RANCANG BANGUN APLIKASI PERENCANAAN PERSEDIAAN

FINISHED GOODS MENGGUNAKAN METODE WINTER

PADA UD. EKA PROMA

AbstractUD. Eka proma is a manufacturing company which produces raw materials of shoes and sandals.

As a manufacturing company, UD Eka Proma uses the strategy of Make-to-Stock. However, inaccuracies often happen in the planning of product storage for several periods, so the company had excess of products in the warehouse (overstock), and experienced delays in meeting customer

demand due to the lack of product in the warehouse( stockout). From the explained problems, companies need application that can conduct the planning of product which was built based on a

tested theory,that is Winter forecasting methods.. From the evaluation, it is known that the application was able to provide the results of the inventory planning for the coming months, so that when the customer demanded, the products were available and stockout condition can be

prevented. Applications could also reduce storage costs for Hak 303, from Rp.340.500,- to Rp.261.700,- with a difference of Rp.34.400,-. While for Sole 489, from Rp. 280.500,- to

Rp.203.475,- with a difference of 92,430,-. The percentage of space used in the warehouse for Hak 303 decreased from 3,89%, to 3,08% with a difference of f 0.81%. While for Sole 489 decreased

from 4,40% space used, to 3,19% with a difference of 1,21%. It can be concluded that both applications can give optimum planning result, so overstock can be prevented.

PENDAHULUANDalam merencanakan persediaan untuk memenuhi permintaan para

pelanggannya, UD. Eka Proma menerapkan strategi Make-to-Stock. Oleh karena itu perusahaan memiliki resiko yang tinggi berkaitan dengan investasi inventory, karena pesanan pelanggan secara aktual tidak dapat diidentifikasi secara tepat dalam proses produksi. Permintaan aktual dari pelanggan hanya dapat diramalkan, dimana seringkali tingkat aktual dari produksi hanya berkorelasi rendah dengan pesanan pelanggan aktual yang diterima. (Gazpersz, 2002 : 20-21)

Pada saat ini dalam memenuhi permintaan para pelanggannya, seperti tampak pada Gambar 1 terlihat bahwa pada hari ke 4, 5, 7 dan 18, UD. Eka Proma mengalami keterlambatan dalam memenuhi permintaan pelanggan, hal ini dikarenakan stok barang jadi tidak tersedia di gudang (stockout). Kejadian seperti ini dapat menimbulkan rasa kecewa pelanggan terhadap perusahaan, serta hal yang terburuk ialah perusahaan dapat ditinggalkan oleh pelanggannya dan kehilangan keuntungan penjualan. (Nasution dan Prasetyawan, 2008 : 29).

1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 310

50100150200

Perbandingan Jumlah Permintaan dan Stok Finished Goods Sole 489 Bulan Mei 2012

Demand

Stock

Hari

PENDAHULUAN Con’tSelain itu pada saat jumlah barang yang diinginkan pelanggan

lebih sedikit dari jumlah persediaan barang yang ada, seperti tampak pada Gambar 2, terlihat misalnya pada periode 16, 17, 30, 31 dan 37, bahwa dalam mengantisipasi tingginya permintaan pelanggan UD. Eka Proma memproduksi barang yang melebihi permintaan aktual dari para pelanggan, pada situasi seperti ini perusahaan akan mengalami kelebihan stok barang jadi di gudang (overstock), dimana hal ini akan mengakibatkan peningkatan biaya simpan barang (extracost) dan membutuhkan tempat penyimpanan yang lebih luas (extraspace). Semua permasalahan tersebut di atas dikarenakan manajer operasional perusahaan melakukan kesalahan dalam merencanakan jumlah persediaan barang jadi pada periode tertentu.

0

500

1000

1500

2000

2500

Perbandingan Jumlah Permintaan dan Stok Finished Goods Sole 489 Bulan Juli 2009-Juli 2012

Demand

Stock

Bulan

PENDAHULUAN Con’tDari penjelasan di atas diketahui bahwa permasalahan yang dihadapi oleh manajer

perusahaan ini adalah bagaimana meramalkan penjualan barang di masa mendatang. Peramalan tersebut sangat berpengaruh pada keputusan manajer untuk menentukan jumlah produksi barang yang harus disediakan oleh perusahaan. Perencanaan persediaan yang ditetapkan oleh manajer akan mempengaruhi tingkat produksi dan inventori guna mencapai tingkat efektifitas yang optimal. Untuk melakukan analisis perencanaan persediaan finished goods, UD. Eka Proma dapat menerapkan sebuah metode yang dapat memperkirakan pola pergerakan data penjualan barang diwaktu mendatang yang dinamakan metode peramalan.

