mesin, bahan baku dan manusia serta memerlukan

pengaturan dari berbagai bagian atau kegiatan, sehingga dapat melakukan proses

merubah dan menciptakan barang atau jasa yang mempunyai kegunaan lebih

besar dari yang telah ada. Pengaturan atas faktor-faktor tersebut merupakan tugas

perencanaan dan pengawasan persediaan yang ada pada perusahaaan.

Suatu perencanaan persediaan yang baik akan selalu memperhatikan pola

permintaan konsumen terhadap barang yang dihasilkan. Dengan memperhatikan

pola tersebut, persediaan barang dapat direncanakan sedemikian rupa sehingga

mendekati pola permintaan yang ada. Persediaan ini diadakan apabila keuntungan

yang di harapkan dari persediaan tersebut terjamin kelancarannya. Hal ini

dilakukan sebagai upaya untuk menghindari terjadinya kelebihan atau

penumpukan persediaan atau kekurangan yang dapat berakibat terjadinya

keterlambatan pengiriman.

2

Permintaan konsumen terhadap suatu barang atau produk akan mempengaruhi

tingkat persediaan yang akan ditetapkan pihak perusahaan (konsumen) sebagai

usaha untuk memenuhi permintaan. Pada saat permintaan melebihi jumlah

persediaan, pihak produsen akan menutupi kekurangan tersebut dengan

mengambil persediaan yang ada. Sebaliknya jika persediaan melebihi permintaan,

maka kelebihan tersebut dapat disimpan sebagai persediaan.

Dalam kegiatannya perusahaan biasanya berpersediaan sesuai dengan

perencanaan dan perhitungan yang telah dilakukan, dalam hal memenuhi

permintaan konsumen. Namun pada kenyataannya, pola permintaan konsumen

sering mengalami fluktuasi yang dapat menyebabkan perencanaan dan

perhitungan tersebut tidak sesuai dengan tingkat persediaan konsumen yang ada

pada perusahaan. Disamping itu pula faktor-faktor persediaan yang ada juga

memiliki keterbatasan dalam hal kemampuan ataupun kuantitasnya.

Perencanaan persediaan yang baik, yang mampu mengintegrasikan kebutuhan

yang mempertimbangkan masalah permintaan, persediaan dan sumber daya yang

digunakan bagi pemenuhan tingkat permintaan. Seperti dalam hal merencanakan

jumlah tenaga kerja dan menjadwalkan persediaan. Besarnya kebutuhan akan

tenaga kerja pada dasarnya adalah jumlah tenaga kerja yang diperlukan untuk

menghasilkan sejumlah produk dalam satuan waktu tertentu.

1.2. Rumusan Masalah

Dengan berkembangnya suatu perusahaan tentu bertambah pula aktivitas

perusahaan tersebut dan bertambah pula masalah-masalah yang dihadapi, namun

kelancaran persediaan tetap menjadi prioritas utama dengan dukungan dari sistem

perencanaan dan pengendalian yang baik. Berikut ini masalah-masalah yang akan

dihadapi dalam bidang perencanaan:

1. Adanya kesulitan untuk memprediksi jumlah permintaan konsumen pada

periode yang akan datang yang terus meningkat ataupun menurun dengan kata

lain seringkali berfluktuasi.

3

2. Adanya kesulitan dalam menentukan sumber daya yang di perlukan untuk

persediaan pada tingkat yang seimbang sesuai dengan permintaan di masa

yang akan datang.

Berkaitan dengan hal di atas, maka perencanaan persediaan juga dituntut untuk

dapat menentukan tingkat permintaan, tingkat persediaan, dan tingkat persediaan.

Masalah ini sangat rumit, karena dari variabel-variabel di atas hanya satu yang

diketahui yaitu volume permintaan yang selalu berubah-ubah, karena itu harus ada

koordinasi antara rencana pengiriman, rencana persediaan, dan kebijaksanaan

persediaan. Dengan melakukan perencanaan ketersediaan, maka diharapkan akan

memberikan informasi penting lainnya, antara lain: tenaga kerja, penggunaan jam

kerja, kebutuhan bahan baku, dan lain-lain.

Berkaitan dengan hal di atas, maka perencanaan persediaan juga dituntut untuk

dapat menentukan tingkat permintaan, tingkat persediaan, dan tingkat persediaan.

Masalah ini sangat rumit, karena dari variabel-variabel di atas hanya satu yang

diketahui yaitu volume permintaan yang selalu berubah-ubaholeh karena itu harus

ada koordinasi antara rencana permintaan, rencana persediaan, dan kebijaksanaan

persediaan. Dengan melakukan perencanaan persediaan, maka diharapkan akan

memberikan informasi penting lainnya, antara lain: tenaga kerja, penggunaan jam

kerja, kebutuhan bahan baku, dan lain-lain.

Sehingga perumusan masalahnya adalah:

1. Apa metode peramalan yang tepat untuk perencanaan persediaan yang efektif

dan efisien?

1.3. Tujuan Penelitian

Perencanaan merupakan suatu kebutuhan yang mendasar dan perlu dilakukan

perusahaan. Adapun perencanaan yang baik harus memperhitungkan tingkat

permintaan dan kapasitas karena dapat meminimalkan biaya yang akan

dikeluarkan.

Maka tujuan penelitian dalam skripsi ini adalah:

4

1. Menentukan metode peramalan yang tepat untuk perencanaan persediaan

persediaan bahan baku sehingga tidak mengganggu proses persediaan yang

akan akan berjalan.

1.4. Batasan Masalah

Untuk mengindari penyimpangan-penyimpangan yang terlalu jauh dari pokok

permasalahan, maka dalam penulisan skripsi ini penulis membuat batasan masalah

agar lebih mudah dalam menganalisa dan memecahkan masalah.

Adapun batasan-batasan tersebut adalah sebagai berikut:

1. Penelitian dan pengambilan data dilakukan di PT. di PT. X Indonesia yang

berlokasi di Kawasan Industri Jababeka tahap II.

1. Perencanaan persediaan ini hanya untuk bahan baku / raw material ABS.

2. Perencanaan persediaan yang dibuat berdasarkan pada data pemakaian tahun

2014-2015.

3. Perencanaan persediaan yang dibuat untuk jangka pendek 1 tahun.

1.5. Sistematika Penulisan

Laporan ini terdiri dari :

BAB I Pendahuluan

Bab ini berisi tentang latar belakang, rumusan masalah, tujuan, dan

ruang lingkup.

BAB II Landasan Teori

Bab ini berisi tentang landasan teori yang digunakan dalam penelitian

mengenai peramalan permintaan, metode-metode untuk peramalan

seperti Regresi Linier, Single Moving Average,Weighted Moving

Averagedan Single Exponential Smoothing.

BAB III Metodologi Penelitian

Bab ini menjelaskan tentang urutan proses yang dilakukan dari awal

hingga akhir.

