LAPORAN KERJA PRAKTEK
PERENCANAAN PRODUKSI CV PUTRA MAKMUR ABADI DENGAN METODE PENDEKATAN PERENCANAAN AGREGAT
Disusun Oleh :
FADLI PUTRO BUDI PERWIRAKUSUMA
07/259034/DTP/00376
PROGRAM DIPLOMA III AGROINDUSTRI
JURUSAN TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
UNIVERSITAS GADJAH MADA
YOGYAKARTA
2010
BAB I
PENDAHULUAN
A. Sejarah Perusahaan
Persaingan dalam dunia industri yang semakin ketat menyebabkan pelaku bisnis harus pandai menyiasati para pesaingnya. Apalagi sekarang ini banyak bermunculan industri baru yang akan menambah persaingan. Mereka bersaing untuk memenuhi kebutuhan konsumen dengan produk-produk yang ditawarkan. Hal ini didukung dengan kebutuhan masyarakat yang tidak terbatas, sehingga menuntut para pelaku bisnis untuk menghasilkan produk yang berkualitas dengan harga yang terjangkau oleh seluruh lapisan masyarakat. Dilihat dari sudut pandang konsumen, mereka cenderung memilih produk yang dibutuhkan dengan harga terjangkau dan kualitas yang memuaskan.
Dilihat dari hasil alam yang sangat banyak, kayu merupakan salah satu komoditas yang patut diperhitungkan. Salah satu perusahaan yang mencoba menggeluti usaha di bidang perkayuan adalah CV. Putra Makmur Abadi. Perusahaan ini dibuat dengan melihat peluang yang ada di dalam bisnis yang dianggap sangat menguntungkan dengan pesaing yang belum cukup banyak.
CV. Putra Makmur Abadi adalah salah satu perusahaan kayu lapis di Temanggung yang berbentuk perseroan komanditer. CV. Putra Makmur Abadi didirikan pada tanggal 12 oktober 2004 oleh Bapak H. Rukun Sudarsono. Pendirian perusahaan kayu lapis ini berdasarkan akte notaris nomor 6 tahun 2004 oleh notaris Betty Listyowati, SH. Perusahaan ini berdiri di atas tanah seluas kurang lebih lima hektar, perusahaan ini merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang usaha produksi kayu lapis ekspor.
B. Visi dan Misi Perusahaan
Sebuah visi memiliki gambaran yang jelas dan mendorong, yang menawarkan cara yang inovatif untuk memperbaiki, yang mengakui dan berdasar tradisi serta terkait dengan tindakan-tindakan yang dapat diambil orang untuk merealisasikan perubahan. Visi dari CV. Putra Makmur Abadi adalah menjadi perusahaan kayu lapis ekspor yang berdaya saing tinggi.
Sedangkan Misi adalah tujuan akhir suatu organisasi. tujuan adalah kondisi atau keadaan jangka panjang, yang bila dicapai akan membantu misi organisasi. Misi dari CV. Putra Makmur Abadi adalah:
- Memproduksi dan memasarkan produk kayu lapis ke pasar internasional pada khususnya dan pasar domestik pada umumnya.
- Menggunakan teknologi yang ramah lingkungan untuk menghasilkan produknya.
- pelatihan dalam upaya meningkatkan produktivitas kerja.
- Membangun kerjasama yang baik dengan perusahaan yang bergerak di bidang yang sama.
C. Lokasi perusahaan
CV. Putra Makmur Abadi tepatnya berlokasi di Jl. Raya Wonosobo Km. 2 Dusun Catgawen, Desa Caturanom, Kecamatan Parakan, Kabupaten Temanggung dengan nomor telepon (0293) 597012. Penentuan lokasi perusahaan mempunyai tujuan agar perusahaan dapat mempertahankan kontinuitas usahanya dalam jangka panjang, selain itu juga agar semua aktivitas perusahaan dapat berjalan lancar dalam mencapai tujuan. Begitu pula CV. Putra Makmur Abadi, dalam menentukan lokasi perusahaan mempunyai beberapa pertimbangan, antara lain:
- Aspek Historis
Di kabupaten Temanggung dikenal sebagai perusahaan industri kayu lapis, tercatat lebih dari 28 perusahaan kayu lapis yang telah berdiri sampai saat ini. Sehingga penduduk sendiri telah memiliki pengalaman dan keahlian dalam pembuatan kayu lapis.
- Aspek Bahan Baku
Bahan baku yang diperlukan adalah balken atau kaso sengon yang sudah berbentuk balok. sumber bahan baku dapat diperoleh dari Temanggung sebesar 20% sedangkan Jawa Tengah dan sekitarnya sebesar 80%.
- Aspek Tenaga Kerja
Sudah tersebarnya lembaga pendidikan seperti adanya sekolah kejuruan (STM) Temanggung dan balai pelatihan kerja, menjadi pendukung terpenuhinya tenaga kerja yang cakap dan terampil.
- Aspek Transportasi
Lokasi perusahaan strategis karena terletak diantara jalan raya Wonosobo-Semarang. Dimana terdapat sarana angkutan umum dan jalan raya yang luas sehingga mempermudah perusahaan untuk mendatangkan bahan baku dan memasarkan hasil produksi.
- Aspek Ekonomi
Adanya kemudahan tenaga kerja, transportasi, dan bahan baku, maka pabrik bisa lebih cepat berproduksi sehingga biaya produksi dapat dihemat.
BAB VI
TUGAS KHUSUS
PERENCANAAN PRODUKSI CV PUTRA MAKMUR ABADI
DENGAN METODE PENDEKATAN
PERENCANAAN AGREGAT
A. Pendahuluan
1. Latar Belakang
Jumlah kebutuhan konsumen akan produk yang dihasilkan oleh suatu perusahaan pada umumnya memiliki jumlah yang terbatas sehingga permintaan merupakan salah satu kendala di dalam merencanakan jumlah produksi suatu perusahaan. Para pelaku industri pada prinsipnya tidak menginginkan pengeluaran biaya dan tenaga yang sia-sia, bahkan mereka menghendaki dengan input yang seminimal mungkin dan output yang semaksimal mungkin tanpa mengabaikan kualitas produk yang dihasilkan.
Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi perubahan tingkat permintaan konsumen terhadap suatu produk, diantaranya faktor harga produk. Untuk mengantisipasi hal-hal tersebut, maka perlu dilakukan perencanaan produksi yang tepat sehingga tidak terjadi penumpukan produk di gudang. Dalam memproduksi suatu produk diperlukan faktor manusia, mesin, peralatan, dan bahan baku yang keseluruhannya merupakan sumber daya yang terbatas dan membutuhkan biaya yang besar dalam penggunaannya.
Peramalan permintaan sangat penting bagi suatu perusahaan untuk membantu dalam aktivitas penjadwalan dan pengendalian produksi yang akan dihasilkan. Peramalan yang baik akan membantu dalam memformulasikan perencanaan material dan bahan baku sesuai dengan kapasitasnya, sehingga pengaturan keuangan terhadap biaya yang dikeluarkan dan pemasarannya dapat terencana lebih baik. Dalam membuat rencana produksi dipertimbangkan perkiraan permintaan, kapasitas pabrik dan sumber daya yang lain serta mempertimbangkan kepentingan dan kemampuan yang dimiliki oleh perusahaan.
2. Perumusan Masalah
Masalah yang ingin dirumuskan dari latar belakang tersebut adalah bagaimana meramalkan terhadap permintaan produk dari perusahaan di masa mendatang di dalam memenuhi kebutuhan konsumen terhadap produk yang dihasilkan.
3. Batasan Masalah
a. Penelitian dilakukan di CV. Putra Makmur Abadi
b. Meramalkan permintaan berdasarkan data periode terakhir dan periode sebelumnya.
c. Pengamatan dilakukan selama satu bulan (10 Juli 2009-10 Agustus 2009) dengan data yang digunakan pada tahun 2007 sampai dengan 2009.
d. Rentang waktu peramalan selama 12 bulan mendatang yang dimulai dari bulan Juli 2009 sampai dengan bulan Juli 2010.
e. Metode ini berpengaruh terhadap permintaan produk pada periode mendatang.
4. Tujuan
a. Mengidentifikasi pola data penjualan produk yang dihasilkan perusahaan tersebut berdasarkan peramalan yang ada.
b. Mengetahui satu metode peramalan yang sesuai untuk CV. Putra Makmur Abadi sebagai alat peramalan yang didasarkan atas pola data masa lalu.
c. Mengetahui hasil peramalan berdasarkan metode yang didapat.
d. Menghitung biaya produksi dengan metode pendekatan perencanaan agregat untuk produk yang dihasilkan.
5. Manfaat
Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi perusahaan:
a. Perusahaan dapat merencanakan permintaan berdasarkan peramalan yang digunakan di masa yang akan datang.
b. Perusahaan akan mendapatkan masukan dalam bentuk bahasan, metode peramalan perusahaan dan saran perbaikan untuk meningkatkan penjualan perusahaan tersebut.
Bagi mahasiswa penelitian tersebut bermanfaat untuk:
a. Sebagai bentuk kesempatan bagi mahasiswa untuk menerapkan mengenai teori yang diperoleh dan memahami profesi industri sesungguhnya.
b. Sebagai alat yang dipakai untuk mencari informasi dan referensi dalam rangka pengembangan perusahaan dalam meningkatkan penjualan dan pemasaran.
B. Tinjauan Pustaka
Peramalan adalah suatu estimasi terhadap tingkat permintaaan produk atau beberapa produk pada masa yang akan datang. Saat ini banyak keputusan-keputusan manajerial yang diambil berdasarkan atas peramalan meskipun pada dasarnya peramalan sendiri memiliki error yang dapat berakibat kurang baik terhadap perusahaan. Untuk mengantisipasi error yang terjadi dalam sebuah peramalan ada tiga cara yang dilakukan, yaitu pertama adalah mencoba untuk mengurangi error melalui metode peramalan yang lebih baik, kedua adalah membuat operasi lebih bersifat fleksibel terhadap realita, dan yang ketiga adalah untuk mengurangi masa waktu yang akan diramalkan (Nawawi, 2001).
Perencanaan dimulai dengan masa mendatang dan dikerjakan di masa sekarang. Masalah yang dihadapi adalah bagaimana cara menentukan seberapa jauh dan bagaimana dapat menguntungkan bagi perusahaan. Waktu jelas merupakan salah satu di antara elemen terpenting dari perencanaan. Periode waktu yang tercakup oleh perencanaan tergantung pada sifat sasaran dan waktu diperlukan untuk menyelesaikannya. Secara tipikal, rencana-rencana secara sederhana dibagi dalam (Winardi, 1989):
1. Perencanaan jangka pendek
2. Perencanaan jangka menengah
3. Perencanaan jangka panjang
Prediksi tentang jumlah (kuantitatif) berupa permintaan (demand) melalui perhitungan statistika jika ditetapkan sebagai keputusan pada dasarnya merupakan keputusan yang memiliki tingkat keakuratan tinggi (certainity). Teknik prediksi dalam metode kuantitatif antara lain (Nawawi, 2001):
1. Teknik Rata-Rata Bergerak (Moving Average)
2. Teknik Eksponen Penentu (Exponential Smoothing)
3. Teknik Proyeksi Kecenderungan (Trend Projection)
4. Teknik Regresi (Regression)
5. Model Perkiraan Hambatan (Actuarial Model)
6. Teknik Matrik Peluang (Probability Matrix)
7. Teknik Program Hubungan Linier (Linier Programming)
8. Teknik Simulasi (Simmulation)
9. Model Makrov dengan Urutan Prioritas (First-Order Makrov Model)
10. Model Semi Makrov (Semi-Makrov Model)
Suatu data time series dapat dilihat sebagai representasi dari realisasi suatu variabel random yang biasanya mempunyai interval waktu yang sama dan diamati pada suatu periode tertentu. Data time series ini merupakan suatu deskripsi masa lampau dan digunakan untuk meramalkan masa depan, artinya berharap masa depan dapat dijelaskan dengan informasi yang ada pada masa lampau. Apabila data time series yang ada diplot (grafik), maka akan terlihat berbagai pola. Secara garis besar pola data time series dapat dikelompokan menjadi level konstan dan tren linier (Nachrowi dan Hardius, 2004).