Adapun salah satu software yang digunakan untuk mengolah data peramalan, yaitu software Minitab. Pengolahan data ini, bertujuan untuk mengetahui pola data penjualan UD. Eka Proma selama bulan Juli tahun 2009 sampai bulan Juli tahun 2012 yang diperlihatkan pada Gambar 3. Dari pengolahan tersebut diketahui bahwa pola data jumlah penjualan UD. Eka Proma untuk barang Hak 303 adalah musiman dan terdapat kecenderungan trend.

PENDAHULUAN Con’tMetode Winters merupakan metode yang dapat menangani faktor musiman dan trend

secara langsung. (Makridakis, dkk, 1999 : 96). Keuntungan dari metode Winters adalah memiliki kemampuan yang baik dalam meramalkan data yang memiliki pola trend dan musiman.

Dengan demikian metode yang akan digunakan dalam peramalan yang mendukung proses perencanaan persediaan barang jadi ini adalah metode Winters. Apabila metode peramalan ini diterapkan dalam bagian proses perencanaan persediaan, maka akan membantu manajer UD. Eka Proma dalam melakukan pengendalian persediaan, karena metode ini dapat memberikan output terbaik, sehingga diharapkan resiko kesalahan yang disebabkan oleh kesalahan perencanaan dapat dibuat se-minimal mungkin sehingga permintaan pelanggan dapat dipenuhi, serta permasalahan inventory seperti kebutuhan tempat yang luas (extraspace) dan biaya simpan yang besar (extracost) dapat diatasi.

Berdasarkan uraian di atas maka UD. Eka Proma saat ini membutuhkan sebuah sistem yang dapat melakukan perencanaan persediaan jumlah barang jadi yang disimpan di gudang, yaitu dengan menerapkan sistem peramalan dengan menggunakan metode Winters.

LANDASAN TEORI• Perencanaan

Persediaan• Barang Jadi• Biaya Simpan• Peramalan Permintaan• Peramalan Sebagai

Penentuan Kapasitas• Pengertian Winter

• Akurasi Peramalan• Uji Pola Data• Elisitasi• Analisis• Desain• Construction• Tetsing dan

Implementasi

ANALISA DAN PERANCANGAN• Analisa PermasalahanDari hasil pengumpulan data yang dilakukan, diketahui beberapa dokumen mengenai peran (role), tanggung jawab (responsibility), aturan (rule) ,kebijakan (policy) serta stakeholder atau penguna yang terlibat dengan sistem yang sudah ada saat ini, yaitu Staf Operasional dan Manajer Operasional.Dari peran (role), tang gung jawab (responsibility), aturan (rule) dan kebijakan (policy) yang didapatkan, selanjutnya adalah menggambarkan proses bisnis kedalam bentuk flowchart, sehingga diharapkan proses bisnis mengenai perencanaan persediaan barang jadi dapat dipahami dengan mudah

ANALISA DAN PERANCANGAN Con’t• Context Diagram

Berikut adalah desain context diagram untuk perangkat lunak yang akan dikembangkan, pada context diagram terlihat ada 2 pengguna yang nantinya akan berinteraksi dengan sistem, hal ini tentu saja disesuaikan dengan stakeholder yang sudah diketahui pada tahap analisa

Laporan Persentase Kebutuhan Tempat

Requets Laporan Persentase Kebutuhan Tempat

Draf Perencanaan Persediaan

Request Draf Perencanaan Persediaan

Request Perencanaan Persediaan Approved

Laporan Perencanaan Persediaan Barang Jadi

Laporan Biaya Simpan Barang Jadi

Request Laporan Biaya Simpan

Perencanaan Persediaan Approv

Data Barang

Data Panjang Peramalan

Data ParameterData Periode

0

Rancang Bangun Aplikasi Perencanaan Persediaan

Finished Goods

+

Manajer Operasional

Staf Operasional

ANALISA DAN PERANCANGAN Con’t

• Physical Data Model (PDM)Pada perancangan CDM dan PDM ini sebelumya sudah dilakukan penyesuaian antara CDM yang sudah ada dan CDM yang dikembangkan. CDM yang sudah ada merupakan rancangan untuk aplikasi yang sudah ada, yaitu aplikasi penjualan. Namun dalam perancangan CDM yang baru, rancangan CDM sudah ada diintegrasikan dengan yang baru, sehingga pada rancangan baru masih terlihat sebagian rancangan CDM yang lama.