BAB IV Data dan Analisa

Bab ini menyajikan data yang dikumpulkan dalam observasi di proses

dalam bagian ini. Disini juga dirumuskan penyelesaian terhadap

5

permasalahan dan pengolahan data dalam menentukan jenis peramalan

yang tepat terhadap kondisi persediaan resin ABS pada tahun 2014-

2015. Hasil analisa dan pengolahan ini adalah hasil yang optimal

dimana diharapkan dapat menentukan perencanaan persediaan untuk

masa yang akan datang.

BAB V Simpulan dan Saran

Bab ini berisi kesimpulan dan saran yang diberikan kepada

perusahaan, setelah penyelesaian penelitian.

6

BAB II

STUDI PUSTAKA

2.1. Perencanaan Persediaan

Perencanaan persediaan adalah bagian yang sangat penting dalam suatu bisnis.

Karena persediaan dapat meminimalkan persoalan juga diartikan sebagai suatu

usaha untuk menentukan tindakan-tindakan dan keputusan yang menyangkut

kegiatan pada masa yang akan datang pada waktu awal. Tindakan dan keputusan

yang diambil agar tujuan yang telah ditetapkan sebelumnya dapat tercapai.

Sedangkan persediaan merupakan unsur yang paling aktif dalam operasi

perusahaan yang secara terus menerus di peroleh, di ubah kemudian di jual

kembali.

Perencanaan persediaan selalu berhubungan atau membicarakan masa yang akan

datang yaitu bagaimana menyusun suatu rencana persediaan yang mampu

menggantikan kegiatan-kegiatan yang belum diketahui secara pasti. Suatu rencana

dapat disusun untuk periode persediaan beberapa bulan sampai beberapa tahun

kedepan. Rencana persediaan digunakan sebagai pedoman bertindak dalam

mencapai tujuan dan sasaran perusahaan untuk mengantisipasi perubahan yang

diperkirakan akan terjadi.

Persediaan adalah stock bahan yang digunakan untuk memudahkan persediaan

atau untuk memuaskan permintaan pelanggan (Schroeder,2000). Persediaan

merupakan suatu aktiva yang meliputi barang-barang milik perusahaan dengan

maksud untuk dijual dalam suatu periode usaha tertentu, atau persediaan barang-

barang yang masih dalam pengerjaan atau proses persediaan, ataupun persediaan

bahan baku yang menunggu penggunaannya dalam suatu proses persediaan

(Rangkuti,2004)

Sedangkan yang dimaksud dengan perencanaan persediaan adalah perencanaan

dan pengorganisasian sebelumnya mengenai orang-orang, bahan-bahan, mesin-

mesin, dan peralatan-peralatan lain serta modal yang diperlukan untuk

7

mempersediaan barang-barang pada suatu periode waktu tertentu dimasa depan

sesuai dengan perkiraan atau diramalkan.

2.1.1. Maksud dan Tujuan Perencanaan Persediaan

Persediaan adalah bagian yang penting dalam menjaga kelangsungan

perusahaan.setiap perusahaan bertujua untuk mengembangkan dan menjaga

kelangsungan hidupnya. Hal ini dapat dilakukan bila perusahaan mampu

melakukan fungsi operasinya secara efektif dan efisien. Fungsi operasional dalam

perusahaan berhubungan dengan cara menghasilkan dan menyediakan produk-

produk perusahaan dengan baik, ekonomis dan tepat waktu. Untuk tujuan inilah

perencanaan persediaan dilakukan sebelum kegiatan persediaan yang sebenarnya

dilakukan. dasarnya tujuan akhir perusahaan adalah untuk mengembangkan dan

menjaga kelangsungan hidupnya. Hal ini dapat dilakukan bila perusahaan mampu

melakukan fungsi operasinya secara efektif dan efisien. Fungsi operasi perusahaan

berhubungan dengan cara menghasilkan dan mempersediaan produk-produk

perusahaan dengan baik, ekonomis dan tepat waktu. Untuk tujuan inilah

perencanaan persediaan dilakukan sebelum kegiatan persediaan yang sebenarnya

dilakukan.

Adapun tujuan dari perencanaan persediaan adalah:

1. Untuk memenuhi permintaan konsumen yang berubah-ubah berdasarkan

ramalan permintaan departemen persediaan.

2. Untuk mencapai target keuntungan sesuai dengan yang ditentukan oleh

perusahaan dan menghilangkan resiko keterlambatan datangnya barang.

3. Untuk mengoptimalisasi penggunaan sumber daya dan kapasitas yang terbatas.

4. Untuk mempertahankan stabilitas operasional perusahaan.

Jadi dapat disimpulkan bahwa tujuan perencanaan persediaan adalah

mempermudah jalannya operasional perusahaan yang harus di kerjakan berurutan

untuk menghasilkan produk agar dapat memenuhi permintaan kebutuhan

8

konsumen dengan memaksimalkan sumber daya dan kapasitas persediaannya

namun dengan biaya keseluruhan yang minimal.

2.1.2. Jenis dan Ciri-ciri Perencanaan

Jenis perencanaan dalam suatu perusahaan dapat dibedakan menurut jangka

waktu, meliputi:

1. Perencanaan jangka pendek (Perencanaan Operasional)

Adalah penentuan kegiatan persediaan yang dilakukan dalam jangka waktu

satu tahun mendatang atau kurang, dengan tujuan untuk pengaturan

penggunaan jam tenaga kerja, persediaan barang dan kapasitas persediaan

jangka pendek berhubungan dengan pengaturan operasi persediaan maka

perencanaan ini disebut juga perencanaan operasional.

2. Perencanaan jangka panjang (Perencanaan Strategik)

Adalah penentuan tingkat persediaan lebih dari satu tahun, biasanya sampai

lima tahun mendatang dengan tujuan untuk mengatur dan menambah

kapasitas peralatan atau mesin-mesin, ekspansi pabrik, dan pengembangan

produk, karenaya lazim disebut perencanaan strategik.

Dari kedua jenis perencanaan diatas, maka dapatlah diketahui bahwa setiap

perencanaan memiliki ciri-ciri sebagai berikut:

1. Perencanaan menyangkut kegiatan pada masa yang akan datang, dibuat

berdasarkan penafsiran atau ramalan kegiatan yang ditentukan oleh peramalan

permintaan pada masa yang akan datang.

2. Perencanaan mempunyai jangka waktu.

3. Perencanaan mempersiapkan tenaga kerja, bahan baku, mesin-mesin dan

peralatan lain pada waktu yang dibutuhkan.

4. Perencanaan menentukan jumlah, jenis dan kualitas produk yang dihasilkan.

5. Perencanaan dapat mengkoordinasikan kegiatan persediaan.

2.1.3. Hal-hal Yang Perlu Diperhatikan Dalam Perencanaan Persediaan

Dalam perencanaan persediaan kita perlu memperhatikan hal-hal sebagai berikut:

9

1. Sifat Proses Persediaan

Proses persediaan dapat dibedakan atas dasar dua karakteristik, yaitu: aliran

proses dan tipe pesanan langganan.

a. Menurut aliran proses, sifat proses persediaan dapat dibagi menjadi 3 (tiga)

tipe, yaitu:

1) Aliran Garis

Aliran garis mempunyai ciri bahwa aliran proses dari bahan mentah

sampai menjadi produk akhir dan urutan operasi-operasi mennghasilkan

produk yang selalu tetap.