Satu langkah awal yang penting setelah kita melakukan peramalan adalah untuk verifikasi data. Verifikasi berguna untuk melihat apakah peramalan data dapat mendekati jika dibandingkan dengan data yang ada. Untuk mendapatkan hasil yang baik kita harus terus secara kontinyu membandingkan peramalan dengan permintaan aktual kemudian mengambil tindakan jika permintaan aktual telah bergeser jauh dari peramalan. Bentuk sederhana dari alat untuk mengendalikan adalah grafik atau peta kontrol statistik yang dipakai untuk pengendalian kualitas. Salah satu peta yang dapat kita gunakan adalah moving average chart (Biegel, 1980).
Dalam pemilihan teknik dan metode peramalan, pertama yang harus diketahui adalah ciri-ciri penting yang perlu diperhatikan bagi pengambilan keputusan dan analisa keadaan dalam mempersiapkan peramalan. Ada enam ciri yang perlu diperhatikan, yaitu (Assauri, 1984):
1. Horizon waktu (time horizon)
2. Tingkat penelitian (level of detail)
3. Jumlah produk
4. Pengawasan versus perencanaan
5. Stabilitas
6. Prosedur perencanaan yang ada
Sedangkan untuk dapat mengidentifikasi teknik dan metode peramalan terdapat enam faktor utama, yaitu:
1. Horizon waktu (time horizon)
2. Pola dari data
3. Jenis dari model
4. Biaya
5. Ketepatan (accuracy)
6. Mudah tidaknya penggunaan atau applikasinya
Perencanaan Agregat atau juga dikenal dengan Penjadwalan agregat menyangkut jumlah dana kapan produksi akan dilangsungkan dalam waktu dekat, seringkali 3 sampai 18 bulan ke depan. Manajer operasi berupaya menentukan cara terbaik untuk memenuhi ramalan permintaan dengan menyesuaikan tingkat produksi, kebutuhan tanaga kerja, persediaan, waktu lembur, sub kontrak dan semua variabel yang dapat dikendalikan perusahaan. Tujuan adalah menjelaskan keputusan perencanaan agregat agar cocok dengan seluruh proses perencanaan kesaluruhan dan menjelaskan beberapa teknik yan digunakan manajer dalam mengembangkan rencana. (Suwatno, 2003).
Keputusan penjadwalan menyangkut perumusan rencana bulanan dan kuartalan yang mengutamakan masalah mencocokkan produktifitas dengan permintaan yang fluktuatif. Oleh karenanya perencanaan agregat termasuk dalam rencana jangka menengah. Maka rencana agregat berarti menggabungkan sumber daya dengan sumber daya yang sesuai ke dalam istilah-istilah yang lebih umum dan menyeluruh. Dengan adanya ramalan permintaan, serta kapasitas fasilitas, persediaan jumlah tenaga kerja dan input produksi yang saling berkaitan, maka perencana harus memilih tingkat output untuk fasilitas selama tiga sampai delapan belas bulan ke depan. Perencanaan ini diantaranya bisa diterapkan untuk perusahaan manufaktur, rumah sakit, akademi dan penerbit buku (Sink, 1985).
Strategi perencanaan agregat dikelompokkan menjadi 2 macam, yaitu (Render & Heizer, 1997):
1. Strategi murni (pure strategy)
Merupakan strategi perencanaan agregat yang merubah suatu variabel yang berpengaruh pada tingkat pengeluaran produk.
2. Strategi campuran (mixed strategy)
Merupakan strategi yang mengkombinasikan dua variabel atau lebih yang dapat dikontrol untuk menentukan rencana produksi yang layak.
C. Metologi Penelitian
1. Tempat dan Waktu Tugas Akhir
a. Tempat : CV. Putra Makmur Abadi
b. Alamat : Jl. Wonosobo km. 2 Parakan, Cetgawen, Temanggung
c. Waktu : 10 Juli – 10 Agustus 2009
2. Tahapan Pelaksanaan
a. Pengumpulan Data
1. Data yang diperlukan
Data penjualan produk di Perusahaan Putra Makmur Abadi.
2. Tingkat pengumpulan data
a. Observasi
Dengan cara pengamatan langsung ke bagian yang bersangkutan.
b. Wawancara
Data yang diperoleh juga melalui hasil wawancara dengan karyawan maupun penjelasan dari bagian administrasi di Perusahaan Putra Makmur abadi.
b. Kerangka Pemecahan Masalah
1. Melakukan plotting yang berupa diagram pencar terhadap data penjualan produk selama 2 tahun terakhir.
2. Memilih metode peramalan berdasarkan plot data yang diperoleh.
3. Mengukur kesalahan (error) dari metode peramalan yang digunakan.
4. Menghitung verifikasi hasil peramalan.
5. Menetapkan jumlah permintaan produk di Perusahaan Putra Makmur Abadi selama 12 bulan berikutnya berdasarkan metode peramalan yang dipilih.
