Perencanaan dan Pengendalian Produksi

Program Studi Teknik Industri Universitas Brawijaya

Perencanaan dan

Pengendalian Produksi

Kompetensi Pokok Bahasan

1. Mampu melakukan peramalan produksi dengan

beberapa metode peramalan.

2. Mampu melakukan perencanaan produksi

berdasarkan hasil peramalan.

3. Mampu melakukan pengawasan dan

perencanaan persediaan.

Definisi…

Teknik yang mengelola aliran material yang

masuk dalam sistem produksi (bahan baku, bahan

pembantu), mengalir dalam sistem produksi

(komponen, subassembly), dan keluar dari

sistem produksi (produk jadi, spare parts)

sehingga sistem produksi dapat memenuhi

demand dengan efektif (tepat jumlah, tepat

waktu, tepat lokasi) dan efisien (biaya minimum)

Perencanaan dan Pengendalian Produksi

Aktivitas utama dalam sistem produksi adalah

perencanaan dan pengendalian produksi.

Sistem produksi adalah suatu aktivitas untuk

mengatur penggunaan sumber daya (resources)

yang ada dalam proses pembuatan

produk/barang atau jasa yang bermanfaat dengan

melakukan optimasi terhadap tujuan perusahaan.

Produk/

Jasa

Bahan

- TK

- Mesin

- Fasilitas

- Dll.

Proses transformasi

atau perubahan

Informasi umpan balik hasil untuk

pengawasan proses

Kegiatan PPC

1. Peramalan

Perkiraan atau estimasi tingkat permintaan suatu produk untuk

periode yang akan datang berdasarkan data penjualan masa

lampau yang dianalisis dengan cara tertentu.

2. Perencanaan Operasi/Produksi

Digunakan untuk mengetahui jumlah barang yang harus

diproduksi dengan didasarkan pada hasil peramalan dan

persediaan yang ada.

Merupakan pegangan untuk merancang jadwal produksi.

Kegiatan PPC

3. Pengawasan dan Perencanaan Persediaan

Persediaan : sumber daya menganggur (idle

resources) yang menunggu proses lebih lanjut, berupa

kegiatan produksi pada sistem manufaktur, kegiatan

pemasaran pada sistem distribusi atau kegiatan

konsumsi pada sistem rumah tangga.

Persediaan digunakan untuk mempermudah atau

memperlancar jalannya operasi perusahaan yang

dilakukan berturut-turut untuk memproduksi barang

untuk dipasarkan pada konsumen.

Kegiatan PPC

4. Material Requirement Planning

Metode Perencanaan Kebutuhan Material

adalah prosedur logis, aturan keputusan dan

teknik pencatatan terkomputerisasi yang

dirancang untuk menterjemahkan Jadwal Induk

Produksi (Master Production Schedule)

menjadi kebutuhan bersih (net requirement)

material untuk semua item komponen produk.

Kegiatan PPC

5. Line Balancing (Keseimbangan Lintasan)

Upaya untuk meminimumkan ketidakseimbangan diantara

mesin-mesin untuk mendapatkan waktu yang sama di setiap

stasiun kerja sesuai dengan kecepatan produksi yang diinginkan.

6. Konsep Just In Time.

Memproduksi output yang diperlukan, pada waktu dibutuhkan,

dalam jumlah sesuai kebutuhan. Pada setiap tahap proses dalam

sistem produksi. Dengan cara yang paling ekonomis dan

efisien.

FORECASTING

Definisi Peramalan

Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memprediksi masa depan.

Peramalan adalah tahap awal, dan hasil ramalan merupakan basis bagi seluruh tahapan pada perencanaan produksi.

Proses peramalan dilakukan pada level agregat (part family); bila data yang dimiliki adalah data item, maka perlu dilakukan agregasi terlebih dahulu.

Metode: Kualitatif dan kuantitatif.