kd_jenis = kd_jenis

kd_brg = kd_brg

no_jual = no_jual

kd_user = kd_user

kd_bagian = kd_bagian

kd_brg = kd_brg

menu_id = menu_id

kd_user = kd_user

kd_brg = kd_brg

kd_brg = kd_brg

kd_gudang = kd_gudang

kd_brg = kd_brg

kd_user = kd_user

kd_brg = kd_brg

no_plan = no_plan

kd_brg = kd_brg

no_plan = no_plan

mst_barangkd_brgkd_gudangkd_jenisnm_brghrg_brgminim_stockdirectorynm_gambarbiaya_simpan

char(6)char(6)char(5)varchar(30)intintvarchar(500)varchar(50)int

<pk><fk2><fk1>

sub_brg_jenis_barangkd_jenisnm_jenis

char(5)varchar(20)

<pk>

mst_userkd_userkd_bagiannm_userpass_user

char(5)char(10)varchar(30)varchar(20)

<pk><fk>

hd_penjualanno_jualno_pesankd_usertgl_jualdiskongrand_tot_jualsts_jualsts_lunas

char(10)char(10)char(5)datetimedecimal(18,2)intchar(1)char(1)

<pk><fk2><fk1>

sub_user_bagiankd_bagiannm_bagian

char(10)varchar(30)

<pk>

sub_brg_stockkd_brgstockstock_pesantotal_stockstock_retur

char(6)intintintint

<fk>

main_menumenu_idmenu_desc

varchar(30)varchar(60)

<pk>

f_history_salesno_historykd_brgtgl_historytotal_history

char(6)char(6)datetimeint

<pk><fk>

sub_brg_gudangkd_gudangnm_gudangkapasitas_max

char(6)varchar(30)int

f_drafno_tampkd_brgbulantotal

char(6)char(6)char(15)int

<pk><fk>

f_parameterkd_brgleveltrendseasonal

char(6)decimal(18,1)decimal(18,1)decimal(18,1)

<fk>

f_hd_perencanaanno_plankd_usertgl_planp_peramalansts_appsts_plan

char(6)char(5)datetimeintchar(10)char(1)

<pk><fk>

dt_penjualankd_brgno_jualjum_jualhrg_jual

char(6)char(10)intint

<pk,fk1><pk,fk2>

user_privillagemenu_idkd_user

varchar(30)char(5)

<pk,fk1><pk,fk2>

f_dt_perencanaankd_brgno_planbulanjumlah

char(6)char(6)datetimeint

<pk,fk1><pk,fk2>

f_dt_penyimpanankd_brgno_planbiaya_penyimpanankebutuhan_tempat

char(6)char(6)intdecimal(18,0)

<pk,fk1><pk,fk2>

ANALISA DAN PERANCANGAN Con’t

• Perancangan Prosedur dan Program Unit

Form perencaaan persediaan digunakan untuk melakukan proses perencanaan persediaan barang jadi dengan menggunakan metode peramalan Winter. Pada form ini pengguna dapat melakukan proses random parameter optimal dan proses perencanaan. Selain itu penggunaan parameter optimal dapat ditentukan secara manual atau yang sudah tersimpan pada database, sehingga pada saat melakukan proses perencanaan, parameter hasil random dapat digunakan

Halaman Membuat Perencanaan Persediaan Barang Jadi

[ dd MMMM yyyy ]

< >

< MMMM yyyy > < MMMM yyyy >[ ]

< >< >< >

[ ] [ ] [ ] [ ][ ]

[ ][ ][ ]

PERENCANAAN PERSEDIAANKode PerencanaanTgl Perencanaan

Cari Produk

New Plan Cancel Exit

Baris dan Kolom (Produk)

View Proses Perencanaan Save

[....]

Range PeriodeJumlah PeriodePerencanaan Untuk

s/dPeriode(Bulan)

Periode kedepan

Baris dan Kolom (Proses Forecast)

Penggunaan Parameter : Manual Tersimpan Random

Level :

Seasonal :Trend :

Cek Parameter

Update Parameter

Poses Random

Baris dan Kolom (Hasil Perencanaan/

Random Parameter Optimal)

MAD MSE MAPEDelete Produk[F1]

View Produk[F2]

Perencanaan Bulan DepanPerencanaan Keseluruhan

Kodi

Kodi

Panjang MusimanTotal OHIKapasitas Gudang

Kodi

Kodi

No Jenis Kode Nama Periode Permintaan Level Trend Seasonal Hasil Error ProdukNo Periode Plan

HASIL DAN PEMBAHASAN Con’tPada saat melakukan proses perencanaan, sistem secara otomatis

akan melakukan pengecekan apakah hasil perencanaan sudah sesuai dengan kapasitas gudang saat ini, dan melakukan proses pengurangan dengan sisa stok barang pada masing-masing barang yang direncanakan. Proses selanjutnya adalah menyimpan hasil perencanaan yang baru saja dibuat. Serta menunggu konfirmasi persetujuan Manajer Operasional.

HASIL DAN PEMBAHASAN Con’tPada Gambar sebelumnya dipilih penggunaan parameter

dengan mengambil parameter yang sudah tersimpan pada database, sehingga pengguna tidak lagi memasukkan data parameternya, tapi jika penggunaan parameter menggunakan teknik random parameter, maka pengguna hanya boleh memasukkan data produk satu saja, karena mengingat proses random membutuhkan waktu 8 detik. Untuk tampilan proses random dapat dilihat pada Gambar berikut.

HASIL DAN PEMBAHASAN Con’t• Perhitungan Dengan AplikasiPerencanaan persediaan barang jadi menggunakan metode Winter yang diimplementasikan kedalam sebuah aplikasi ini dilakukan dengan cara meramalkan data penjualan untuk periode Mei 2012 sampai dengan Juli 2012 atau sesuai dengan aturan perusahaan yaitu 3 bulan. Dari hasil peramalan pada bulan Mei sampai Juli 2012, nantinya akan dibandingkan dengan kondisi perusahaan pada saat itu, sehingga dapat diketahui perbedaan antara perencanaan yang dilakukan perusahaan secara manual dengan perencanaan yang dilakukan menggunakan aplikasi. Berdasarkan hasil perhitungan secara terkomputerisasi, hasil perencanaan persediaan barang jadi untuk barang Hak 303 seperti tampak pada Gambar berikut.

HASIL DAN PEMBAHASAN Con’tDari Gambar sebelumnya dapat disimpulkan bahwa perencanaan persediaan menghasilkan jumlah barang yang harus dipenuhi untuk 3 periode kedepan, yaitu bulan Mei, Juni, dan Juli dengan jumlah 566, 993, dan 1058, serta diketahui juga besaran error yang dapat dilihat pada Gambar 19, yaitu untuk MSE = 9317, MAD = 70.2 dan MAPE = 10 %.Hasil perencanaan pada bulan Mei merupakan hasil dari pengurangan antara hasil peramalan dan sisa stok yang ada pada bulan April atau persediaan aawal bulan Mei.Berikut ini akan dibahas perhitungan biaya simpan dari barang Barang Jadi Hak 303Dari hasil perencanaan untuk Hak 303 tersebut dimasukkan kedalam data produksi yang dilakukan perusahaan mulai bulan Mei sampai dengan Bulan Juli 2012, Lebih jelasnya lihat pada Tabel berikut.

HASIL DAN PEMBAHASAN Con’t• Selain itu jika perusahaan menerapkan perencanaan

persediaan dengan menggunakan aplikasi, maka perusahaan dapat melakukan stok barang jadi lebih awal, agar pada bulan berikutnya dapat memenuhi kebutuhan para pelanggannya, sehingga tidak sampai terjadi kehabisan barang jadi (Stockout). Pada evaluasi kali ini akan digunakan sampel data perbandingan penjualan dan stok per-hari bulan Mei yang disesuaikan dengan perencanaan untuk barang Hak 303, Bila diviualisasikan, dengan tujuan agar lebih mudah dipahami, dapat dilihat pada berikut.

HASIL DAN PEMBAHASAN Con’t• Seperti terlihat pada Gambar sebelumnya, melalui visualisasi

tersebut, perusahaan dapat memenuhi seluruh permintaan para pelanggannya dengan tepat. Tetapi meskipun perusahaan melakukan stok persediaan di awal, dengan adanya sistem juga terbukti biaya simpan dan kebutuhan tempat bisa diminimalisasi, daripada perencanaan yang dilakukan secara manual oleh perusahaan sebelumnya.

• Perhitungan manual yang dimaksud adalah perencanaan persediaan untuk barang jadi Hak 303 yang dilakukan perusahaan pada bulan Mei sampai dengan Juli 2012. Lebih jelas mengenai perencanaan yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel berikut.

HASIL DAN PEMBAHASAN Con’t• Pada evaluasi perhitungan manual, penggunaan variabel-variabel disamakan

dengan perhitungan memakai aplikasi, meliputi kapasitas gudang, banyaknya periode, dan biaya simpan/unit, sehingga diperoleh perhitungan sebagai berikut :

• Jumlah perencanaan persediaan sebesar 3.305 Kodi. Maka perhitungan biaya penyimpanannya adalah :

• Rata-rata perencanaan persediaan(Q) = = = 1.102 Kodi, sehingga perhitungan biaya simpan per-periodenya adalah = = Rp.55.083,- . Sehingga diketahui total biaya penyimpanan selama P adalah Rp. 55.083,- * 3 = Rp. 165.250,-

• Dari proses perhitungan biaya penyimpanan, juga diketahui total perencanaan persediaan yang dibutuhkan selama 3 bulan untuk barang jadi Hak 303 adalah 3.305 Kodi, sehingga persentase kebutuhan tempat untuk menyimpan barang yang diperlukan adalah = 3,89 % dari kapasitas maksimal gudang.

HASIL DAN PEMBAHASAN Con’tPerbandingan Hasil Evaluasi• Dari hasil uji coba melalui aplikasi dan melalui perhitungan secara manual, total

biaya penyimpanan antara hasil perhitungan aplikasi dengan manual untuk Hak 303 mengalami penurunan biaya penyimpanan dari Rp.165.250,- menjadi Rp.130.850,- sehingga dapat disimpulkan bahwa perusahaan dapat melakukan penghematan biaya penyimpanan barang jadi digudang sebesar Rp.34.400,- ,

• Dengan adanya selisih perhitungan biaya penyimpanan maka dapat dipastikan bahwa penggunaan kapasitas gudang juga akan berkurang, hal ini terbukti dengan diketahuinya total persediaan Hak 303 selama 3 bulan antara perhitungan manual dan aplikasi mengalami penurunan dari 3.305 Kodi dengan kebutuhan tempat bila dipersentasekan adalah 3,89 % menjadi 2.617 Kodi dengan kebutuhan tempat bila dipersentasekan adalah 3,08 %, sehingga terdapat selisih sebesar 688 Kodi.

• Lebih Jelasnya dapat dilihat pada Tabel Berikut :

PENUTUPKesimpulanBerdasarkan hasil uji coba dan evaluasi yang dilakukan pada bab 4 maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut : • Aplikasi dapat memberikan hasil perencanaan persediaan untuk beberapa bulan kedepan,

sehingga pada saat ada permintaan barang dari pelanggan, barang sudah tersedia digudang, dan tidak sampai menimbulkan permasalahan seperti kehabisan barang (Stockout).

• Biaya simpan yang dihasilkan aplikasi dapat mengurangi biaya penyimpanan untuk Hak 303, dari Rp. 340.500,- menjadi 261.700,- dengan selisih sebesar Rp. 34.400,-. Sedangkan untuk Sole 489, dari Rp. 280.500,- menjadi Rp. 203.475,-, dengan selisih sebesar Rp. 92.430,-. Dan Persentase kebutuhan tempat di gudang yang dihasilkan aplikasi, untuk Hak 303 mengalami penurunan dari 3,89 % menjadi 3,08 %, dengan selisih 0,81%, sedangkan untuk Sole 489 mengalami penurunan dari 4,40%. menjadi 3,19%, dengan selisih 1,21 %. Dari kesimpulan kedua ini, dapat dipastikan bahwa perencanaan yang dihasilkan aplikasi dapat memberikan hasil perencanaan persediaan dengan optimal, sehingga penyimpanan persediaan barang jadi digudang tidak terlalu berlebihan (overstock).

PENUTUP Con’tSaranAdapun saran yang dapat diberikan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:• Penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menghitung

besar biaya kehabisan barang yang sudah pernah terjadi, hal tersebut dapat dilakukan dengan cara mengintegrasikan dengan aplikasi penjualan yang sudah disesuaikan dengan kebutuhan dalam perhitungan biaya habis barang (stockout cost).

• Hasil penelitian ini dapat dikembangkan dengan cara menentukan perencanaan kebutuhan bahan baku atau penjadwalan produksi, dimana input proses didapat dari perencanaan persediaan barang jadi yang dilakukan pada penelitian ini.