6. Melakukan perencanaan produksi dengan menggunakan data hasil peramalan.
c. Tahapan Pelaksanaan dari kegiatan kerja praktek digambarkan sebagai berikut :
Gambar 6.1 Diagram Alir Penelitian
D. Hasil dan Analisa
1. Gambaran Umum Produksi
CV. Putra Makmur Abadi adalah perusahaan manufaktur yang bergerak pada bidang pengolahan bahan baku kaso sengon menjadi barang jadi yang berbentuk bare core (potongan kayu kecil yang disusun berbentuk papan). Untuk memenuhi permintaan konsumen di masa yang akan datang diperlukan suatu perencanaan produksi yang optimal. Pendekatan produksi tersebut salah satunya dapat diselesaikan dengan metode pendekatan perencanaan agregat untuk menentukan produksi pada jangka pendek.
2. Peramalan Permintaan
Peramalan permintaan pada CV. Putra Makmur Abadi dilakukan dengan menggunakan data penjualan produk selama 36 bulan yaitu pada bulan Agustus 2006 sampai dengan bulan Juli 2009. Tujuan dari penggunaan data sebanyak 3 tahun tersebut digunakan agar peramalan semakin akurat. Data penjualan produk tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6.1 Data Penjualan Bulan Agustus 2006-Juli 2009
| Tahun | Periode | Data Penjualan (m3) | | Tahun | Periode | Data Penjualan (m3) |
| 2006 | Agustus | 2855.0219 | | 2008 | Februari | 2194.4336 |
| | September | 2755.4363 | | | Maret | 4510.3674 |
| | Oktober | 1835.6983 | | | April | 3720.6161 |
| | November | 1559.3918 | | | Mei | 4208.1029 |
| | Desember | 1777.0315 | | | Juni | 3707.2421 |
| 2007 | Januari | 1466.6700 | | | Juli | 4962.9537 |
| | Februari | 586.6680 | | | Agustus | 3044.9350 |
| | Maret | 2215.1504 | | | September | 3971.5185 |
| | April | 3340.3701 | | | Oktober | 3341.2555 |
| | Mei | 3645.3912 | | | November | 1749.8087 |
| | Juni | 2369.9365 | | | Desember | 1215.0020 |
| | Juli | 3874.6215 | | 2009 | Januari | 3744.2767 |
| | Agustus | 5626.6220 | | | Februari | 2389.6154 |
| | September | 3339.0430 | | | Maret | 4867.7378 |
| | Oktober | 1132.4612 | | | April | 4771.9345 |
| | November | 3170.9022 | | | Mei | 5171.1885 |
| | Desember | 3389.8034 | | | Juni | 5586.9434 |
| 2008 | Januari | 4578.5475 | | | Juli | 5064.5483 |
Berdasarkan data penjualan di atas, kemudian membuat plot data dalam diagram pencar (Gambar 6.2). Tujuan pembuatan diagram pencar ini dibuat untuk mengetahui bentuk pola yang didapatkan dari data yang telah ada. Dengan adanya diagram pencar maka akan diketahui jenis metode peramalan yang sesuai untuk digunakan meramalkan permintaan produk bare core waktu yang akan datang pada CV. Putra Makmur Abadi.
Dengan melihat hasil dari diagram pencar, hasil plotting dari data di atas menunjukkan bahwa pola data dari penjualan bare core memiliki pola data trend. Dapat dikatakan trend dikarenakan perubahan yang terjadi dari bulan Agustus 2006 sampai dengan bulan Juli 2009 nampak lebih banyak mengalami perubahan kenaikan atau yang disebut dengan tren naik.
Untuk mencari peramalan dari pola data trend dapat menggunakan beberapa metode peramalan, seperti metode moving average with linear trend, exponential smoothing with linear trend, double exponential smoothing, double exponential smoothing with linear trend dan linier regression. Pada metode moving average with linear trend merupakan metode peramalan yang menggunakan sederetan data permintaan dengan cara mengabaikan data yang pertama dan menambahkan dengan data berikutnya. Pada metode exponential smoothing hampir sama dengan metode moving average dengan data yang terakhir mempunyai pengaruh yang paling besar dibandingkan dengan data-data sebelumnya.
Gambar 6.2 Grafik Penjualan “Bare Core”
Pada proses perhitungan peramalan ini dibantu menggunakan program komputer yaitu Quantiy System Basic (QSB). Berdasarkan hasil perhitungan dengan program tersebut kemudian membandingkan hasil MAD (Mean Absolute Deviation) dari setiap metode peramalan. Semakin kecil nilai MAD-nya maka diharapkan menghasilkan peramalan yang baik tetapi tidak menjamin bahwa hasil peramalan yang mempunyai nilai MAD terkecil merupakan hasil peramalan yang paling baik. Dari hasil perhitungan diketahui bahwa untuk nilai MAD pada exponential smoothing with linear trend sebesar 1219,90, untuk metode double exponential smoothing diketahui sebesar 1219,90, untuk metode double exponential smoothing with linear trend diketahui sebesar 1219,90 sedangkan untuk metode moving average with linear trend mempunyai nilai MAD paling besar yaitu 1836,71.