Operasi aliran garis ini dapat dibedakan lagi menjadi dua tipe persediaan,

yaitu:

a) Proses persediaan massal (mass production), yang pada umumnya

mempersediaan kumpulan produk dalam jumlah besar dan

mengikuti serangkaian operasi yang sama dengan kumpulan

persediaan sebelumnya, sehingga proses ini sering disebut

repetitive process.

b) Proses persediaan terus-menerus (continuous production), yang

ditandai dengan waktu persediaan yang relatif lama untuk

menghindari penyetelan, persiapan lain, dan lemacetan-kemacetan

persediaan yang mahal. Prosesnya berjalan tetap sehingga

perencanaan persediaannya disusun berdasarkan ramalan

permintaan. Umumnya jumlah persediaan yang dihasilkan cukup

besar dan sedikit bervariasi.

2) Aliran Intermitten (job shop)

Suatu proses aliran intermitten mempunyai ciri persediaandalam

kumpulan-kumpulan atau kelompok-kelompok barang yang sejenis pada

interval-interval waktu yang terputus-putus. Pelaksanaan prosesnya

dilakukan berdasarkan pesanan yang diterima (job order). Biasanya

produk yang dihasilkan relatif sedikit jumlahnya namun banyak variasinya

sehingga proses persediaan yang dibuat tidak hanya berdasarkan ramalan

permintaan (sales forecasting), tapi juga berdasarkan pesanan yang

masuk. Ramalan permintaan berfungsi membantu memperkirakan pesanan

10

yang akan diterima, sehingga dapat ditentukan tindakan-tindakan dalam

pengambilan keputusan. Pada intermitten process, jika suatu order telah

selesai diproses, maka peralatan persediaan mungkin harus diatur kembali

sebelum pesanan lainnya dapat diproses lebih lanjut. Oleh karena itu

urutan dalam proses pengerjaan merupakan masalah yang penting dalam

melakukan efisiensi dan efektifitas persediaan.

3) Proyek

Bentuk operasi proyek yang digunakan untuk mempersediaan produk-

produk khusus atau unik, seperti: kapal laut, pesawat terbang, jembatan

dan lain sebagainya.

b. Sedangkan berdasarkan tipe langganan, proses persediaan dapat dibedakan

menjadi dua, yaitu:

1) Proses persediaan untuk pesanan (production to order)

Proses ini pada dasarnya mempersediaan barang-barang dan jasa-jasa atas

dasar permintaan atau pesanan tertentu dari langganan akan suatu produk.

Dalam proses ini, kegiatan pemrosesan menyesuaikan dengan persyaratan

pemesanan langganan secara individual.

2) Proses persediaan untuk persediaan (production to stock)

Operasi persediaan untuk persediaan menghasilkan garis produk yang

distandarisasikan. Permintaan langganan dipenuhi dengan produk-produk

standar ini dari persediaan. Persediaan digunakan untuk memenuhi

permintaan yang tidak pasti dan merencanakan kebutuhan kapasitas. Oleh

karena itu, peramalan, manajemen persediaan dan perencanaan kapasitas

menjadi penting bagi suatu operasi persediaan untuk persediaan.

2. Jenis dan Mutu produk

Untuk menyusun perencanaan persediaan ada beberapa hal tentang jenis dan

sifat produk yang perlu diketahui dan diperhatikan, yaitu:

a. Jenis barang

1) Consumer’s goods (barang-barang yang langsung dikonsumsi oleh

konsumen).

11

2) Industrial’s goods (barang yang akan digunakan untuk mempersediaan

barang lain).

b. Mutu produk

1) Mutu yang berdasarkan biaya.

2) Mutu produk berdasarkan penilaian pembelian.

c. Sifat barang

1) Sifat produk tahan lama (durable) atau tidak tahan lama (undurable).

2) Sifat permintaan musiman atau sepanjang masa.

3. Produk baru atau produk lama

Jika produk baru, maka perencanaan persediaan perlu adanya penelitian

terlebih dahulu, tetapi jika produk lama maka perencanaan persediaan

berdasarkan pengalaman masa lalu.

2.2. Peramalan

Salah satu tugas yang dilakukan oleh perencanaan dan pengendalian persediaan

adalah peramalan permintaan (Forecasting). Peramalan permintaan dilakukan

untuk menentukan perencanaan jangka panjang.

2.2.1. Pengertian Peramalan

Peramalan adalah suatu usaha untuk menyatakan apa yang akan terjadi di masa

yang akan datang dalam kondisi tertentu. Kondisi ini ditentukan oleh faktor dari

luar maupun faktor dari dalam perusahaan itu sendiri. Faktor dari dalam

perusahaan itu adalah data masa lalu, sedangkan faktor dari luar adalah apabila

peramalan dibuat dengan mempertimbangkan pengaruh keadaan pasar, persaingan

ataupun situasi internasional.

Sedangkan Biegel (1992) mengatakan bahwa peramalan adalah suatu perkiraan

tingkat permintaan yang diharapkan untuk suatu produk atau beberapa produk

dalam periode waktu tertentu di masa yang akan datang. Oleh karena itu

peramalan adalah suatu taksiran yang ilmiah meskipun akan terdapat sedikit

kesalahan yang disebabkan adanya keterbatasan kemampuan manusia.

12

Dari pengertian di atas dapat diambil kesimpulan bahwa peramalan adalah suatu

kegiatan untuk memperkirakan situasi yang akan datang dan biasanya berdasarkan

analisa kegiatan-kegiatan yang berkaitan di masa lampau.

2.2.2. Metode Peramalan

Ada beberapa metode peramalan yang dapat digunakan. Metode-metode tersebut

pada dasarnya dapat dikelompokkan menjadi dua kategori utama yaitu sebagai

berikut:

1. Metode Kualitatif

Metode yang berdasarkan perkiraan intuitif, pendapat dan pengetahuan serta

pengalaman yang pernah didapat. Metode ini dibagi menjadi:

a. Metode perkiraan subyektif yaitu: metode yang menggunakan pikiran

manusia secara efisien dalam proses informasi yang bermacam-macam

dan atau membuat struktur hasil peramalan dalam bentuk yang dapat

digabungkan secara sederhana dengan perencanaan dan proses pembuatan

keputusan yang lain. Yang termasuk dalam metode ini adalah riset pasar

(market research), metode gabungan kemampuan permintaan, pendapat

dewan juri dan lain-lain.

b. Metode pencarian (exploratory) yaitu: metode yang dimulai dengan

pengetahuan dan perkiraan-perkiraan masa lalu dan mencari untuk

peramalan masa yang akan datang. Ada beberapa yang termasuk dalam

metode ini yaitu metode pengembangan skenario, pendekatan delphi,

kurva s dan lain-lain.

c. Metode pendekatan normative yaitu: metode yang memperkirakan tujuan

yang akan datang, kebutuhan-kebutuhan, keinginan-keinginan, misi-misi

dan lainnya. Kemudian melihat masa lalu hingga masa kini dalam

menentukan perkembangan-perkembangan tersebut untuk mencapai tujuan

itu. Yang termasuk dalam metode ini adalah pohon keputusan, matrik

keputusan dan analisa system.

13

2. Metode Kuantitatif

Metode yang berdasarkan pada data-data masa lalu dan mempergunakan

metode-metode dan teknik peramalan serta mengadakan penganalisaan dalam

pembuatan peramalan. Metode ini terbagi atas:

a. Metode deret waktu (time series) yaitu: peramalan yang didasarkan atas

nilai-nilai variable masa lalu untuk menentukan pola dalam deret data

untuk masa yang akan datang.

b. Metode sebab akibat yaitu: metode yang mengasumsikan bahwa faktor

yang diramalkan menunjukan sebab akibat dengan satu atau lebih variabel.

Karena sangat luasnya metode peramalan, untuk itu penulis hanya akan

menguraikan metode regresi linier, metode single moving average, metode

weighted moving average dan metode single exponential smoothing.

1. Metode Regresi Linier

Metode ini terdiri dari satu variabel bebas (independent variable) yaitu

periode waktu dan satu variabel tidak bebas (dependent variable) yaitu

peramalan, dan kedua variabel tersebut mempunyai hubungan linier. Jika data

diukur menurut waktu, maka fungsionalnya dinamakan deret berkala dan

waktu tersebut dijadikan variabel bebas. Jika tidak terdapat maka bentuk

fungsionalnya dinamakan regresi penampang melintang.

Persamaan : dt’=a+bt…………………………………………. (1)

Keterangan :

dt’ : Variabel Tidak Bebas (Dependent Variable) atau Peramalan

a : ParameterRegresi(intercept)

b : Parameter Regresi (slope)

t : Variabel Bebas (independent variable) atau periode waktu

sedangkan :

………………………………………………………. (2)

14

…………………………………………(3)

Keterangan :

N : Jumlah Data

dt : Permintaan

t : Periode Waktu

a : Parameter Regresi (intercept)

b : Parameter Regresi (slope)

Jika hubungan Antara x dan y membentuk garis lurus, maka regresi ini disebut

regresi linier.

2. Metode Single Moving Average

Metode ini menggunakan sejumlah data aktual permintaan yang baru untuk

menilai ramalan permintaan di masa yang akan datang. Metode ini akan

efektif diterapkan bila kita dapat mengasumsikan (dari pola permintaan yg

ada) bahwa permintaan terhadap produk akan tetap stabil sepanjang waktu.

Metode ini dinyatakan dengan notasi MA (M x N) dimana kita merata-ratakan

M periode MA dari N periode MA.

Persamaaan :

(MA) …………....................................................………(4)

Dimana:

dt’ : Permintaan

dtt-n : Permintaan Periode Sebelumnya

n : n Periode (1,2,3….n)

3. Metode Weighted Moving Average 4

Model rata-rata bergerak ini lebih responsif terhadap perubahan, karena data

dari periode yang baru diberi pembobotan yang lebih besar.

Persamaan untuk metode ini adalah :

15

.................................................................... (5)

Dengan C adalah pembobotan dengan ketentuan koefisien pembobotan

adalah:

Tabel 2.1. Koefisien Pembobotan WMA

Periode (Bulan) Koefisien Pembobot WMA

(N) 1 periode yang lalu N 2 periode yang lalu N– 1 3 periode yang lalu N– 2 … … … … N - 1 periode yang lalu N - (N - 2) = 2 N per1ode yang lalu N - (N - 1) = 1 Jumlah ΣCi (i = 1, 2,…, N)

4. Metode Single Exponential Smoothing

Metode ini mencoba untuk mendekatkan keadaan peramalan dengan

kenyataan. Pendekatan pada dasarnya adalah untuk menggabungkan tingkat

pemulusan (smoothing) tambahan.

Persamaan dari metode ini sebagai berikut:

dt' = dt't-1 + ā (dtt-1 - dt't-1) ……………….………………(6)

Dimana:

ā : Koefisien Pembobot Antara 0 dan 1

dt ’ : Permintaan Periode Sekarang

dtt-1 : Permintaan Periode Sebelumnya

dt't-1 =: ................................................. (7)

16

2.2.3. Uji Tingkat Kesalahan Peramalan

Suatu metode peramalan dikatakan baik dan dipilih sebagai metode yang paling

tepat apabila memiliki tungkat kesalahan peramalan terkecil. Sebelum

menerapkan penggunaan suatu metode untuk peramalan, terlebih dahulu

dilakukan pengujian tingkat ketelitian metode yang menjadi pilihan yang kelak

akan digunakan. Ini diperlukan agar metode yang dipilih menghasilkan kesalahan

terkecil di antara metode alternatif itu.

Tingkat kesalahan peramalan yang digunakan dalam skripsi ini adalah:

1. Mean Squared Error (MSE)

MSE = ………………………….. (8)

Keterangan: N : Jumlah data

dt : Permintaan

dt’ : Peramalan

t : Periode Waktu

2. Standard Error of Estimated (SEE)

……………………………….(9)

Keterangan: N : Jumlah Data

dt : Permintaan

dt’ : Peramalan

t : Periode Waktu

f : Derajat kebebasan (1,2,3,….,n)

3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

17

……………………………………. (10)

Keterangan: N : Jumlah Data

t : Periode Waktu

|PE| : Persentase Kesalahan/Error Mutlak

4. Mean Absolute Deviation (MAD)

MAD = ………………................…………..… (11)

Keterangan: dt :Permintaan Aktual

dt’ :Nilai Peramalan Pada Periode t

N :Jumlah PeriodeYang Digunakan

4.2.0. Validasi Tracking Signal Untuk melakukan validasi terhadap kesalahan peramalan dilakukan

perhitungan menggunakan Tracking Signal. Untuk perhitungannya adalah

sebagai berikut:

Tracking Signal = ……….……..…...............................… (12)

Keterangan : dt =Permintaan Aktual

dt’ = Nilai Peramalan Pada Periode t

MAD = Nilai MAD Pada Periode t

18

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

Metode penelitian adalah merupakan suatu langkah-langkah proses untuk

melakukan obsevasi awal, identifikasi masalah, studi pustaka, pengumpulan dan

pengolahan data, analisis dan perbaikan, simpulan dan saran.

Langkah-langkah tersebut secara garis besar dituangkan dalam bentuk flow chart,

seperti flow chart dibawah ini :

Gambar 3.1 Kerangka Pemecahan Masalah

Observasi Awal

Studi Pustaka

Analisis dan Perbaikan

Identifikasi Masalah

Pengumpulan dan

Pengolahan Data

Simpulan dan Saran

19

3.1. Observasi Observasi awal dilakukan pengambilan data permintaan dari bagian produksi PT

X Indonesia.Dimana perusahaan hanya bergantung pada production order dari

customer yang diterima beberapa hari sebelum pergantian bulan.Ada banyak data

permintaan untuk setiap model dan diambil salah satu data untuk penelitian ini

yaitu data pemakaian raw material ABS tahun 2014 – 2015.

Dalam penelitian ini data pemakaian data pemakaian raw material ABS dijadikan

objek penelitan dikarena kondisi permintaan dari bagian produksi mempunyai

fluktuasi yang berubah-ubah dan mempunyai pola data yang cenderung menurun.

3.2. Identifikasi Masalah

Masalah merupakan langkah awal dalam menentukan objek permasalahannya.

Dengan melakukan tinjauan langsung ke perusahaan, maka akan didapatkan

informasi permasalahan pada perusahaan yang bersangkutan. Dari beberapa

permasalahan ini kemudian ditetapkan satu masalah untuk dibahas.Pada skripsi

ini masalah yang akan dibahas adalah perhitungan peramalan (forecasting) tahun

2014-2015 untuk raw material ABS di PT. X Indonesia dengan metode

peramalan.

3.3. Studi Pustaka (Study Literatur)

Studi pustaka dilakukan untuk mendapatkan penyelesaian-penyelesaian teknis

dari permasalahan. Studi pustaka juga dapat menjadi penguat dari metode-metode

yang diterapkan.

Dalam melakukan penelitian ini, penulis dibantu oleh beberapa data dan teori

umum yang digunakan serta software yang digunakan dalam penghitungan dan

pengolahan data. Teori-teori yang dipelajari adalah teori-teori umum mengenai

metode peramalan selama perkuliahan. Untuk software sendiri yang digunakan

dalam penghitungan dan pengolahan data adalah Microsoft Excel.

3.4. Pengumpulan dan Pengolahan Data

Data yang diambil untuk penelitian ini adalah data pemakaian material ABS dari

bagian produksi periode bulan Januari 2014 hingga Desember tahun 2015. Data

20

tersebut diambil melalui pencatatan dan pengarsipan perusahaan yang dilakukan

oleh bagian Warehouse.

3.4.1. Data Pemakaian Data Pemakaian diambil berdasarkan data berdasarkan data aktual pemakaian

material ABS pada tahun 2014-2015.

3.4.2. Sumber Data

Sumber data penelitian didapat melalui wawancara secara lisan.Segala respon atau

jawaban yang dilontarkan responden terhadap pertanyaan-pertanyaan yang

diberikan penulis merupakan data-data yang dikumpulkan oleh peneliti. Adapun

data-data yang diambil untuk dilakukan penelitian adalah sebagai berikut:

1. Data Primer

Data primer adalah data yang diperoleh dan dikumpulkan secara langsung dari

objek peneliltian. Data-data tersebut diambil berdasarkan hasil wawancara

kepada beberapa responden mengenai :

a. Kondisi permintaan departemen produksi

b. Kebijakan perusahaan terhadap permintaan customer yang berubah.

2. Data Sekunder

Data sekunder adalah data-data yang sudah dilakukan pengolahan pihak lain.

3.4.3. Teknik Pengumpulan Data Teknik dalam pengumpulan data-data yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:

a. Wawancara, pengumpulan data yang dilakukan dengan cara

berkomunikasi secara langsung kepada penanggung jawab dari bagian

warehouse.

b. Dokumentasi, pengumpulan data-data yang diambil berdasarkan

pencatatan atau pengarsipan perusahaan. Data yang diambil adalah data

pemakaian aktual di tahun 2014-2015.

c. Tinjauan pustaka, teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini dimana

telah dirangkum pada Bab II, dan juga referensi-referensi buku dan modul

perkuliahan mengenai metode peramalan.

21

3.5. Analisis dan Perbaikan

Analisis dan perbaikan meliputi :

1. Pemilihan metode peramalan yang akan digunakan yaitu regresi linier,

singlemoving average, weighted moving average dan single exponential

smoothing dengan didasarkan pada tingkat standard error (tingkat kesalahan)

terkecil.

Ada tingkat kesalahan yang digunakan yaitu MSE (Mean SquaredError), SEE

(Standard Estimated ofError), MAPE (Mean Percentage Error) dan

MAD/MAE (Mean Absolute Deviation/Mean Absolute Error)

2. Peramalan permintaan berdasarkan peramalan terbaik.

3.6. Kesimpulan dan Saran

Merupakan tahap akhir dari penelitian. Yaitu memberikan kesimpulan dan saran

bagi perusahaan. Berdasarkan hasil pengolahaan dan analisa. Simpulan disini

diharapkan dapat memenuhi tujuan penelitian dan memberikan kontribusi yang

baik kepada perusahaan dalam memilih metode peramalan yang terbaik. Saran-

saran yang disampaikan kepada perusahaan adalah berdasarkan hasil penelitian

dan ditujukan untuk meningkatkan kemampuan perusahaan khususnya dalam

peramalan permintaan di tahun-tahun mendatang.

3.7. Kerangka Penyelesaian Masalah

Agar pembahasan skripsi ini lebih terarah dan sistematik, sehingga mudah untuk

dipahami, maka penulis akan memberikan tahapan-tahapan pemecahan

masalahdan menyajikannya dengan membuat kerangka penyelesaian masalah.

Adapun tahapan-tahapan tersebut adalah sebagai berikut:

22

BAB IV

DATA DAN ANALISIS

4.1. Sistem Produksi dan Produk

4.1.1. Sistem Produksi Proses produksi PT. X Indonesia dibagi menjadi dua proses, yaitu Primary

Process dan Secondary Process, seperti yang dijelaskan dalam diagram dibawah

ini :

Tabel 4.1 Proses Produksi

Sebelum menyiapakan part untuk di assembly, sebelumnya part di produksi dulu

di area injection Moulding. Saat akan di produksi material sebelumnya melewati

Plastisol Mixing

Rotocast

Painting

Paint Mixing Resin Mixing

Injection Molding

Torso Assembly

Secondary Process

Rooting

Grooming

Curling Die Cut

Sewing Final Assembly

And Packaging

Warehouse 2

Primary Process

23

proses pencampuran dengan pewarna dan beberapa material lain di area resin

mixing. Diproses ini kami berperan sebagai supplier penyedia raw material untuk

area resin mixing.

4.1.2. Produk

PT X Indonesia menghasilkan produk diantaranya adalah :

1.Boneka Barbie

Sumber : WWW.thebarbiecollection.com

Gambar 4.3 Collector item Andy Warhol Barbie Doll.

2.Raw Material ABS

Sumber : WWW.thebarbiecollection.com

Gambar 4.3 Raw Material ABS..

24

4.2. Data Untuk melakukan peramalan, maka diperlukan adanya data permintaan pada

periode sebelumnya.Berikut ini adalah data pemakaian raw material ABS tahun

2014-2015. Tabel 4.2 Data Pemakaian raw material ABS Tahun 2014-2015

Bulan Periode Waktu (t) Permintaan dalam KG (dt)

Jan-14 1 9,584 Feb-14 2 9,143 Mar-14 3 9,323 Apr-14 4 4,553 May-14 5 3,970 Jun-14 6 4,725 Jul-14 7 5,713

Aug-14 8 8,100 Sep-14 9 7,000 Oct-14 10 5,859 Nov-14 11 5,050 Dec-14 12 9,699 Jan-15 13 8,432 Feb-15 14 3,068 Mar-15 15 7,965 Apr-15 16 9,423 May-15 17 7,853 Jun-15 18 7,250 Jul-15 19 7,034

Aug-15 20 9,272 Sep-15 21 4,650 Oct-15 22 2,719 Nov-15 23 7,809 Dec-15 24 3,630

Sumber : Departemen Warehouse

4.3. Perhitungan Peramalan

Setelah data-data yang diperoleh dan disajikan makaselanjutnya adalah

menganalisa dan membahas masalah yang diteliti. Adapun penganalisaannya

25

sebagai berikut:Data Data permintaan dari tahun 2014-2015 dapat dibuat sebagai

suatu peramalan permintaan untuk periode yang akan datang (tahun 2016).

Untuk menentukan jenis data yang ada, maka data akan di plot terlebih dahulu

untuk menentukan metode yang dapat digunakan. Berikut diagram pencar sebaran

data permintaan periode 2014-2015.

Sumber : Departemen Warehouse

Gambar 4.3Grafik Permintaan Tahun 2014-2015

Dari diagram pencar diatas, dapat diketahui bahwa sebaran permintaan raw

material ABS adalah siklis. Untuk itu, metode peramalan yang digunakan adalah :

1. Regresi Linier

2. Moving Average 4

3. Weighted Moving Average (WMA 4)

4. Single Exponential Smoothing

Sedangkan perhitungan ukuran kesalahan yang digunakan dalam pemilihan

metode peramalan yang terbaik adalah sebagai berikut:

1. Mean Squared Error(MSE)

2. Standard Error of Estimated (SEE)

3. Mean Percentage Error (MAPE)

4. Mean Absolute Deviation (MAD)

Kemudian akan dilakukan verifikasi metode dengan cara tracking signal serta

validasi metode. Perhitungan ukuran kesalahan metode digunakan untuk memilih

metode mana yang paling tepat.Sedangkan verifikasi metode dilakukan unuk

memastikan jika metode tersebut baik untuk digunakan.

26

1. Metode Regresi Linear

Peramalan dengan metode ini dilakukan dengan cara menentukan rumus regresi

linear terlebih dahulu. Rumus regresi yang dimamkasud adalah dt’ = a + b.t. untuk

itu perlu dihitung terlebih dahulu nilai a dan b. Untuk memperoleh nilai a,

diperlukan nilai b terlebih dahulu. Dengan menggunakan rumus yang telah

dijelaskan pada BAB II, maka diperoleh nilai b adalah -62,73. Sehingga dapat

dihitung nilai a dengan cara jumlah dt dibagi dengan jumlah sampel kemudian

dikurangi dengan hasil kali dari nilai b dan jumlah periode dibagi dengan jumlah

sampel. Dari perhitungan tersebut diperoleh nilai a adalah 7526,7. Setelah

diperoleh nilai a dan b, maka dapat dihitung peramalan permintaan dengan cara

memasukkan nilai a dan b ke dalam rumus dt’ = a + b.t. sebagai contoh

perhitungan peramalan permintaan pada bulan Februari :

Dt2’ = 7526,7 + - 62,73 x 2 = 7401,3.

Berikut hasil perhitungan peramalan dengan metode regresi linear.

27

Tabel 4.4 Peramalan Metode Regresi Linier

Bulan Periode Waktu Permintaan dalam KG Peramalan dalam KG

(t) (dt) (dt') Jan-14 1 9,584 7,464

Feb-14 2 9,143 7,401

Mar-14 3 9,323 7,338

Apr-14 4 4,553 7,275

May-14 5 3,970 7,212

Jun-14 6 4,725 7,149

Jul-14 7 5,713 7,086

Aug-14 8 8,100 7,023

Sep-14 9 7,000 6,960

Oct-14 10 5,859 6,897

Nov-14 11 5,050 6,834

Dec-14 12 9,699 6,771

Jan-15 13 8,432 6,708

Feb-15 14 3,068 6,645

Mar-15 15 7,965 6,582

Apr-15 16 9,423 6,519

May-15 17 7,853 6,456

Jun-15 18 7,250 6,393

Jul-15 19 7,034 6,330

Aug-15 20 9,272 6,267

Sep-15 21 4,650 6,204

Oct-15 22 2,719 6,141

Nov-15 23 7,809 6,078

Dec-15 24 3,630 6,015 Sumber : Hasil Pengolahan Data

2. Metode Moving Average 4

Moving Average 4 merupakan metode peramalan yang dilakukan dengan cara

menjumlahkan data permintaan pada 4 periode sebelumnya kemudian dibagi 4,

atau dapat dikatakan dengan merata-ratakan data permintaan pada 4 periode

sebelumnya. Sebagai contoh perhitungan peramalan permintaan pada bulan Juli

adalah penjumlahan dari permintaan aktual pada bulan Maret, April, Mei dan Juni

kemudian dibagi 4.

dt7’ = (9323+ 4553+ 3970+ 4725)/4 = 5643.

28

Berikut data peramalan permintaan dengan metode Moving Average 4. Tabel 4.5 Hasil Perhitungan Metode Moving Average 4

Bulan Periode Waktu Permintaan dalam KG Peramalan dalam KG (t) (dt) (dt')

Jan-14 1 9,584

Feb-14 2 9,143

Mar-14 3 9,323

Apr-14 4 4,553

May-14 5 3,970 8,151

Jun-14 6 4,725 6,747 Jul-14 7 5,713 5,643

Aug-14 8 8,100 4,740

Sep-14 9 7,000 5,627

Oct-14 10 5,859 6,385

Nov-14 11 5,050 6,668

Dec-14 12 9,699 6,502

Jan-15 13 8,432 6,902

Feb-15 14 3,068 7,260 Mar-15 15 7,965 6,562 Apr-15 16 9,423 7,291

May-15 17 7,853 7,222

Jun-15 18 7,250 7,077

Jul-15 19 7,034 8,123

Aug-15 20 9,272 7,890

Sep-15 21 4,650 7,852

Oct-15 22 2,719 7,052

Nov-15 23 7,809 5,919

Dec-15 24 3,630 6,113 Sumber : Hasil Pengolahan Data

3. Metode Weighted Moving Average 4 (WMA 4)

WMA 4 dilakukan dengan cara memberikan pembobotan pada data permintaan aktual 4

bulan terakhir. Peramalan dimulai pada bulan Mei.Contoh perhitungan peramalan pada

bulan Mei adalah sistem pembobotannya adalah data permintaan aktual pada bulan April

dikalikan 4, bulan Maret dikalikan 3, Februari 2, dan Januari 1.Kemudian hasil dari

pembobotan tersebut dijumlahkan dan dibagi 10, dimana 10 adalah jumlah dari bobot

masing-masing.Begitu juga pada bulan-bulan selanjutnya. Berikut contoh perhitungan

peramalan pada bulan Mei dengan metode WMA 4:

29

d4’ = ((d4-1 x 4) + (d4-2 x 3) + (d4-3 x 2) + (d1 x 1)) / 10

d4’ = (9584x 4) + (9143x 3) + (9323 x 2) + (4553 x 1)) / 10 = 3526

Berikut hasil peramalan permintaan dengan metode Weighted Moving Average 4: Tabel 4.6. Hasil Perhitungan Metode Weighted Moving Average 4

Bulan Periode Waktu Permintaan dalam KG Peramalan dalam KG (t) (dt) (dt')

Jan-14 1 9,584 Feb-14 2 9,143 Mar-14 3 9,323 Apr-14 4 4,553 May-14 5 3,970 3,526 Jun-14 6 4,725 2,730 Jul-14 7 5,713 2,345

Aug-14 8 8,100 2,358 Sep-14 9 7,000 2,998 Oct-14 10 5,859 3,260 Nov-14 11 5,050 3,159 Dec-14 12 9,699 2,851 Jan-15 13 8,432 3,460 Feb-15 14 3,068 3,752 Mar-15 15 7,965 2,953 Apr-15 16 9,423 3,220 May-15 17 7,853 3,626 Jun-15 18 7,250 3,747 Jul-15 19 7,034 3,780

Aug-15 20 9,272 3,572 Sep-15 21 4,650 3,835 Oct-15 22 2,719 3,225 Nov-15 23 7,809 2,400 Dec-15 24 3,630 2,760

2,287 Sumber: Pengolahan Data

4. Metode Single Exponential Smoothing

Perhitungan peramalan dengan metode Single Exponential Smoothing adalah dengan cara

mencari koefisien α terlebih dahulu.. Kemudian perhitungan peramalan dilakukan dengan

mengalikan α dengan permintaan actual, kemudian hasilnya dijumlahkan dengan hasil

dari 1 dikurang α dikalikan dengan peramalan pada periode sebelumnya.

dt’ = (α x dt) + ((1-α) x (dt’-1))

Dalam penelitian ini diasumsikan nilai α adalah 0,9.

30

Contoh perhitungan peramalan pada bulan Maret adalah :

dt’ = (0,9 x 9323) x ((1-0,9) x (9143)) = 9299,87.

Berikut hasil peramalan penjuslan dengan metode Single Exponential Smoothing :

Tabel 4.7.Hasil Perhitungan Metode Single Exponential Smoothing

Bulan Periode Waktu Permintaan dalam KG Peramalan dalam KG (dt') α = 0,9 (t) (dt)

Jan-14 1 9,584 6,743 Feb-14 2 9,143 9,300 Mar-14 3 9,323 9,159 Apr-14 4 4,553 9,307 May-14 5 3,970 5,028 Jun-14 6 4,725 4,076 Jul-14 7 5,713 4,660

Aug-14 8 8,100 5,608 Sep-14 9 7,000 7,851 Oct-14 10 5,859 7,085 Nov-14 11 5,050 5,982 Dec-14 12 9,699 5,143 Jan-15 13 8,432 9,243 Feb-15 14 3,068 8,513 Mar-15 15 7,965 3,613 Apr-15 16 9,423 7,530 May-15 17 7,853 9,234 Jun-15 18 7,250 7,991 Jul-15 19 7,034 7,324

Aug-15 20 9,272 7,063 Sep-15 21 4,650 9,051 Oct-15 22 2,719 5,090 Nov-15 23 7,809 2,956 Dec-15 24 3,630 7,324

Sumber: Pengolahan Data

4.4. Perhitungan Ukuran Kesalahan

Untuk menentukan metode peramalan yang tepat untuk digunakan, maka

dilakukan perhitungan ukuran kesalahan. Pada penelitian ini, perhitungan ukuran

kesalahan dilakukan dengan beberapa metode, yaitu:

1. Mean Squared Error (Rata-Rata Kesalahan Kuadrat / MSE)

31

Rata-rata kesalahan kuadrat diperoleh dengan menjumlahkan hasil kuadrat dari

pengurangan permintaan aktual dan hasil peramalannya untuk kemudian dibagi

dengan jumlah periode waktu. Berikut nilai MSE untuk masing-masing metode

peramalan, disini terlihat jika error terkecil ada pada metode Regresi Linear

sehingga metode ini bisa di katakan ideal karena tingkat kesalahan nya terkecil di

bandingkan dengan metoda lainnya. Tabel 4.8.Nilai MSE

Metode Nilai Ukuran Kesalahan

Regresi Linear 4678293.75

Moving Average 4 4857101.95

Weighted Moving Average 4 13737201.95

Single Exponential Smoothing 7744797.27 Sumber: Pengolahan Data

2. Standard Error of Estimated (Estimasi Kesalahan Standard / SEE)

SEE diperoleh dari akar kuadrat jumlah kuadrat pengurangan dari permintaan

aktual dan peramalan yang kemudian dibagi dengan jumlah periode waktu

dikurangi derajat kebebasan. Dalam penelitian ini, karena permintaan

merupakan pola siklis, maka nilai derajat kebebasan adalah 3. Dari perhitungan

diperoleh nilai SEE untuk masing-masing metode peramalan peramalan, disini

terlihat jika error terkecil ada pada metode Moving Average 4 metode ini bisa di

katakan ideal karena tingkat kesalahan nya terkecil di bandingkan dengan metoda

lainnya. Tabel 4.9.Nilai SEE






32

3. Mean Percentage Error (Rata-Rata Persentase Kesalahan / MAPE)

Nnilai rata-rata persentase kesalahan didapatkan dengan cara menjumlahkan nilai

mutlak persentase pengurangan Antara permintaan aktual dan peramalan. Berikut

nilai MAPE dari masing-masing metode peramalan, disini terlihat jika error

terkecil ada pada metode Regresi Linear metode ini bisa di katakan ideal karena

tingkat kesalahan nya terkecil di bandingkan dengan metoda lainnya.

Tabel 4.10Nilai MAPE






4. Mean Absolute Deviation (Rata-Rata Standard Deviasi Absolut / MAD)

Rata-rata standard deviasi absolut merupakan rata-rata dari standard deviasi, yaitu

pengurangan dari angka permintaan aktual dan peramalannya. Dari perhitungan

diperoleh nilai MAD untuk masing-masing metode disini terlihat jika error

terkecil ada pada metode Moving Average metode ini bisa di katakan ideal karena

tingkat kesalahan nya terkecil di bandingkan dengan metoda lainnya.

Tabel 4.11 Nilai MAD






33

4.5. Ukuran Kesalahan Peramalan Dari perhitungan ukuran kesalahan untuk masing-masing metode peramalan,

dapat dikelompokkan hasil pengukuran untuk masing-masing metode adalah

sebagai berikut:

Tabel 4.12 Ukuran Kesalahan Masing-Masing Metode Peramalan


MAD MSE SEE MAPE

Regresi Linear 1963.25 4678293.75 2259.11 36.70

Moving Average 4 1699.38 4857101.95 2251.28 35.04

Weighted Moving Average 4 2830.34 13737201.95 3541.56 48.28

Single Exponential Smoothing 2215.63 7744797.27 2975.10 41.21 Sumber: Pengolahan Data

Dari tabel ukuran kesalahan masin-masing metode peramalan didapatkan dua

metode yang memiliki kesalahan yang paling kecil, yaitu metode Weighted

Moving Average 4 dan metode regresi linier, untuk itu untuk memilih metode

yang lebih tepat dari kedua metode tersebut, harus dilihat dari peta tracking signal

yang digunakan sebagai verifikasi metode.

4.6. Verifikasi Metode Peramalan

Setelah didapatkan dua metode yang memiliki ukuran kesalahan yang paling

kecil, maka dilakukan verifikasi metode peramalan untuk memilih metode mana

Melakukan uji keseragaman data secara visual harus dengan mudah dan cepat,

data yang terkumpul dan data yang ekstrim dapat terlihat dan teridentifikasi.

Maksudnya adalah data yang terlalu besar atau kecil dan jauh menyimpang dari

trend rata-ratanya. Alat yang biasa digunakan adalah diagram kendali. Diagram

kendali yaitu suatu tampilan grafik (graphic display) yang membandingkan data

yang dihasilkan oleh proses yang sedang berlangsung saat ini yang paling

tepat.Verifikasi metode ini dilakukan dengan menggunakan grafik tracking signal.

Berikut hasil pemetaan grafik tracking signal untuk masing-masing metode yaitu

metode Weighted Moving Average 4 dan metode Regresi Linier:

34

Gambar 4.2 Grafik Tracking Signal Metode Weighted Moving Average 4

Gambar 4.3 Grafik Tracking Signal Metode Regresi Linear

Dari peta tracking signal kedua metode dapat dilihat, bahwa sebaran tracking

signal metode regresi linear lebih mewakili ke semua area. Sehingga dapat

dikatakan metode regresi linear lebih tepat digunakan untuk melakukan peramalan

persediaan raw material ABS.

4.7. Hasil Peramalan

Setelah ditemukan metode yang paling tepat untuk melakukan peramalan terhadap

persediaan raw material ABS pada periode 2016-2017, maka berikut hasil

35

peramalan permintaan tersebut dengan menggunakan metode terpilih, yaitu

metode regresi linier: Tabel 4.12. Hasil Peramalan Permintaan Periode 2017 dengan Metode Regresi Linier

Bulan Periode Waktu Permintaan dalam KG Peramalan dalam KG (t) (dt) (dt' = a + b.t)

Jan-14 1 9,584 7,464 Feb-14 2 9,143 7,401 Mar-14 3 9,323 7,338 Apr-14 4 4,553 7,275 May-14 5 3,970 7,212 Jun-14 6 4,725 7,149 Jul-14 7 5,713 7,086

Aug-14 8 8,100 7,023 Sep-14 9 7,000 6,960 Oct-14 10 5,859 6,897 Nov-14 11 5,050 6,834

Dec-14 12 9,699 6,771

Jan-15 13 8,432 6,708

Feb-15 14 3,068 6,645

Mar-15 15 7,965 6,582

Apr-15 16 9,423 6,519

May-15 17 7,853 6,456

Jun-15 18 7,250 6,393

Jul-15 19 7,034 6,330

Aug-15 20 9,272 6,267

Sep-15 21 4,650 6,204

Oct-15 22 2,719 6,141

Nov-15 23 7,809 6,078 Dec-15 24 3,630 6,015 Jan-16 25 5,952 Feb-16 26 5,889 Mar-16 27 5,826 Apr-16 28 5,763

Mei 2016 29 5,700 Jun-16 30 5,637 Jul-16 31 5,574

Agust 2016 32 5,511 Sumber : Pengolahan Data

36

Tabel 4.12. Hasil Peramalan Permintaan Periode 2017 dengan Metode Regresi Linier cont’d

Bulan Periode Waktu Permintaan dalam KG Peramalan dalam KG

(t) (dt) (dt' = a + b.t) Sep-16 33 5,448

Okt 2016 34 5,385

Nop 2016 35 5,322

Des 2017 36 5,259

Jan-17 37 5,196

Feb-17 38 5,133

Mar-17 39 5,070

Apr-17 40 5,007

Mei 2017 41 4,944

Jun-17 42 4,881

Jul-17 43 4,818

Agust 2017 44 4,755

Sep-17 45 4,692

Okt 2017 46 4,629

Nop 2017 47 4,566

Des 2017 48 4,503 Sumber : Pengolahan Data

37

BAB V

SIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Simpulan yang dapat di ambil dari penelitian diatas adalah :

1. Metode peramalan yang digunakan dalam penentuan persediaan adalah

metode regresi linier.

5.2. Saran

Saran yang dapat penulis berikan untuk PT X Indonesia adalah :

1. Sebaiknya dalam merencanakan perencanaan persediaan harus

mempertimbangkan penggunaan metode perencanaan yang tepat agar

mengoptimalkan jumlah persediaan dimasa yang akan datang.

2. Adanya kecenderungan peramalan yang terus menurun diharapkan menjadi

pertimbangan perusahaan agar tidak menyimpan persediaan terlalu banyak

karena pastinya akan membutuhkan banyak space untuk penyimpanan.

38

DAFTAR PUSTAKA

Assauri, Sofyan Drs. (1990), Manajemen Persediaan, Lembaga Penerbit Fakultas

Ekonomi Universitas Indonesia,Jakarta.

Biegel E. Jhon, (1992), Pengendalian Persediaan, Akademika Pressindo.

Makridakis. Sypros, Alih Bahasa Ir. Untung, Sus Andriyanto M.sc,(1971), Metode

dan Aplikasi Peramalan, Edisi Kedua, Erlangga, Jakarta.

Rangkuti,Freddy (2007), Manajemen Persediaan:aplikasi di bidang bisnis,Raja

GrafindoPersada,Jakarta

PENENTUAN METODE PERAMALAN YANG TEPAT UNTUK MENENTUKAN ...

Documents

Transcript of PENENTUAN METODE PERAMALAN YANG TEPAT UNTUK MENENTUKAN ...