Terminologi: perioda, horison, lead time, fitting error, forecast error, data dan hasil ramalan.

Definisi Peramalan

100,105,110, 115,120,125, . . .?

101,104,111, 115,120,125, . . .?

120,100,80,100,120,140,160,140,120, 100,80,. .?

121,99,82,102,122,137,157,143, 120, 100,80, . .?

60,60,60,60,60, 60,60,60, . . .?

59,60,61,58,60,60,60,60, . . .?

1000,950,900,850,800,750,700,650, . . . ?

1007,949,903,855,790,750,700,650, . . . ?

Definisi

Forecasting adalah proses untuk mengenali pola

permintaan(demand pattern)pada masa lalu untuk

meramalkan permintaan pada masa yang akan

datang.

1-14

The Demand Planning Effect

Perubahan kecil pada demand planning menyebabkan

perubahan besar pada produksi dan distribusi.

Tujuan demand planning adalah menghasilkan

peramalan permintaan yang seakurat mungkin.

Demand Pattern

Terdapat 5 pola permintaan utama yaitu konstan, trend,

musiman (seasonal), seasonal trend dan intermittend.

Untuk setiap pola permintaan terdapat beberapa metode

yang dapat dipakai. 1-16

Asumsi Dasar

Pola permintaan pada masa lalu akan terus berlanjut ke

masa depan

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Jika pola data berlanjut ke

masa depan

1-17

Klasifikasi Metode Forecast (1)

MetodeForecast

Time Series Causal

KuantitatifKualitatif

1-18

Klasifikasi Metode Forecast (2)

Kualitatif Bersifat subyektif

Menggunakan opini seorang atau beberapa ahli sehingga sangat bergantung pada persepsi masing-masing ahli

Tidak memerlukan data kuantitatif yang lengkap

Biasa digunakan untuk meramalkan produk baru dan demand jangka panjang

Kuantitatif Bersifat obyektif Terdapat dua kelompok yaitu time series dan causal method Menggunakan model statistik-matematik Memerlukan data kuantitatif yang lengkap Biasa digunakan untuk meramalkan permintaan pada jangka

pendek. 1-19

Klasisfikasi Metode Forecast (3)

Klasifikasi Metode Kuantitatif Time Series

Permintaan hanya dilihat sebagai fungsi waktu. Permintaan suatu produk dilihat pertumbuhan alamiahnya, tanpa dicari apa yang menyebabkan pertumbuhan tersebut.

Tidak mudah mengetahui pola data ini sehingga diperlukan metode untuk mempolakan kumpulan data tersebut (fitting process).

Fungsi yang terbentuk harus semirip mungkin dengan pola data yang ada

Causal Method multi linear regression

Metode causal melihat pertumbuhan permintaan sebagai fungsi dari perkembangan faktor-faktor penyebabnya.

Demand t = Ft(Harga, promosi, jumlah distributor, jumlah pesaing)

Terlebih dahulu harus dicari faktor-faktor penyebab tumbuhnya permintaan.

1-20

Tahap-Tahap Forecast

1-21

1. Reading the Actual

Data yang digunakan harus data yang masih relevan dan usahakan

mencakup satu musim penuh (satu tahun)

Demand

Periode

Pola musiman dikenali sebagai trend

karena data tidak cukup banyak

Pola sebenarnya (musiman)

Data yang dimiliki

1-22

Jika data yang dimiliki kurang dari setahun maka diperlukan pengetahuan

tambahan (kualitatif) mengenai pola permintaan produk, misalnya untuk

minuman dingin maka diduga kuat jika memiliki pola musiman.

2. Corrected History dan Outlier (1)

75

5,35,22225

1-23

Rata-rata penghasilan lima orang karyawan PT.XXY adalah 7 juta.

Pernyataan ini diintepretasikan oleh kebanyakan orang bahwa lima

orang tersebut berpenghasilan sekitar 7 juta.

(benar jika data tidak mengandung outlier).