Pada peramalan dari data yang ada ternyata untuk metode peramalan yang mempunyai nilai MAD paling kecil tidak menghasilkan peramalan yang paling akurat. Pada peramalan ini mempergunakan metode peramalan moving average with linear trend. Metode ini adalah metode peramalan dengan cara menggunakan sederetan nilai rata-rata yang diambil dari sederetan data permintaan dengan cara mengabaikan data yang pertama dan menambahkan dengan data berikutnya. Rata-rata diperoleh berdasarkan periode gerakan, untuk periode gerakan yang kecil akan menghasilkan peramalan mendekati nilai permintaan aktual yang terakhir sedangkan nilai periode gerakan yang besar akan membuat hasil peramalan menjadi lebih halus dan kurang responsif terhadap nilai permintaan aktual yang terakhir. Untuk peramalan ini kami menggunakan rata-rata dengan periode pergerakan 2 bulan dengan harapan akan menghasilkan suatu peramalan yang mendekati dengan permintaan aktual di masa yang akan datang. Hasil dari peramalan nampak seperti pada tabel berikut:
Tabel 6.2 Data Peramalan Bulan Agustus 2006-Juli 2009
| No. | Data aktual | Hasil Peramalan | | No. | Data aktual | Hasil Peramalan | | No. | Data aktual | Hasil Peramalan |
| 1 | 2855.0220 | | | 13 | 5626.6220 | 5379.318 | | 25 | 3044.9350 | 6218.713 |
| 2 | 2755.4363 | | | 14 | 3339.0430 | 7378.635 | | 26 | 3971.5185 | 1126.966 |
| 3 | 1835.6983 | 2655.851 | | 15 | 1132.4612 | 1051.478 | | 27 | 3341.2555 | 4898.153 |
| 4 | 1559.3918 | 915.9608 | | 16 | 3170.9022 | -1074.104 | | 28 | 1749.8087 | 2711.045 |
| 5 | 1777.0315 | 1283.087 | | 17 | 3389.8034 | 5209.363 | | 29 | 1215.0020 | 158.416 |
| 6 | 1466.6700 | 1994.673 | | 18 | 4578.5475 | 3608.728 | | 30 | 3744.2767 | 680.2519 |
| 7 | 586.6680 | 1156.311 | | 19 | 2194.4336 | 5767.317 | | 31 | 2389.6154 | 6273.61 |
| 8 | 2215.1504 | -293.3302 | | 20 | 4510.3674 | -189.6505 | | 32 | 4867.7378 | 1035.016 |
| 9 | 3340.3701 | 3843.638 | | 21 | 3720.6161 | 6826.335 | | 33 | 4771.9345 | 7345.923 |
| 10 | 3645.3912 | 4465.597 | | 22 | 4208.1029 | 2930.904 | | 34 | 5171.1885 | 4676.197 |
| 11 | 2369.9365 | 3950.42 | | 23 | 3707.2421 | 4695.631 | | 35 | 5586.9434 | 5570.509 |
| 12 | 3874.6215 | 1094.492 | | 24 | 4962.9537 | 3206.426 | | 36 | 5064.5483 | 6002.765 |
Setelah mengetahui data peramalan selanjutnya diteruskan dengan uji kevalidan. Untuk menguji kevalidan metode yang digunakan dilakukan verifikasi keakurasian peramalan dengan menggunakan perhitungan Tracking Signal (TS). Perhitungan TS dapat dihitung dengan dibantu menggunakan program QSB. Nilai Tracking Signal (TS) diperoleh dengan membagi nilai Running Sum of Forecast Errors (RSFE) dengan nilai MAD. Nilai TS selanjutnya diplotkan ke dalam peta kendali dengan batas kendali 3 untuk garis Upper Control Limit (UCL) dan -3 untuk garis Low Control Limit (LCL) sehingga akan dapat dilihat nilai yang berada dalam kondisi out of control atau masih dalam batas kontrol. Apabila terdapat data yang melebihi batas kontrol maka hasil peramalan dinilai masih tidak akurat atau perlu dilakukan perhitungan dengan metode yang lain. Berdasarkan hasil peramalan dengan menggunakan metode moving average with linear trend hasil yang diperoleh tidak ada data yang melebihi dari batas kontrol atau semua data masuk ke dalam batas kontrol. Hasil perhitungan dan grafik dapat dilihat pada tabel dan gambar dibawah:
Tabel 6.3 Hasil Perhitungan Tracking Signal (TS)
| No. | Tracking Signal | | No. | Tracking Signal |
| 1 | 0 | | 19 | -1.48114 |
| 2 | 0 | | 20 | 1.405943 |
| 3 | -1 | | 21 | -0.3854838 |
| 4 | -0.2414913 | | 22 | 0.3324128 |
| 5 | 0.4861591 | | 23 | -0.2323582 |
| 6 | -0.3392108 | | 24 | 0.7833952 |
| 7 | -1.277215 | | 25 | -1.014764 |
| 8 | 1.863585 | | 26 | 0.5586062 |
| 9 | 1.413159 | | 27 | -0.2910504 |
| 10 | 0.4699599 | | 28 | -0.8329061 |
| 11 | -1.249833 | | 29 | -0.2469863 |
| 12 | 1.426269 | | 30 | 1.451246 |
| 13 | 1.771796 | | 31 | -0.6670993 |
| 14 | -1.690203 | | 32 | 1.323206 |
| 15 | -1.754139 | | 33 | 0.001491499 |
| 16 | 1.507054 | | 34 | 0.259111 |
| 17 | 0.2202738 | | 35 | 0.2759537 |
| 18 | 0.9099802 | | 36 | -0.2307692 |
3. Pendekatan Perencanaan Agregat
Setelah diketahui hasil peramalan, selanjutnya menghitung perencanaan produksi dengan metode pendekatan perencanaan agregat. Perencanaan agregat ini bertujuan untuk meningkatkan beban fasilitas, menguji kecukupan kapasitas untuk memenuhi permintaan, merencanakan perubahan kapasitas untuk memenuhi fluktuasi permintaan dan untuk mendapatkan solusi terbaik dengan sumber daya yang ada. Perhitungan pendekatan perencanaan agregat dapat dilakukan dengan dua strategi, yaitu dengan strategi murni (pure strategy) dan strategi campuran (hybrid strategy). Pada strategi murni sendiri dibagi menjadi dua, yaitu strategi dengan menyesuaikan permintaan (chase strategy) dan strategi dengan cara pemerataan kapasitas (level strategy). Pada perhitungan perencanaan agregat kami hanya menghitung dengan menggunakan strategi murni. Pada perusahaan ini diketahui beberapa informasi yang digunakan untuk membantu di dalam perhitungan persencanaan agregat tersebut. Untuk gaji tenaga kerja, pada perusahaan ini disesuaikan dengan gaji UMR di kabupaten Temanggung, yaitu Rp 650.000,- setiap bulannya sedangkan untuk gaji para staf ahli tidak diketahui karena menjadi rahasia perusahaan. Untuk lebih lengkapnya, dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6.4 Keterangan Biaya
