Usulan Perbaikan Sistem Persediaan Untuk Minimasi Biaya Total Persediaan Pada PT. Semarang Autocomp Manufacturing Indonesia

Abstract

Sistem pemesanan produk dari customer mengijinkan adanya revisi demand dengan fluktuasi yang telah disepakati. Sistem persediaan PT. SAMI selama ini belum dapat mengakomodasi perubahan demand tersebut. Sering terjadi shortage dan overstock yang berpengaruh pada besarnya biaya total persediaan yang harus dikeluarkan. Minimasi biaya total persediaan dapat dicapai dengan peramalan demand aktual dan sistem persediaan yang tepat. Saat ini PT. SAMI tidak melakukan peramalan untuk memperoleh perkiraan demand aktual. Perkiraan kebutuhan produksi dan sistem pemesanan materialnya hanya berdasarkan pada perkiraan demand dari customer tanpa pertimbangan apapun dengan menganggap bahwa fluktuasi perkiraan demand dari customer dalam batas yang telah disepakati. Melalui identifikasi pola data masa lalu, diusulkan 5 metode peramalan dan metode Winter Eksponential Smoothing (WES) mempunyai tingkat error paling kecil. Selanjutnya metode WES yang terpilih. Selain itu, diusulkan 3 alternatif dalam sistem pemesanan, yaitu perbaikan perkiraan demand, sistem order up to-level dan sistem optional replenishment. Ketiganya mampu menurunkan biaya total masing-masing 18,81%, 22,55%, 23,58%. Kata kunci: biaya total persediaan, peramalan, order up to-level, optional replenishment Abstract The product ordering system from customer is allowing for demand revision with the fluctuation which has been agreed before. The inventory system that now day PT. SAMI run couldn’t accommodate those demand change. There’s often happen shortage & over stock which impact on the total inventory cost that PT. SAMI have to spend. Minimalisation of total inventory cost could be achieved with the effective actual demand forecasting and inventory system. Today PT. SAMI is not conducts forecasting to get the actual demand forecast. The production requirement forecast and material order system is based only on demand forecast from supplier without any consideration and PT SAMI just assume that demand forecast fluctuation from customer is still within range of agreement that have been approved. Through past data pattern identification, we tried 5 method and we can get Winter Exponential Smoothing forecasting method proposal with better degree of accuracy than the current demand forecast method. Besides,this article proposes 3 alternatives in ordering system, such as demand forecast improvement, up to-level order system and optional replenishment system. Three of them could cut the total cost down until 18,81%, 22,55%, 23,58%. Keyword: Total inventory cost, forecasting, up to-level order, optional replenishment. PENDAHULUAN Strategi produksi yang diterapkan oleh PT. SAMI adalah make to order.Customer khususnya GM Holden Australia memperbarui permintaannya setiap minggu dengan jumlah permintaan yang sangat fluktuatif. Jumlah order aktual akan diketahui secara pasti 2 minggu sebelum pengiriman. Sedangkan pemesanan hanya berdasarkan atas perkiraan kebutuhan produksi yang ditentukan pada waktu leadtime. Material import mempunyai leadtime antara 1 – 4 bulan. Dan selama waktu ini pula permintaan customer cenderung berubah setiap minggunya. Sesuai dengan kesepakatan PT. SAMI dengan customer, fluktuasi yang diperbolehkan selama leadtime adalah 20%. Berdasarkan hasil wawancara dengan pihak Inventory Control (IC) PT. SAMI disebutkan bahwa fluktuasi tersebut merugikan bagi pihak PT. SAMI karena sering terjadi perubahan perkiraan demand yang besar tetapi masih di bawah tanggung jawab PT. SAMI, dan menyebabkan kondisi material overstock dan shortage dan hal ini menimbulkan biaya yang besar. Untuk mengatasi fluktuasi tersebut, dibutuhkan pengendalian persediaan yang tepat. Kekurangan persediaan dapat menyebabkan berhentinya proses produksi dan penambahan biaya yang lebih besar bagi pengadaan material dan berakibat pada penurunan jumlah keuntungan yang diterima. Sama halnya dengan tingkat persediaan yang terlalu berlebih. Meskipun dapat menjamin kelancaran produksi, tingkat persediaan yang tinggi mengakibatkan biaya investasi terikat pada persediaan. Selain itu juga biaya yang berhubungan dengan penyimpanan dan handling material menjadi lebih besar. Dengan sistem permintaan customer berubah terhadap waktu dengan fluktuasi yang cukup besar disertai dengan keterbatasan sistem pemesanan material SAMI dengan suppliernya, diperlukan adanya pertimbangan-pertimbangan yang memperhatikan pola perubahan permintaan dalam menentukan kebutuhan material berikut sistem pengendalian persediaan sehingga didapatkan tingkat persediaan yang optimal yang responsif terhadap perubahan permintaan dengan total biaya persediaan yang rendah. Permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah kurang baiknya perkiraan kebutuhan produksi yang menyebabkan shortage dan overstock, sehingga dibutuhkan peramalan terhadap demand yang memperhatikan pola permintaan masa lalu disertai dengan penggunaan model persediaan yang dapat mengantisipasi adanya kenaikan dan penurunan order sehingga didapatkan biaya total persediaan minimal. Pembatasan masalah dalam penelitian ini meliputi : 1. Produk yang dikaji adalah harness di car line GM Holden Australia. 2. Material yang dibahas adalah material yang terlibat dalam mass production, tidak mempertimbangkan adanya project, dan perubahan desain. 3. Item kritis merupakan part yang membutuhkan biaya terbesar. 4. Demand yang digunakan dalam penelitian ini adalah permintaan dalam kurun waktu Januari 2006 – Agustus 2008 Sedangkan asumsi yang digunakan adalah :Pola demand akan selalu berulang pada periode yang akan datang. 1. Harness yang akan diproduksi identik 2. Biaya Persediaan yang terlibat tidak mengalami fluktuasi. 3. Leadtime pengiriman konstan. TINJAUAN PUSTAKA Peramalan Peramalan merupakan suatu dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan kuantitas, waktu, kualitas dan lokasi terhadap produk atau layanan yang diinginkan. [Kostas, 1981] Permintaan dimasa lalu pada analisis deret waktu akan dipengaruhi keempat komponen utama Trend (T), siklus/ Cycle (C), Pola musiman/ Seasonality (S), dan Variasi acak/ Random variation (R). Model peramalan yang digunakan adalah sebagai berikut (Makridakis, 1995) : 1) Moving Average 2) Exponential smoothing Apabila pola historis dari data aktual permintaan sangat bergejolak atau tidak stabil dari waktu ke waktu maka kita memilih nilai  yang mendekati 1. biasanya dipilih nilai  = 0,9 namun dapat juga dicoba nilai–nilai lain yang mendekati 1 seperti  = 0,8; 0,95; 0,99 dan lain-lain, tergantung pada sejauh mana gejolak dari data itu. semakin bergejolak maka nilai  yang dipilih harus semakin tinggi menuju ke nilai 1. Model eksponensial diantaranya adalah : a) Single exponential smoothing b) Holt Exponential Smoothing c) Damped Trend Exponential smoothing d) Winters Exponential Smoothing Persediaan Istilah persediaan dapat digunakan untuk berbagai macam arti [Ters, 1994], seperti: 1. cadangan barang yang tersedia pada waktu tertentu (Aset tangible dimana dapat dilihat, diukur dan dihitung); 2. daftar barang dari semua aset fisik; 3. (sebagai kata kerja) untuk menentukan kuantitas dari barang yang ada saat ini; 4. (untuk pencatatan keuangan dan akuntansi) nilai dari cadangan barang yang dimiliki. Kebijakan Pemeriksaan Periodik (Periodic- Review Policy) Dalam kebijakan ini, level persediaan ditinjau pada interval waktu T yang sama. Jika diakhir periode T level persediaan lebih tinggi daripada level pemesanan kembali (reorder) yang telah ditetapkan sebelumnya, maka tidak ada perlakuan apapun. Namun jika kurang atau sama dengan level pemesanan kembali, maka pemesanan dilakukan pada target level persediaan maksimum [Elsa, 1994]. Tiga parameter dasar yang dibutuhkan dalam kebijakan ini adalah : R, r, dan T. Oleh karena itu, nilai optimal untuk R, r, dan T harus ditentukan berdasarkan total biaya persediaan yang minimum. Karakteristik kebijakan periodic review, yaitu [Baha, 2006] : 1. Pemesanan berdasarkan selang waktu yang tetap (T). 2. Ukuran lot (q) adalah selisih R dengan inventori saat pemesanan dilakukan (I). Gambaran kebijakan periodic review order up to-R [Baha, 2006] Dengan notasi-notasi berikut : D = ekspektasi tingkat demand (unit/bulan) H = biaya penyimpanan per unit per bulan = biaya stockout per unit A = biaya pemesanan per order P = biaya pembelian per unit T = periode review L = lead time x = variabel random demand selama lead time dan periode review f (x) = fungsi probabilitas demand sebesar x DT = ekspektasi demand selama periode review DL = ekspektasi demand selama lead time S = standar deviasi demand selama periode review dan lead time R = tingkat inventori maksimum m = ekspektasi inventori N = ekspektasi stockout per siklus = probabilitas stockout inventori ss = safety stock F = frekuensi order per bulan z = faktor pengaman nilai z pada distribusi normal untuk tingkat f (z ) = fungsi padat probabilitas distribusi normal standar ( z ) = cumulative density loss function pada distribusi normal standar Ekspektasi biaya total TC (R, T) per bulan terdiri dari ekspektasi total biaya pembelian, pesan, penyimpanan dan stockout per bulan, dengan penjelasan sebagai berikut [Baha, 2006]: 1. Ekspektasi total biaya pembelian(Ob) (1) 2. Ekspektasi total biaya pesan (Op) (2) 3. Ekspektasi total biaya simpan (Os) (3) Safety stock (ss) merupakan cadangan pengaman untuk meredam fluktuasi demand selama periode review dan lead time. Ekspektasi jumlah safety stock (Os) adalah sebagai berikut: Dimana, (2. 49) Sehingga, (4) Maka, ( 5) 4. Ekspektasi total biaya stockout (Ok) Merupakan perkalian antara ekspektasi stockout per siklus (N) dengan frekuensi pemesanan (F) dan biaya stockout per unit ( ). (6) Stockout terjadi jika: { (7) Dimana ekspektasi stockout (N) adalah sebagai berikut: (8) Jika data demand selama lead time dan periode review berdistribusi normal, maka nilai N dapat dihitung dengan: (9) sehingga (10) 5. Ekspektasi biaya total per bulan 6. Optimal T* dan R* Dengan cara mencari turunan dari TC (R,T) terhadap T dan TC (R,T) terhadap R, maka dapat diketahui nilai T* dan R*. Apabila telah diketahui nilai probabilitas kekurangan inventori yang optimal, maka jika data demand selama lead time dan periode review berdistribusi normal, target inventori maksimum dapat dihitung dengan : (11) Kebijakan Optional Replenishment Inventory Kebijakan ini merupakan hybrid dari kebijakan kontinyu dan periodik Stock level diperiksa pada interval waktu yang sama. Apabila posisi inventori berada di atas reorder point pada saat pemeriksaan, maka tidak akan dilakukan tindakan apapun. Sebaliknya, apabila posisi inventori berada di bawah reorder point pada saat pemeriksaan, maka akan dilakukan order. Jumlah yang dipesan adalah inventori level maksimal (R) dikurangi posisi inventori pada saat pemeriksaan [Ters, 1994]. Kebijakan periodik dengan emergency order Model persediaan ini adalah model persediaan periodik dengan menggunakan dua macam pilihan untuk pengadaan persediaan kembali, yaitu regular order dan emergency order. Regular order dilakukan pada setiap akhir periode, sedangkan emergency order dilakukan pada bagian akhir dari satuan unit waktu dalam periode review. Regular order akan datang setelah lead time tertentu yang deterministik, sedangkan lead time emergency order lebih kecil dari lead time regular order. Lead time emergency order adalah satu satuan unit waktu yang diartikan bahwa kedatangan emergency order adalah sama dengan atau kurang dari satu satuan unit waktu. 1. Menghitung jumlah order ( ) (2.63) dan (12) dimana (13) (14) (15) Dengan dalam Rp/Rp shortage pada akhir periode pemeriksaan; H dalam Rp/Rp/ periode pemeriksaan; D dalam unit/tahun; dan T dan L dalam tahun. 2. Apabila , maka (16) (17) Apabila tidak, maka hitung (18) Dimana memenuhi (19) maka (20) (21) METODOLOGI PENELITIAN Penelitian ini diawali dengan penelitian pendahuluan mengenai sistem pemesanan material PT.SAMI ke supplier luar negeri. Pada tahap ini ditemukan permasalahan yaitu kurang baiknya perkiraan kebutuhan produksi yang menyebabkan shortage dan overstock, sehingga dibutuhkan peramalan terhadap demand yang memperhatikan pola permintaan masa lalu disertai dengan penggunaan model persediaan yang dapat mengantisipasi adanya kenaikan dan penurunan order sehingga didapatkan biaya total persediaan yang minimal. Pengumpulan data-data historis dan beberapa komponen pendekatan biaya-biaya yang terlibat digunakan untuk pengolahan data dan identifikasi item kritis. Item kritis adalah item dengan biaya pengadaan dan handling terbesar. Item kritis yang terpilih akan digunakan dalam pengolahan data selanjutnya. Peramalan usulan menggunakan teknik kuantitatif metode time series dengan asumsi bahwa pola demand akan berlanjut dan berulang di masa yang akan datang. Dimulai dengan pengumpulan data historis permintaan dari customer, kemudian diidentifikasi pola datanya dengan uji autokorelasi dan simple t-test. Kemudian dilakukan peramalan dengan metode yang sesuai dengan pola data. Setelah itu dilakukan uji akurasi untuk kemudian dibandingkan dengan metode peramalan yang lain. Metode dengan error terkecil akan dipilih menjadi peramalan usulan. Pada kebijakan order up-to level akan diusulkan adalah penentuan target level inventori maksimal (R) dan safety stock. Pada kebijakan yang ada sekarang, belum digunakan parameter R sebagai target inventori dan ss sebagai antisipasi dari sistem pembaruan permintaan dari customer. Gambar 2.1 Ilustrasi kebijakan periodik dengan emergency order [Liwei, 2005] Sama seperti pada sistem order up to level, sistem optional replenishment akan mengusulkan penentuan target level inventori maksimal (Rp). Akan tetapi, penetapan R tidak disertai dengan penetapan safety stock melainkan disertai dengan penghitungan reorder level. Reorder level digunakan sebagai nilai ancang-ancang untuk dilakukannya pemesanan kembali ketika persediaan mencapai batas reorder. HASIL Peramalan Berdasarkan identifikasi data historis data demand item kritis dipengaruhi oleh pola musiman 12 periode dan trend yang cenderung naik. Sehingga peramalan yang diusulkan adalah Moving Average (N=12), Holt Exponential Smoothing, Damped Trend Exponential Smoothing, Winter Exponential Smoothin, dan Dekomposisi dengan trend linear. Adapun error masing-masing usulan adalah sebagai berikut: Tabel 4. 1 Perbandingan nilai galat ramalan item kritis Metode MAPE Perkiraan demand sesuai SR PT. SAMI 39,61% Moving Average (n = 12) 22,07% Holt Exponential Smoothing 16,12% Damped trend exponential smoothing 15,17% Winter Exponential Smoothing 15,16% Dekomposisi Trend Linear 17,50% Sehingga Winter exponential smoothing dipilih menjadi metode peramalan usulan. Adapun hasil ramalan dengan WES dibandingkan dengan perkiraan demand SAMI dan data aktual adalah sebagai berikut: Implementasi sistem Persediaan PT. SAMI PT.SAMI menerapkan sistem JIT dalam sistem persediaannya. Target inventori yang diinginkan adalah sama besar dengan kebutuhan produksi. Akan tetapi terdapat beberapa parameter yang digunakan sebagai ancang-ancang dan peringatan adanya permasalahan dalam sistem inventori Tingkat inventori maksimum dan minimum ditentukan pada awal bulan produksi. Jml pesan adalah jumlah Gross Requirement dikurangi On Order dan On Hand. Maksimum stok sebesar 1,5 dari kebutuhan produksi sesuai Gross awal periode. Dan minimum stock adalah 2 minggu dari kebutuhan produksi sesuai Gross awal periode. Alternatif 1: Perbaikan Perkiraan Demand pada Sistem PT. SAMI Pada Alternatif 1 akan dilakukan perbaikan demand dengan menggunakan hasil peramalan metode terpilih untuk diimplementasikan pada sistem persediaan yang dipakai oleh PT. SAMI. Langkah-langkah perencanaan perbaikan perkiraan demand adalah sebagai berikut: 1. Peramalan metode usulan terpilih dengan Winter Exponential Smoothing. 2. Perhitungan jumlah order (Q) ditentukan dengan persamaan GRn+1+ GRn+2 + GRn+3 + GRn+4 = Qn-1 + Qn-2 + Qn-3 + Qn Alternatif 2: Usulan Sistem Persediaan Order up to-level Langkah-langkah perencanaan perbaikan perkiraan demand adalah sebagai berikut: 1. Peramalan metode usulan terpilih dengan Winter Eksponential Smoothing 2. Perhitungan safety stock, sebagai peredam fluktuasi demand, dilakukan dengan menggunakan metode heuristik berbagai probalilitas kekurangan persediaan ( ) dan nilainya bergantung pada nilai standar deviasi. Standar deviasi demand selama lead time dan periode review yang digunakan adalah standar deviasi demand selama lead time dan periode review pada periode yang sama di tahun yang berbeda. Hal ini didasari oleh adanya komponen musiman pada pola data demand masa lalu. 3. Perhitungan dan pemilihan R (target inventori maksimal) dengan ekspektasi biaya persediaan total terendah. 4. Perhitungan jumlah order (Q) sebesar R dikurangi dengan inventori on hand dan on order Alternatif 3: Usulan Sistem Optional Replenishment Langkah-langkah perencanaan perbaikan perkiraan demand adalah sebagai berikut: 1. Peramalan metode usulan terpilih dengan Winter Eksponential Smoothing 2. Perhitungan Reorder Point, sebagai patokan pemesanan kembali, nilainya bergantung pada nilai standar deviasi. Standar deviasi demand selama lead time dan periode review yang digunakan adalah standar deviasi demand selama lead time dan periode review pada periode yang sama di tahun yang berbeda. Hal ini didasari oleh adanya komponen musiman pada pola data demand masa lalu. 3. Perhitungan dan pemilihan R (target inventori maksimal). 