Data Outlier


Outlier adalah data “aneh” yang muncul sebagai akibat

adanya kejadian dan atau kegiatan yang tidak regular.

Misalnya bencana alam, pemilu, perang, promosi dll.

Jika outlier ikut diperhitungkan maka akan diperoleh hasil

peramalan yang tidak akurat. ( bisa merusak pola data secara

keseluruhan)

Outlier harus dikoreksi untuk mendapatkan data yang

benar-benar menggambarkan pola permintaan masa lalu.

Koreksi sebaiknya dilakukan secara manual,yaitu dengan

memasukan estimasi nilai jika kejadian khusus tersebut tidak

terjadi. (berdasarkan pengalaman).

1-24


1-25

1-26

3.Pemilihan Metode Forecast (2)


0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

1-27

Data Historis

Forecasting dengan berbagai Metode

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Data Historis

Exponential

Smoothing

Linear Regression

(trend)

Seasonal Linear

Regression 12 Periode

1-28


Best Methods

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

1-29


4. Corrected Forecast (Adjustment)

Kondisi perekonomian

Siklus hidup produk (trend dampening).

Kompetisi

Performansi produk

Kualitas produk

Reputasi produk

Kepercayaan konsumen

Harga

Promosi

Teknologi baru

Produk substitusi

Promosi pesaing 1-30

Faktor-faktor yang harus

diperhatikan dalam

melakukan adjusment

pada statistic forecast

5. Use as Demand Plan

Setelah adjustment, hasil forecast digunakan sebagai input awal dalam perencanaan produksi dan distribusi

Besarnya demand suatu produk pada masa yang akan datang yang akan “benar-benar” dipenuhi ditentukan lagi dengan mempertimbangkan ketersediaan sumber daya (mesin, bahan baku, tenaga kerja, produk lain yang lebih menguntungkan, penjadwalan mesin,…)

Produk Forecast Kapasitas Final forecast

DPX 1000 ton

1500 ton ?

CWF 1200 ton ?

1-31

Dalam menentukan komposisi produk yang akan diproduksi dapat

menggunakan metode-metode optimisasi seperti: linear programming,

non linear programming,.

Peramalan(Forecast)

1. Peramalan Subyektif. Menekankan pada keputusan-keputusan hasil diskusi,

pendapat pribadi dan institusi.

- Metode Delphi.

peramalan yang didasarkan pada keputusan bersama dari suatu grup yang terdiri dari para ahli yang berbeda.

- Metode Penelitian Pasar :

metode ini menganalisa fakta secara sistematis pada bidang yang berhubungan dengan pemasaran. (teknik survei konsumen : kuisioner).

Metode Peramalan

2.Peramalan Obyektif.

Prosedur peramalan yang mengikuti aturan- aturan matematis dan statistik.

Metode Intrinsik

Peramalan yang hanya berdasarkan proyeksi permintaan historis tanpa mempertimbangkan faktor-faktor eksternal yang mungkin mempengaruhi besarnya permintaan.

Untuk peramalan jangka pendek, Analisis deret waktu (Time Series)

Metode Ekstrinsik

Memepertimbangkan faktor-faktor eksternal yang mungkin mempengaruhi besarnya permintaan di masa datang.

Peramalan jangka panjang, karena dapat menunjukkan hubungan sebab-akibat (disebut metode kausal), Metode Regresi.

Regresi Linier

Dalam metode regresi linear, pola hubungan antara suatu variabel yang mempengaruhinya dapat dinyatakan dengan suatu garis lurus.

Persamaan regresi linear dapat dinyatakan sbb:

Y = a + bx

a = b =

Dengan :

Y = Besarnya nilai yang diramal

a = Nilai trend pada periode dasar

b = Tingkat perkembangan nilai yang diramal

x = Unit tahun yang dihitung dari periode dasar

N

xby

22 xxN

yxxyN

Contoh

Data penjualan produk PT “ABC” seperti pada tabel berikut, kemudian

perusahaan ingin meramal penjualan pada periode ke 11, 12, 13, 14, 15.