| biaya bahan | Rp 690.000,- | per m3 |
| biaya penyimpanan | Rp 100.000,- | per m3 |
| biaya kekurangan stok | Rp 690.000,- | per m3 |
| biaya sewa dan pelatihan TK | Rp 50.000,- | |
| biaya pemberhentian TK | Rp 100.000,- | |
| Waktu produksi yang dibutuhkan per m3 | 42,1208 | jam/m3 |
| biaya TK | Rp 650.000,- | per bulan |
| jam kerja produktif per pekerja/hari | 7 | jam |
| dasar lama waktu yang dibayar per hari | 8 | jam |
| biaya lain-lain (bahan tambahan,listrik,alat) | Rp 200000,- | per m3 |
| jumlah TK/bulan | 656 | |
Diketahui pada perusahaan CV. Putra Makmur Abadi untuk total produksi mereka selama 3 tahun atau 36 periode sebesar 117741,2469 m3. Perhitungan rata-rata produksi per bulan dapat diketahui dengan cara berikut:
| total produksi |
| total periode |
rata-rata produksi per bulan =
| 117741,2469 |
| 36 |
=
= 3270,590192 m3
Berdasarkan perhitungan di atas diperoleh rata-rata produksi per bulan sebesar 3270,590192 m3.
Di dalam perhitungan rata-rata kapasitas produksi per pekerja dapat dihitung menggunakan bantuan jumlah pekerja per bulan dan hasil dari rata-rata produksi per bulan dengan cara sebagai berikut:
| rata-rata produksi / bulan |
| Jumlah pekerja / bulan |
Rata-rata m3 per pekerja =
| 3270,590192 |
| 656 |
=
= 4,98566029 m3 / pekerja
Berdasarkan perhitungan di atas diperoleh rata-rata meter kubik per pekerja sebesar 4,98566029 m3 / pekerja.
Di dalam perhitungan waktu produksi dapat dihitung menggunakan bantuan rata-rata jam produkstif per bulannya dan rata-rata meter kubik per pekerja dengan cara sebagai berikut:
| Rata-rata jam produktif / bulan |
| Rata-rata m3 / pekerja |
waktu produksi yang dibutuhkan / m3 =
| 210 |
| 4,98565578 |
=
= 42,1208 jam / m3
Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh waktu produksi sebesar 42,1208 jam/m3.
a. Chase Strategy
Pada strategi ini bertujuan untuk menyesuaikan permintaan yang ada dengan salah satu alasan agar dapat terpenuhi semua permintaan dari konsumen dan menjaga kepercayaan dari para konsumennya. Pada strategi ini, kapasitas pada setiap periode waktu disesuaikan betul dengan permintaan agregat pada saat itu. Selain itu kapasitas disesuaikan dengan perubahan jumlah tenaga kerja yang dibutuhkan untuk produksi. Dengan begitu akan menyebabkan persediaan produk akhir yang minimal atau dikatakan tidak ada penyimpanan produk akhir. Pada dasarnya untuk biaya yang dikeluarkan lebih besar dibandingkan dengan strategi pemerataan meskipun tidak selalu seperti itu.
Pada perhitungan menggunakan chase strategy langkah awal harus mengetahui terlebih dahulu hari per bulan, jam yang digunakan pekerja setiap bulannya, produk per kubik setiap pekerja dan gaji pekerja per bulan.
Jam yang digunakan pekerja setiap bulannya dapat dihitung dengan cara:
Jam/pekerja/bulan = jumlah hari/bulan x jam produktif
Pada setiap bulannya memiliki jumlah jam per pekerja per bulannya yang berbeda dikarenakan total hari pada setiap bulan memiliki jumlah yang berbeda, sedangkan untuk jam produktif pekerja selalu sama yaitu sebanyak 7 jam per harinya.
Contoh salah satu perhitungan jam per pekerja per bulannya pada bulan Agustus tahun 2006. Untuk jumlah hari per bulan diketahui sebanyak 31 hari dan untuk jam produktif diketahui sebanyak 7 sehingga untuk jam per pekerja per bulannya dihasilkan sebanyak 217 jam. Untuk waktu produksi yang dibutuhkan per kubik diketahui sebesar 42,1208 jam per kubik sehingga untuk jumlah yang dihasilkan per pekerja diketahui sebesar 5,1518 m3 per pekerja.
Perhitungan lengkap dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Untuk mencari total biaya produksi yang digunakan harus diketahui terlebih dahulu untuk permintaan produk tiap bulannya, persediaan awal, kebutuhan bersih tiap bulannya, pekerja yang dibutuhkan tiap bulannya, jumlah pekerja yang dikontrak dan diberhentikan tiap bulannya. Pada chase strategy, untuk jumlah kebutuhan bersih selalu sama dengan permintaan karena pada dasarnya pada strategi ini selalu mengejar permintaan yang dibutuhkan konsumen tiap periodenya dan untuk persediaan akhir selalu nol dikarenakan jumlah permintaan dengan jumlah yang dihasilkan selalu sama. Pada pekerja yang dibutuhkan dapat dihitung dengan cara:
| pekerja yang dibutuhkan = | kebutuhan bersih |
| | m3 / pekerja |
Contoh salah satu perhitungan pekerja yang dibutuhkan pada bulan Agustus tahun 2006. Pada permintaan dan kebutuhan bersih mempunyai jumlah yang sama dan tidak terdapat persediaan awal dikarenakan kebutuhan disesuaikan dengan permintaan yaitu sejumlah 2855,022 m3. Untuk m3 per pekerja diketahui sebesar 5,1518 m3 per pekerja sehingga untuk pekerja yang dibutuhkan pada bulan itu diketahui sebesar 555 pekerja. Dikarenakan pekerja awal sebanyak 656 pekerja, maka pada bulan ini perusahaan memberhentikan pekerja sebanyak 101 pekerja agar tidak terjadi pengangguran.