4. Perhitungan jumlah order (Q) sebesar R dikurangi dengan inventori on hand dan on order. Tabel 4. 2 Implementasi Sistem pemesanan PT. SAMI (Berlanjut) Periode (i) beg. Inv (I0) (ii) Act Demand (iii) t inventory (iv) Kedatangan (v) gross requirement (vi) on order (vii) order qty (viii) n n+1 n+2 n+3 n+4 n+1 n+2 n+3 n+4 maret I 17.825 1.787 16.038 8.077 8.589 7.320 7.832 6.533 10.189 13.034 6.174 9.261 3.087 8733 II 2.964 13.074 6.764 8.338 8.683 9.626 9.364 13.034 6.174 9.261 3.087 III 2.028 11.046 4.377 7.944 8.777 10.814 9.937 13.034 6.174 9.261 3.087 IV 1.954 9.092 2.399 8.578 9.234 6.433 9.888 13.034 6.174 9.261 3.087 Tabel 4.2 Implementasi Sistem pemesanan PT. SAMI (lanjutan) Periode (i) Act.Holding cost (Rp000) (ix) Qty Shortage (x) Qty. Overstock (xi) Act. Shortage cost (xii) Act. Overstock Cost (Rp000) (xiii) Order Qty (adj) (xiv) add Order Y/N (xv) Add Order qty (xv) Act.Order Cost (Rp000) (xvi) Act.Purchase cost (Rp000) (xvii) Act.Total Cost (Rp000) (xviii) maret I 382,18 6.441 100.930 3.087 N 892 47.992,81 150.200 8733 II 311,55 N 311 III 263,23 N 263 IV 216,66 N 216 TOTAL 1.173,63 100.930 893 47992,82 150.991 Tabel 4. 3 Implementasi Alternatif 1 (perbaikan perkiraan demand pada sistem PT. SAMI) Periode (i) beg. Inv (I0) (ii) Act Demand (iii) t inventory (iv) Kedatangan (v) GR (vi) ramalan n+4 (vii) on order (viii) reg order n+4 (ix) n n+1 n+2 n+3 n+1 n+2 n+3 maret I 12835 1787 11048 3087 8589 8144 8532 9433 11130 10982 10794 6074 6930 8733 II 2964 8084 6764 8338 8683 9626 10982 10794 6074 6930 III 2028 6056 4377 7944 8777 10814 10982 10794 6074 6930 IV 1954 4102 2399 8578 9234 6433 10982 10794 6074 6930 Tabel 4.3 Implementasi Alternatif 1 (perbaikan perkiraan demand pada sistem PT. SAMI) (lanjutan) Periode (i) Act.Holding cost (Rp 000) (x) Qty Shortage (xi) Qty Overstock (xii) Act. Shortage cost (xiii) Act. Overstock Cost (Rp000) (xiv) add Order Y/N (xv) Add Order qty (xvi) Act.Order Cost (Rp000) (xvii) Act.Purchase cost (Rp000) (xviii) Act.Total Cost (Rp000) (xix) maret I 263.273 1.451 22.737 0 892 107.738 131.632 8733 II 192.641 0 192.641 III 144.314 0 144.314 IV 97.750 0 97.750 TOTAL 697.980 22.737 892 107.738 132.067 Tabel 4. 4 Implementasi Alternatif 2 (Sistem order up to level) (berlanjut) Periode (i) beg. Inv (I0) (ii) Act Demand (iii) t inventory (iv) Kedatangan (v) On Order (vi) order qty n+4 (vii) Act.Holding cost (Rp000) (viii) n+1 n+2 n+3 R = 46232 1.551 maret I 15.922 1.787 14.135 6.174 6.174 6.174 10.290 9.671 436 8733 II 2.964 11.171 6.174 6.174 10.290 9.671 345 III 2.028 9.143 6.174 6.174 10.290 9.671 282 IV 1.954 7.189 6.174 6.174 10.290 9.671 222 TOTAL 1.286 Tabel 4. 5 Implementasi Alternatif 2 (Sistem order up to level) (lanjutan) Periode (i) inv total (OH+OO) (xiv) Qty Shortage (xv) Qty Overstock (xvi) Act. Shortage cost (xvii) Act. Overstock Cost (xviii) add Order Y/N (xix) Add Order qty (xx) Order Qty (adj) (xxi) Act.Order Cost (Rp000) (xxii) Act.Purchase cost (Rp000) (xxiii) Act.Total Cost (Rp000) (xxiv) maret I 38.561 0 0 0 10.290 892 159.977 231.967 8733 II 345 III 282 IV 222 TOTAL 0 892 159.977 232.817 Tabel 4. 6 Implementasi Alternatif 3 (Optional Replenishment system) (berlanjut) periode beg. Inv (I0) Act Demand t inventory OH kedatangan On Order reg order n+4 Act.Holding Cost (Rp000) n+1 n+2 n+3 R = 46662 ; r = 43456 1.551 maret I 12.835 1.787 11.048 3087 9.261 6.174 10.290 8.103 341 8733 II 2.964 8.084 9.261 6.174 10.290 8.103 249 III 2.028 6.056 9.261 6.174 10.290 8.103 187 IV 1.954 4.102 9.261 6.174 10.290 8.103 126 TOTAL 904 Tabel 4. 7 Implementasi Alternatif 3 (Optional Replenishment system) (lanjutan) periode inventory total (OH+OO) Qty Shortage Qty Overstock Act. Shortage cost Act. Overstock Cost add Order Y/N Add Order qty Order Qty (adj) Act.Order Cost (Rp000) Act.Purchase cost (000) Act.Total Cost (000) 892 159970 162.417 maret I 36.773 0 0.00 9.261 892 143970 145.206 8733 II 33.809 249 III 31.781 187 IV 29.827 126 TOTAL 892 143970 145.770 Tabel 4. 8 Perbandingan Implementasi Alternatif 1,2 dan 3 dengan Sistem SAMI Sistem SAMI Alternatif 1 Alternatif 2 Alternatif 3 Rata-rata actual service level (Rp/ 6bulan) 96.59% 100% 100% 100% Actual holding cost (Rp/ 6bulan) 6,550,032.95 4,309,417.20 5,786,787.02 4,641,578.89 Actual Shortage cost (Rp/ 6bulan) 3,147,496.35 0.00 0.00 0.00 Act. Overstock Cost (Rp/ 6bulan) 441,996,763.86 127,603,334.33 71,011,699.31 0.00 Act.Order Cost (Rp/ 6bulan) 7,684,158.54 5,356,117.02 5,356,117.02 5,356,117.02 Act.Purchase cost (Rp/ 6bulan) 858,538,175.25 932,727,266.25 938,531,387.49 997,175,204.16 Act. Total Cost (Rp/ 6 bulan) 1,317,916,626.95 1,070,333,686.75 1,020,685,990.83 1,007,172,900.07 perbandingan dgn biaya SAMI - turun 18,81% turun 22,55% turun 23,58% ANALISIS Analisis Sistem Persediaan PT. SAMI Dalam memperkirakan kebutuhan produksi sesuai periode leadtime, PT. SAMI berpatokan pada perkiraan demand pada Schedule Receipt (SR) dengan perjanjian bahwa fluktuasi yang diperbolehkan adalah 20%. Dengan kondisi ini, seharusnya PT.SAMI juga melakukan pendekatan terhadap demand aktual, dengan mempertimbangkan pola data masa lalu. Pendekatan kebutuhan produksi yang kurang baik, menyebabkan kondisi persediaan yang tidak tepat. Perhitungan nilai error perkiraan demand yang digunakan PT.SAMI menunjukkan tidak akuratnya perkiraan yang dipakai. Hal ini menyebabkan kondisi persediaan yang berlebih (overstock), dan ketika demand cenderung naik, PT.SAMI tidak jarang harus mengeluarkan biaya untuk air freight. Analisis Peramalan Berdasarkan nilai autokorelasi ACF(k) dan Pearson Coefficient pada data item kritis dapat disimpulkan bahwa pola data yang terbentuk adalah musiman dengan periode musiman 12. ditunjukkan dengan perbedaan yang signifikan nilai autokorelasi pada lag 12 dan 24. Berdasarkan identifikasi nilai trend dengan simple t-test dan plot data demand dapat disimpulkan bahwa data dipengeruhi oleh komponen trend. Oleh karena itu peramalan yang diusulkan adalah metode averaging dan smoothing dengan pertimbangan komponen musiman dan trend. Metode-metode yang diusulkan beserta alasan penggunaannya, adalah sebagai berikut: 1. Moving Average, digunakan untuk mengeliminasi kerandoman dalam data. 2. Holt Exponential Smoothing, untuk mengakomodasi komponen trend yang konsisten. Karena pada Simple t-test nilai trend sangat besar. 3. Damped trend Exponential Smoothing (DTES), untuk mengakomodasi pola trend pada data yang tidak menurun atau meningkat secara konsisten. 4. Winter Exponential Smoothing (DES), unuk mengakomodasi pola musiman dan trend pada data. 5. Dekomposisi trend linear, untuk mengakomodasi kerandoman, trend dan pola musiman pada data. Dalam memperkirakan kebutuhan periode mendatang sebaiknya dilakukan peramalan dengan pertimbangan sebagai berikut: 1. Pertimbangan adanya kesamaan pola demand masa lalu hendaknya dipertimbangkan dalam menentukan perkiraan demand. Pola data yang ada dapat digunakan untuk menentukan pertimbangan dalam memperkirakan kebutuhan. Perkiraan komponen yang berpengaruh dapat dilakukan dengan perhitungan nilai autokorelasi maupun identifikasi dengan simple t-test. Komponen tren dapat digunakan dalam memperkirakan demand rata-rata tahunan yang selalu bertambah. 2. Metode peramalan yang diusulkan adalah Winter Eksponential Smoothing (WES). Untuk mempermudah perhitungan peramalan metode peramalan dapat digunakan pengolahan dengan software SPSS atau Minitab. WES menggunakan 3 parameter yaitu , , dan . Penentuan nilai , , dan menggunakan bantuan Gridsearch dengan software SPSS. • merupakan parameter smoothing level berfungsi untuk menghaluskan efek komponen random. Semakin kecil (mendekati nol) nilai semakin besar efek smoothing yang diberikan, dan sebaliknya. • merupakan parameter smoothing trend, berfungsi untuk menghaluskan efek komponen trend. Semakin kecil nilai parameter semakin besar efek smoothing yang diberikan, dan sebaliknya. • ditambahkan untuk mengontrol pembobotan relatif pada pengamatan baru untuk mengestimasi kemunculan pola musiman. Nilai berkisar dari 0 sampai 1. Semakin besar menunjukkan pemberian bobot yang semakin besar pada pengamatan terbaru. KESIMPULAN DAN SARAN Pola demand item 7229-2512-20 memiliki komponen musiman 12 periode dengan trend menaik. Metode usulan peramalan terpilih adalah Winter Eksponential Smoothing dengan tingkat error ramalan terendah yaitu 15,16% jauh lebih rendah dengan ramalan PT. SAMI dengan error sebesar 39,61%. Usulan perbaikan demand yang diterapkan pada sistem PT. SAMI dapat menurunkan biaya total persediaan selama implementasi bulan Maret - Agustus 2008 dari Rp 1,3 milyar menjadi Rp 1,07 milyar atau turun sebesar 18,81%. Usulan sistem order up to level dengan perhitungan target inventori maksimal dan safety stock dengan pertimbangan demand masa lalu, mampu menurunkan biaya total persediaan menjadi Rp 1,02 milyar atau turun sebesar 22,55% dari biaya total yang harus dikeluarkan oleh PT. SAMI Usulan sistem optional replenishment dengan perhitungan target inventori maksimal dan reorder point dengan pertimbangan demand masa lalu, mampu menurunkan biaya total persediaan menjadi Rp 1,00 milyar atau turun sebesar 23,58% dari biaya total yang harus dikeluarkan oleh PT. SAMI. DAFTAR PUSTAKA 1. Bahagia, Senator N., (2006), Sistem Inventori, ITB, Bandung. 2. DeLurgio, Stephen A., (1998), Forecasting Principles and Applications, Mc-Graw Hill Inc, Singapore. 3. Elsayed &Boucher T. (1994), Analysis & Control of Production System. Prentice Hall International. 4. Gallego, Guillermo, Ana Muriel, Tylan Yieldis., (2003), Optimal Policies with Convertible Lead Times. www.scmlab.ecs.umass.edu 5. Gaspersz, Vincent, Dr., (1998), Production Planning & Inventory Control berdasarkan Pendekatan Sistem Terintegrasi MRP II & JIT Menuju Manufakturing 21. Jakarta : Gramedia. 6. Nasution, Arman Hakim, (1995), Perencanaan &Pengendalian Produksi. Jakarta: Guna Widya. 7. Dervitsiotis, Kostas N., (1981), Operations Management. Singapore: McGraw-Hill. 8. Bai, Liwei. (2005), Inventory Control and Demand Distribution Characterization. Thesis School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology. 9. Peterson, Helen. Dynamic Development Strategy for Tamro and Apoteket’s Supply Chain . Thesis School of economic and comersial law Goteborg University 10. Silver, Edward, David Pyke & Rein Peterson. (1998), Inventory Management and Production Planning and Shceduling. New York: John Wiley & Sons. 11. Tersine, RJ., (1994), Principles of Inventory & Materials Manajement. Prentice Hall International.