Penjualan (Y) Periode (X) X2 XY

45 1 1 45

35 2 4 70

30 3 9 90

50 4 16 200

40 5 25 200

60 6 36 360

30 7 49 210

45 8 64 360

55 9 81 494

65 10 100 650

455 55 385 2680

b =

a =

Persamaan garis regresinya adalah :

Y = 33,675 + 2,15 (X)

Ramalan ke 11 Y = 33,675 + 2,15 (11) = 57,325

Ramalan ke 12 Y = 33,675 + 2,15 (12) = 59,325

Ramalan ke 13 Y = 33,675 + 2,15 (13) = 61,325

Ramalan ke 14 Y = 33,675 + 2,15 (14) = 63,475

Ramalan ke 15 Y = 33,675 + 2,15 (15) = 65,925

6753310

55152

10455 ,,

152555538510

55455268010,

KONSTAN

1-37

S

i

m

p

l

e

A

v

e

r

a

g

e

Prediksi permintaan masa depan didasarkan atas rata-

rata dari semua permintaan pada bulan sebelumnya.

Kelebihan:

Mudah

Kekurangan:

Semua data permintaan masa lalu diberi bobot yang

sama.(seharusnya data yang lebih baru diberi bobot

yang lebih besar karena lebih mewakili masa depan)

Simple Average

N

A

F

N

i

i

t

1

Period Demand Forecast

1 10 10

2 12 11

3 14 12

4 15 12.8

5 16 13.4

6 17 14

7 19 14.7

8 21 15.5

9 23 16.3

Contoh:

F2 = (10 + 12) / 2

F3 = (10 + 12 + 14)/3 = 12

F4 = (10 + 12 + 14+15)/4 = 12,8

Moving Average

Prediksi permintaan menggunakan rata-rata n periode terbaru.

Jan Feb Mar Apr May Jun Jul

Moving Average 3 bulan:

Prediksi permintaan bulan juni:

FJun = (AMar + AApr + AMay)/3

Moving Average

Contoh:

n

A

F

t

nti

i

t

1

Period Demand 3 MA

1 10

2 12 10

3 14 11

4 15 12,0

5 16 13,66667

6 17 15

7 19 16,0

8 21 17,33333

9 23 19

Simple and Moving Averages

Period Demand Simple 3MA

1 10 10 10

2 12 11 11

3 14 12 12

4 15 12.8 13.7

5 16 13.4 15

6 17 14 16

7 19 14.7 17.3

8 21 15.5 19

10

12

14

16

18

20

22

0 2 4 6 8 10

Demand Simple 3 MA

Evaluasi Forecasts

Forecasts

Demands

PERENCANAAN OPERASI / PRODUKSI

Digunakan untuk mengetahui jumlah barang/produk yang harus

diproduksi dengan didasarkan pada hasil peramalan dan

persediaan yang ada, juga merupakan pegangan untuk merancang

jadual produksi.

Fungsi lain : - Menjamin rencana penjualan dan rencana produksi konsisten terhadap

rencana strategi perusahaan.

- Menjamin kemampuan produksi konsisten terhadap rencana produksi.

- Sebagai alat monitor hasil produksi aktual terhadap rencana produksi.

- Mengatur persediaan produk jadi untuk mencapai target produksi dan

rencana produksi.

- Mengarahkan penyusunan dan pelaksanaan jadual induk produksi.

Untuk melakukan perencanaan produksi dapat dilakukan

dengan beberapa strategi :

Dengan mengendalikan persediaan, (dilakukan pada saat kapasitas produksi dibawah permintaan dan digunakan pada saat diatas kapasitas produksi)

Dengan mengendalikan jumlah tenaga kerja sesuai dengan laju produksi yang diinginkan.

Mengadakan subkontrak untuk menaikan kapasitas pada saat perusahaan dalam keadaan sibuk.

Mempengaruhi permintaan (potongan harga, pemberian hadiah, layanan-layanan khusus).

Perencanaan Operasi dapat diklasifikasikan menjadi dua metode yaitu :

1. Metode Kualitatif :

Rasio persediaan, konsensus manajemen, grafik dll.

2. Metode Kuantitattif :

Heuristik, model matematik, simulasi dll.

Contoh :

Data dari hasil peramalan :

Bulan Peramalan Komulatif

1 103 103

2 117 220

3 115 335

4 121 456

5 123 579

6 109 688

7 89 777

8 74 851

9 71 922

10 73 995

11 81 1.076

12 98 1.174

Berdasarkan hasil peramalan maka dapat dilakukan rencana

produksi untuk 12 periode.

Dimisalkan pada rencana 1 tingkat produksi adalah 70 unit/

bln dengan menganggap persediaan awal adalah 340 unit.

Pada rencana 2 tingkat produksi 120 unit/bln untuk 6 bulan

pertama dan 60 unit/bln untuk 6 bulan terakhir, dengan

persediaan awal 100 unit, sehingga hasil akhir persediaan

seperti pada tabel berikut :

Tabel Rencana Produksi

Bln Perama lan Komu latif Rencana Produksi 1 Rencana Produksi 2

Persediaan

Awal

Produksi Persediaan

Akhir

Persedia

an

Awal

Produksi Persediaan

Akhir

1 103 103 340 70 307 100 120 117

2 117 220 307 70 260 117 120 120

3 115 335 260 70 215 120 120 125

4 121 456 215 70 164 125 120 124

5 123 579 164 70 111 124 120 121

6 109 688 111 70 72 121 120 132

7 89 777 72 70 53 132 60 103

8 74 851 53 70 49 103 60 89

9 71 922 49 70 48 89 60 78

10 73 995 48 70 45 78 60 65

11 81 1.076 45 70 34 65 60 44

12 98 1.174 34 70 6 44 60 6

Dari dua rencana produksi tersebut akan dipilih salah satu dari

rencana yang ada dengan mempertimbangkan biaya yang terjadi,

yaitu biaya terkecil yang akan digunakan sebagai rencana

produksi.

PENGAWASAN DAN

PERENCANAAN PERSEDIAAN

Fungsi utama persediaan yaitu :

- Sebagai penyangga, penghubung antar proses produksi dan

distribusi untuk memperoleh efisiensi.

- Sebagai stabilitor harga terhadap fluktuasi permintaan.

1. Masalah kuantitatif : semua hal yang berhubungan dengan

penentuan kebijakan persediaan antara lain:

- Berapa banyak jumlah barang yang akan dipesan.

- Kapan pemesanan barang harus dilakukan.

- Berapa jumlah persediaan pengaman.

- Metode pengendalian persediaan mana yang paling tepat.

Masalah umum persediaan dalam suatu sistem dapat dibedakan

menjadi dua, yaitu masalah kuantitatif dan masalah kualitatif.

2. Masalah kualitatif : Semua hal yang berhubungan dengan sistem

pengoperasian persediaan antara lain:

- Jenis bahan/barang apa yang masih ada

- Dimana barang tersebut ditempatkan

- Berapa banyak barang dalam proses pemesanan

- Siapa saja yang ditunjuk sebagai pemasok, dsb.

Komponen biaya dalam rangka penentuan persediaan 1. Biaya pembelian (Purchasing Cost = c)

- Biaya yang dikeluarkan untuk membeli barang persediaan.

- Besarnya biaya tergantung dari jumlah barang yang dibeli

dari harga satuan.

2. Biaya pengadaan (Procurement Cost)

Biaya pengadaan dibedakan atas 2 jenis yaitu :

- Biaya pemesanan (Ordering Cost = k)

Semua pengeluaran yang timbul untuk mendatangkan barang

dari luar.

- Biaya penentuan pemasok, administrasi pesanan,

pengiriman pesanan, pengangkutan, penerimaan dsb.

3. Biaya persiapan (Setup Cost = k)

- Semua pengeluaran yang timbul dalam mempersiap- kan

produksi suatu barang.

- Biaya menyusun peralatan produksi, menyetel mesin,

persiapan gambar kerja dsb.

4. Biaya penyimpanan (Holding Cost = h)

Semua pengeluaran yang timbul akibat menyimpan barang, meliputi :

- Biaya modal

- Biaya gudang

- Biaya asuransi

- Biaya administrasi

- Biaya kadaluarsa

- Biaya kerusakan dan penyusutan

5. Biaya kekurangan persediaan/kehabisan stock (Shortage

Cost = p)

Biaya yang timbul sebagai akibat terjadinya persediaan lebih

kecil dari jumlah yang diperlukan.

Metode Pengendalian Persediaan

Metode Tradisional

Metode perencanaan kebutuhan material (MRP)

Metode Kanban Metode Pengendalian Persediaan Tradisional/EOQ

Dalam metode ini pada dasarnya mencari jawaban optimal dalam menentukan :

- Jumlah ukuran pemesanan ekonomis (EOQ)

- Titik pemesanan kembali (RO)

- Jumlah cadangan pengaman yang diperlukan (SS)

Model EOQ didasarkan pada asumsi-asumsi sbb :

» Hanya satu item barang (produk) yang diperhitungkan

» Kebutuhan (permintaan) setiap periode diketahui

» Barang yang dipesan diasumsikan dapat segera tersedia

» Waktu ancang-ancang (lead time) bersifat konstan

» Setiap pesanan dikirim dan langsung digunakan

» Tidak ada pesanan ulang (back order)

» Tidak ada diskon

Tujuan model ini adalah menentukan jumlah ekonomis setiap kali

pemesanan (EOQ) sehingga total biaya persediaan minimal.

Biaya Total Persediaan = Ordering cost + Holding cost +

Purchasing cost.

Parameter yang dipakai adalah :

D : jumlah kebutuhan barang selama satu periode

k : ordering cost sekali pesan

h : holding cost persatuan nilai persediaan persatuan

waktu

c : purchasing cost persatuan nilai persediaan

t : waktu antara satu pesanan ke pesanan berikutnya

Titik saat pemesanan diterima (order point)

Rata-rata persediaan = Q/2

Waktu ( t ) t = Q/D

Biaya Total Persediaan = Ordering cost + Holding cost +

Purchasing cost.

Model Persediaan EOQ

a). Biaya pesan =

k : biaya pesan setiap kali pesan

D : permintaan per periode

Q : jumlah pemesanan optimal

b). Biaya simpan =

h : biaya simpan per unit per periode

Q : jumlah pemesanan optimal

c). Biaya pembelian = c

Rumus persediaan model Q (EOQ) adalah sbb :

Q (EOQ) =

2

Qh

Q

Dk

h

Dk2

to (waktu antar pemesanan optimal) diperoleh :

t o =

Contoh :

Permintaan harian suatu jenis barang diperkirakan 100 unit, Biaya

pemesanan diketahui Rp 100,- setiap kali pesan. Biaya

penyimpanan harian setiap unit persediaan Rp 0,02,- tentukan

jumlah pemesanan yang ekonomis dan waktu antar pemesanan

yang optimal.

Diketahui : D = 100 unit/hari

k = Rp 100,-/pesan

h = Rp 0,02,-/unit/hari

D

EOQ

Jumlah pemesanan ekonomis :

EOQ =

Waktu antar pemesanan :

to =

unitxx

h

Dk1000

02,0

10010022

hariD

EOQ10

100

1000

Documents

Perencanaan dan Pengendalian Produksi