Perhitungan lengkap dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Kemudian mencari total biaya bahan baku yang digunakan, total biaya lain-lain, total biaya tenaga kerja termasuk tenaga kerja yang dikontrak dan yang diberhentikan. Setelah semuanya dapat dicari maka total biaya produksi dapat diketahui. Untuk lebih jelasnya kami memberi contoh perhitungan pada bulan Agustus tahun 2006.
Untuk harga bahan baku diketahui sebesar Rp 690.000,- per meter kubiknya, sehingga biaya bahan baku tiap periodenya dapat dihitung dengan cara sebagai berikut:
Biaya bahan baku = jumlah produksi x harga bahan per m3
Berdasarkan perhitungan dengan cara di atas, untuk jumlah produksi pada bulan Agustus diketahui sebesar 2855,022 m3 sehingga biaya bahan baku pada bulan Agustus tahun 2006 diketahui sebesar Rp 1.969.965.180,-. Untuk total biaya bahan bakunya selama 3 tahun didapatkan sebesar Rp 82.677.023.853,-.
Untuk biaya bahan lain-lain sebesar Rp 200.000,- per meter kubiknya, sehingga biaya lain-lain tiap periodenya dapat dihitung dengan cara:
Biaya lain-lain per bulan = jumlah produksi x biaya lain-lain per m3
Berdasarkan perhitungan dengan cara di atas, untuk jumlah produksi pada bulan Agustus diketahui sebesar 2855,022 m3 sehingga biaya lain-lain pada bulan Agustus tahun 2006 diketahui sebesar Rp 571.004.400,-. Untuk total biaya lain-lain selama 3 tahun didapatkan sebesar Rp 23.964.354.740,-.
Untuk biaya tenaga kerja tiap periodenya dapat dihitung dengan cara:
Biaya TK setiap bulan = jumlah TK per bulan x gaji per bulan
Berdasarkan hasil perhitungan dengan cara di atas, untuk jumlah pekerja pada bulan Agustus diketahui sebesar 555 pekerja sehingga biaya tenaga kerja pada bulan Agustus tahun 2006 diketahui sebesar Rp 360.750.000,-. Untuk total biaya tenaga kerja selama 3 tahun didapatkan sebesar Rp 15.506.400.000,-.
Untuk biaya sewa dan pelatihan diketahui sebesar Rp 50.000,- sehingga biaya tenaga kerja yang dikontrak tiap periodenya dapat dihitung dengan cara:
Biaya kontrak TK tiap bulan = jumlah TK dikontrak x biaya sewa dan pelatikan TK
Berdasarkan hasil perhitungan dengan cara di atas, untuk jumlah tenaga kerja yang dikontrak pada bulan Agustus diketahui sebesar 0 pekerja sehingga biaya tenaga kerja yang dikontrak pada bulan Agustus tahun 2006 diketahui sebesar Rp 0,-. Untuk total biaya tenaga kerja yang dikontrak selama 3 tahun didapatkan sebesar Rp 490.400.000,-.
Untuk biaya tenaga kerja yang diberhentikan diketahui sebesar Rp 100.000,- sehingga biaya tenaga kerja yang diberhentikan tiap periodenya dapat dihitung dengan cara:
Biaya pemberhentian TK tiap bulan = jumlah TK diberhentikan x biaya pemberhentian TK
Berdasarkan hasil perhitungan dengan cara di atas, untuk jumlah tenaga kerja yang diberhentikan pada bulan Agustus diketahui sebesar 101 pekerja sehingga biaya tenaga kerja yang diberhentikan pada bulan Agustus tahun 2006 diketahui sebesar Rp 10.100.000,-. Untuk total biaya tenaga kerja yang diberhentikan selama 3 tahun didapatkan sebesar Rp 929.800.000,-.
Selanjutnya untuk menghitung total biaya produksi dilakukan dengan cara menjumlahkan semua biaya, seperti total biaya bahan baku yang digunakan, total biaya lain-lain, total biaya tenaga kerja termasuk tenaga kerja yang dikontrak dan yang diberhentikan, sehingga didapatkan total biaya produksi selama 3 tahun didapatkan sebesar Rp 123.567.978.593,-.
Perhitungan lengkapnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
b. Level Strategy
Pada dasarnya untuk strategi ini di dalam laju produksinya selalu dibuat sama dengan perencanaan yang telah dilakukan. Pada strategi ini selalu menghadapi masalah pada laju produksi, tetapi perbedaan yang terjadi antara laju produksi tetap dengan tingkat permintaan dapat disiasati dengan pengaturan persediaan atau pemesanan kembali tanpa adanya kerja lembur, pengurangan waktu kerja ataupun menambah tenaga kerja dengan kata lain jumlah pekerja yang dibutuhkan selalu sama.
Langkah awal pada strategi ini ialah menghitung jumlah produksi tiap periodenya, persediaan akhir dan kelebihan atau kekurangan stok. Pada jumlah produksi disini merupakan jumlah permintaan tiap bulannya, sedangkan untuk permintaan produk disesuaikan dengan hasil peramalan sehingga kebutuhan bersih dapat dicari dengan cara:
Kebutuhan bersih/bulan = permintaan/bulan – persediaan awal
Perhitungan kelebihan stok atau kekurangan stok dapat dihitung dengan cara:
Kelebihan atau kekurangn stok = Jumlah produksi/bulan – kebutuhan bersih/bulan
Contoh salah satu perhitungan pada bulan Oktober tahun 2006. Pada permintaan bulan tersebut diketahui sejumlah 2655,851 m3. Pada persediaan awal diambil dari kelebihan stok atau kekurangan stok pada bulan sebelumnya. Untuk bulan ini persediaan awal diketahui -99,5857 m3 sehingga kebutuhan bersih naik menjadi 2755,4367 m3. Untuk jumlah produksi disesuaikan dengan hasil peramalan yang pada bulan ini diketahui sebesar 1835,6983 m3, sehingga tidak terjadi kelebihan stok bahkan sebaliknya terjadi kekurangan stok sebesar 919,7384 m3.
Perhitungan lengkap dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Kemudian mencari total biaya bahan baku yang digunakan, total biaya simpan, total biaya tenaga kerja dan total biaya kekurangan stok bahan baku. Setelah semuanya dapat dicari maka total biaya produksi dapat diketahui. Untuk lebih jelasnya kami memberi contoh perhitungan pada bulan Oktober tahun 2006.
Untuk harga bahan baku diketahui sebesar Rp 690.000,- per meter kubiknya, sehingga biaya bahan baku tiap periodenya dapat dihitung dengan cara sebagai berikut:
Biaya bahan baku = jumlah produksi x harga bahan per m3
Berdasarkan hasil perhitungan dengan cara di atas, untuk jumlah produksi pada bulan Oktober diketahui sebesar 1835,6983 m3 sehingga biaya bahan baku pada bulan Oktober tahun 2006 diketahui sebesar Rp 1.266.631.827,-. Untuk total biaya bahan bakunya selama 3 tahun didapatkan sebesar Rp 81.241.460.430,-.
Untuk biaya bahan lain-lain sebesar Rp 200.000,- per meter kubiknya, sehingga biaya lain-lain tiap periodenya dapat dihitung dengan cara:
Biaya lain-lain per bulan = jumlah produksi x biaya lain-lain per m3
Berdasarkan hasil perhitungan dengan cara di atas, untuk jumlah produksi pada bulan Oktober diketahui sebesar 1835,6983 m3 sehingga biaya lain-lain pada bulan Oktober tahun 2006 diketahui sebesar Rp 367.139.660,-. Untuk total biaya lain-lain selama 3 tahun didapatkan sebesar Rp 23,548,249,400,-.
Untuk biaya tenaga kerja tiap periodenya dapat dihitung dengan cara:
Biaya TK setiap bulan = jumlah TK per bulan x gaji per bulan
Berdasarkan hasil perhitungan dengan cara di atas, untuk jumlah tenaga kerja pada bulan Oktober diketahui sebesar 656 pekerja sehingga biaya tenaga kerja pada bulan Oktober tahun 2006 diketahui sebesar Rp 426.400.000,-. Untuk total biaya tenaga kerja selama 3 tahun didapatkan sebesar Rp 15.350.400.000,-.
Untuk biaya simpan diketahui sebesar Rp 100.000,- dan biaya kekurangan stok diketahui sebesar Rp 690.000,- sehingga biaya simpan dan biaya kekurangan stok bahan tiap periodenya dapat dihitung dengan cara:
Biaya simpan = jumlah surplus produk x biaya simpan
Biaya kekurangan stok = jumlah kekurangan produk x biaya kekurangan stok
Berdasarkan hasil perhitungan dengan cara di atas, untuk jumlah kekurangan stok pada bulan Oktober diketahui sebesar 919,7384 m3 sehingga biaya kekurangan stok pada bulan Oktober tahun 2006 diketahui sebesar Rp 634.619.496,-. Untuk total biaya simpan selama 3 tahun didapatkan sebesar Rp 838.759.590,- dan untuk total biaya kekurangan stok selama 3 tahun didapatkan sebesar Rp 27.928.137.228,-.
Selanjutnya untuk menghitung total biaya produksi dilakukan dengan cara menjumlahkan semua biaya, seperti total biaya bahan baku yang digunakan, total biaya simpan bahan baku, total biaya tenaga kerja dan total biaya kekurangan stok bahan baku, sehingga didapatkan total biaya produksi selama 3 tahun didapatkan sebesar Rp 148.907.006.648,-.
Perhitungan lengkapnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Setelah dilakukan perhitungan dengan menggunakan chase strategy dan level strategy, kemudian dilakukan perbandingan untuk masing-masing total biaya. Untuk total biaya bahan baku, total biay lain-lain dan total biaya tenaga kerja pada chase strategy lebih besar dibandingkan pada level strategy, hal ini disebabkan karena pada chase strategy untuk ke dua biaya tersebut selalu mengalami perubahan yang disesuaikan dengan permintaan sedangkan pada level strategy laju produksinya dibuat tetap sama yang disiasati dengan pengaturan persediaan dan pemesanan kembali terhadap bahan baku. Sedangkan untuk total biaya produksi pada chase strategy lebih kecil dibandingkan pada level strategy dikarenakan pada level strategy terdapat penambahan biaya seperti biaya simpan bahan baku dan biaya kekurangan stok bahan baku yang jumlahnya lebih besar dibandingkan pada chase strategy yang terdapat penambahan biaya seperti biaya pengangkatan tenaga kerja dan biaya pemberhentian tenaga kerja.
Dengan demikian untuk CV. Putra Makmur Abadi lebih baik menggunakan chase strategy dikarenakan penggunaan chase strategy lebih sedikit mengeluarkan biaya produksi daripada penggunaan level strategy yang disebabkan karena adanya pengaruh biaya menambah atau mengurangi tenaga kerja, biaya penyimpanan dan biaya kekurangan stok.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar