Tugas Presentasi Mata KuliahMANAJEMEN OPERASIONAL

Dosen Pengajar: Dr. Dominikus Agus D., MSIE.

KASUS JURNAL TQM DALAM MANAJEMEN PENYEDIAAN;

“Production and Supply Optimization in PT. Goodyear Indonesia Tbk.”

This journal has been downloaded from IOPscience

Stefanny(0751601012)

Erwan Cipto (0741601004)

Firda Amalia(0751601006)

Jakarta, 8 February 2017

ABSTRAKTujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat suatu model Master Production Schedule (MPS) berdasarkan pertimbangan kebijakan perusahaan, kapasitas produksi dan supply yang diterima. Serta keefektifan metode peramalan yang digunakan perusahaan dalam meramalkan permintaan dan kapasitas produksi perusahaan. Selain itu juga untuk membuat sistem informasi yang dapat mendukung perusahaan dalam membuat MPS dikarenakan perusahaan masih melakukannya secara manual.

Sehingga terjadinya kesalahan pada saat membuat MPS dapat dikurangi. Untuk hal ini, metode yang digunakan adalah metode time series, Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), perhitungan kapasitas produksi, MPS, dan pendesainan sistem informasi.

Berdasarkan pengolahan dan analisa data yang dilakukan, didapatkan metode winter dengan periode 2 sebagai metode terbaik dan kapasitas produksi perusahaan sudah efektif. Serta sebuah MPS yang telah mengintegrasikan kebijakan, kapasitas produksi dan supply perusahaan. Pada akhirnya, berdasarkan hal tersebut didapatkan pula sebuah sistem informasi untuk mendukung dan mengurangi kesalahan dalam pembuatan MPS. Kata Kunci: Master Production Schedule (MPS), Sistem Informasi, Capacity, Supply, Metode Time Series, Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Winter

PENDAHULUANPT.Goodyear Indonesia.Tbk merupakan perusahaan manufaktur yang memproduksi ban, dan merupakan salah satu distributor ban terbesar di Indonesia yang tidak hanya menangani pangsa pasar dalam negeri tetapi luar negeri dengan mengekspor produknya. Penelitian ini akan berfokus pada bagian supply chain pada perusahaan yang mempunyai tugas mengatur supply, perencanaan produksi, dan pendistribusian produk. Selain itu menurut Stevenson (2009, p. 511) kegiatan lainnya yang terlibat dalam supply chain adalah peramalan, pembelian, dan penjadwalan produksi. Tetapi perlu diketahui bahwa supply yang diterima oleh perusahaan tidak berupa bahan baku, tetapi produk jadi. Hal ini terjadi karena beberapa faktor. - Pertama, perusahaan tidak sanggup memenuhi permintaan sehingga melakukan

outsourcing atau meminta pabrik yang berada di luar Indonesia untuk mengirimnya.

- Kedua, pabrik perusahaan di luar Indonesia memproduksi produk lebih dari permintaan sehingga didistribusikan ke cabang perusahaan lainnya.

- Ketiga, perusahaan tidak memiliki mesin untuk memproduksi produk yang diminta. Sehingga diperlukan informasi yang berkualitas dan benar untuk membantu dalam perencanaan produksi. (Gustavsson & Wanstrom, 2008, p.334)

Diketahui pula, untuk masalah peramalan, perusahaan menggunakan metode tersendiri yang tidak memiliki nama. Namun tidak diketahui apakah metode peramalan perusahaan sudah efektif atau belum. Oleh sebab itu dilakukan perhitungan peramalan tersendiri untuk mengetahuinya dengan menggunakan metode time series.

PENDAHULUAN- Menurut Baroto (2002, p.30) metode peramalan secara kuantitatif dengan menggunakan 2 waktu

sebagai dasar peramalan. Metode ini dilakukan dengan membuat pola dari permintaan yang kemudian dianalisa untuk di cari polanya yang akan memudahkan menentukan metode peramalan apa saja yang harus digunakan berdasarkan polanya.

- Cara menentukan bentuk pola yang paling mudah adalah dengan menggunakan mata atau secara visual. (Yulianto,2006, p.22). Dimana setelah memilih dan melakukan perhitungan dengan metode peramalan yang didapat akan dilakukan perhitungan akurasi dari peramalan atau error.

- Berdasarkan Nasution (2003, p.35), terdapat empat ukuran yang dapat digunakan. Tetapi dalam penelitian ini, perhitungan akurasi yang akan dipakai adalah Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Untuk nantinya digunakan untuk memilih metode peramalan terbaik berdasarkan tingkat akurasinya. Dari metode yang dipilih, kemudian dilakukan perbandingan dengan MSE dan MAPE metode perusahaan untuk melihat metode mana yang lebih baik. Selain itu juga, berdasarkan perhitungan akurasi, dapat diketahui apakah metode peramalan setiap kategori produk berbeda atau tidak. Hal ini untuk melihat apakah diperlukan metode peramalan yang berbeda untuk setiap kategori produk. Untuk mengukur efficiency dan utilization kapasitas produksi perusahaan, agar mengetahui apakah sudah baik atau belum diperlukan design capacity yang merupakan jumlah maksimum dari kapasitas produksi, proses atau fasilitas dalam kondisi ideal dan effective capacity yang merupakan design capacity. Tetapi waktu kerja dan maintance tidak diperhitungkan didalamnya. (Stevenson, 2009, p.188) Menurut Nasution (2003, p95) perencanaan produksi menyatakan ukuran agregat dan output manufaktur suatu perusahaan. Implementasi dari perencanaan produksi ini membutuhkan suatu pendisagregasian perencanaan produk agregat ke dalam perencaaan untuk masing-masing produk individual. Bentuk model dari MPS sendiri tidak ada patokan dimana setiap perusahaan memliki MPS yang berbeda dengan model MPS biasanya (Segersted,2006, p.3595). Pada akhirnya, akan dibuat sebuah sistem informasi untuk membantu bagian supply chain.

PERMASALAHAN

Big Quantities needed.

Production and Supply

Method

METODE PENELITIAN

1. Pengumpulan Data

– Data diperoleh secara acak. Sebelum memulai penelitian, dilakukanobservasi dan interview.

– Selanjutnya pengumpulan data dilakukan berdasarkan hasil productionterbaru, inventori produk, supply, labor day, mesin, forecasting danpermintaan (demand).

– Data diambil dari 2 kategori produk yaitu domestic dan export market.

– Setiap kategori, diambil 2 produk , yaitu 165/80 R13 83T TL DURAPLUS,175/65R14 82H DURAPLUS, HM G2020 10.00-20 16 TT, and HM XTRAGRIP 7.00-15 TT.

– Untuk Kategori Forecasting dan Demand, data tahun 2009-2011.

– Untuk Kategori consumer dan commercial bias, data tahun 2009-2012.

– Untuk Aktual produksi data yang diambil adalah data permintaankeseluruhan di tahun 2011.

2. Times Series Method– Metode Forecasting secara quantitative menggunakan waktu sebagai dasar forcasting.– Menggunakan data permintaan sebelumnya.– Parameter : waktu– Ada 4 pola, yaitu trend, seasonal, cylical and random.– Pembahasan Time series method mengacu pada 3 aspek, yaitu 1. Moving average, 2.

Weight moving average, 3. Winter.

METODE PENELITIAN

3. The Size of Forecasting AccuracyBerdasarkan Nasution, hasil dari Forcasting yang merupakan kesalahan forecasting yang terukur dapat diukur dari perbedaan antara hasil dari forecasting dan kebutuhan yang sebenarnya.

– Mean Square Error (MSE)

MSE dihitung dengan cara menjumlahkan penkuadratan dari seluruh kesalahan

forcasting dalam suatu periode dan dibagi dengan jumlah periode forcasting.

MSE = Σ ( At-Ft)2 (4)

n

– Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

MAPE adalah ukuran untuk kesalahan relative. MAPE biasanya lebih signifikan

dibandingkan MAD sebab MAPE menyatakan persentase perkiraan kesalahan dari

permintaan yang sebenarnya selama periode waktu tertentu yang akan memberikan

persentase kesalahan terlalu tinggi atau rendah

MAPE = ( 100 / n ) Σ │At- Ft │ (5)

At

METODE PENELITIAN

4. Master Production Schedule (MPS)

• MPS dapat dijadikan metode pengevaluasi jadwal alternatif dalam kapasitas yang dibutuhkan, memberikan masukan ke sistem MRP dan membantu manajer produksi untuk menentukan penjadwalan prioritas produksi. MPS akan menghasilkan keputusan tentangbagaimana items yang banyak tersebut diproduksi dan kapan item tersebut akandiproduksi.

• MPS menggerakkan system perencanaan kebutuhan material (MRP) dan membangunhubungan penting antara Forcasting, order entry dan kegiatan perencanaan produksi di satu sisi, dan perencanaan rinci dan penjadwalan komponen dan bahan baku di sisi lain.

METODE PENELITIAN

HASIL DAN PEMBAHASANPada pengolahan data untuk bagian teknik industri akan dimulai dari pembuatan pola untuk masing-masing kategori produk dan permintaan total dengan metode time series. Hal ini dilakukan untuk melihat pola data masing-masing kategori produk dan permintaan total. Untuk penentuan pola data, dilakukan dengan cara visual. Berdasarkan empat pola dalam metode time series akan diambil metode peramalan berdasarkan pola yang muncul. Dimana setiap masing-masing metode dilakukan perhitungan MSE dan MAPE untuk menentukan metode terbaik dan sekaligus melihat apakah diperlukan metode yang berbeda untuk masing-masing kategori produk. Selanjutnya akan dilakukan penghitungan MSE dan MAPE kembali, tetapi berdasarkan data peramalan metode perusahaan untuk kembali dibandingkan dengan metode peramalan yang didapat. Dari hasil perbandingan antara keduanya dapat diketahui metode mana yang lebih baik.

HASIL DAN PEMBAHASAN• Berdasarkan Pola data permintaan terhadap PT. Goodyear untuk

produknya dapat dilihat memiliki pola yang berulang setiap tahunnya. Selain itu pola yang sama dapat dilihat pada permintaan untuk pasar domestic dan export, serta untuk tipe produk consumer dan commercial bias. Maka berdasarkan analisa dan indentifikasi pola data secara visual, maka dapat diambil kesimpulan bahwa PT. Goodyear memiliki pola data musiman. Terdapat tiga jenis peramalan yang dapat digunakan yaitu, Moving Average, Weight Moving Average, dan Winter.

• Berdasarkan hasil Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) akan dilakukan perbandingan antara setiap produk dan periode yang digunakan untuk mencari MSE dan MAPE terkecil. Dimana pada tabel 1 dapat dilihat bahwa winter memiliki MSE dan MAPE terkecil dibandingkan moving average dan weight moving average. Oleh sebab itu metode peramalan yang dipilih adalah metode winter dengan periode 2 dikarenakan memiliki nilai MSE dan MAPE terkecil dari periode lainnya.

HASIL DAN PEMBAHASAN

a. Tabel 2, Berdasarkan hasil Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) akan dilakukan perbandingan antara setiap produk dan periode yang digunakan untuk mencari MSE dan MAPE terkecil. Dimana pada tabel 2 dapat dilihat bahwa winter memiliki MSE dan MAPE terkecil dibandingkan moving average dan weight moving average. Oleh sebab itu metode peramalan yang dipilih adalah metode winter dengan periode 2 dikarenakan memiliki nilai MSE dan MAPE terkecil dari periode lainnya.

b. Tabel 3, Perbandingan MSE dan MAPE Winter Dan Metode Perusahaan Produk Peramalan Perusahaan Winter 2 bulan Berdasarkan tabel dapat dilihat bahwa perbandingan untuk MSE dan MAPE terkecil. Metode peramalan winter memiliki MSE dan MAPE terkecil dibandingkan dengan metode perusahaan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode peramalan winter N= 2 merupakan metode peramalan terbaik untuk perusahaan. Maka berdasarkan metode winter N=2 akan dilakukan perhitungan peramalan untuk produknya. Sebelum memulai pembuatan MPS, terlebih dahulu dilakukan perhitungan peramalan berdasarkan metode yang didapat sebelumnya. Dimana akan didapatkan hasil berupa peramalan untuk tahun 2012 per produk. Kemudian dilanjutkan dengan melakukan perhitungan kapasitas untuk mengukur efficiency dan utilazition kapasitas produksi perusahaan. Perhitungan ini dilakukan berdasarkan data mesin yang didapatkan yang dilanjutkan dengan perhitungan safety stock memakai metode perusahaan.

HASIL DAN PEMBAHASAN

a. Tabel 4, Total Rata-Rata 90,3 89,8 Berdasarkan hasil perhitungan yang ditunjukan pada tabel 4 mengenai hasil efficiency dan utilization untuk setiap bulan dari perusahaan. Dapat dilihat bahwa efficiency dan utilization per bulan untuk kapasitas perusahaan sudah baik. Terlebih lagi dapat dilihat bahwa rata-rata dari efficiency dan utilization adalah 90.3% dan 89.8% dimana merupakan suatu angka yang terbilang sudah baik. Hal ini disebabkan karena produk yang dihasilkan perusahaan merupakan ban yang tidak terlalu memiliki perbedaan antara tiap tipe produk ban.

b. Berdasarkan data yang diberikan perusahaan serta hasil wawancara dan observasi yang dilakukan di perusahaan. Diketahui bahwa perusahaan memiliki beberapa kebijakan yang akan mempengaruhi MPS. Sehingga menuntut sebuah bentuk model MPS yang disesuaikan dengan kebijakan perusahaan Untuk perhitungan safety stock dengan metode perusahaan adalah dengan cara menjumlahkan periode permintaan yang kemudian dibagi jumlah periode dan dikali dengan 0.5

HASIL DAN PEMBAHASAN

a. Tabel 5, Model MPS yang dibuat berdasarkan MPS standar yang ada, tetapi memiliki perbedaan dengan adanya supply, customer order II, capacity dan difference. Customer order II didapatkan dari pengurangan customer order dengan supply dan difference didapatkan dari pengurangan capacity dengan master schedule. Bila terdapat kekurangan produksi pada penjadwalannya karena perbedaan permintaan dan kapasitas produksi maka akan dibiarkan. Sebab, hal tersebut memerlukan persetujuan manajemen tingkat atas dalam menentukan tindakan yang harus diambil. Meskipun demikian, berdasarkan wawancara diketahui bahwa kekurangan produksi tersebut dapat diantisipasi dengan supply dari pabrik PT. Goodyear di luar Indonesia atau dengan kebijakan lainnya yang dimiliki perusahaan.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Tabel 6 dan Tabel 7. Pada dasarnya, MPS untuk per produk hamper sama dengan MPS total. Tetapi memiliki perbedaan dimana pada MPS perproduk akan dilakukan perbandingan kapasitas produksi dengan menjumlahkan master schedule dari setiap produk berdasarkan kategori mesin. Bila terdapat kapasitas produksi tidak mencukupi maka akan dilakukan pertimbangan kembali berdasarkan kebijakan yang dimiliki perusahaan dan keputusan akhir pada manajemen tingkat atas. Selanjutnya akan memasuki sistem informasi, dimana dilakukan analisa dan desain atas sistem informasi baru yang akan dibuat. Hal yang diperlukan dalam analisa adalah analisa pada proses bisnis perusahaan dan kemudian pada bagian supply chain yang menjadi fokus dalam sistem informasi yang didesain. Dimana akan menghasilkan rich picture, activity diagram, use case, use case description event table, object, class diagram dan sequence diagram. Dengan demikian tahap analisa selesai dan dilanjutkan tahap desain yang mendesain user interface, sequence diagram untuk setiap use case, class diagram design, architecture, dan desain database. Berdasarkan desain yang dibuat akan dilanjutkan dengan melakukan pemograman untuk sistem informasi yang didesain.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Gambar 1, Activity Diagram Bagian Supply Chain a. Berdasarkan hasil observasi diketahui bahwa bagian supply chain yang menjadi

fokus penelitian diketahui bahwa bagian supply chain memerlukan sebuah sistem yang mampu membantu meningkatkan proses kerja dan memperkecil tingkat kesalahan yang mungkin terjadi. Hal ini untuk menghemat waktu pengerjaan yang dilakukan bagian supply chain dalam membuat penjadwalan produksi dan meminimalisasikan kesalahan yang mungkin terjadi. Dimana untuk mendukung sistem ini, bahasa pemograman yang akan digunakan adalah VB.net untuk mendapatkan user interface yang user friendly dan untuk database akan menggunakan MySQL.

b. Proses kegiatan bagian supply chain sendiri, dimulai pada saat bagian supply chain menerima data order/demand dari bagian sales. Kemudian bagian supply chain akan memeriksa produk yang masih tersedia pada warehouse. Setelah memastikan jumlah produk yang tersedia di warehouse, maka bagian supply chain akan menerbitkan order confirmation yang dikirim ke bagian finance. Bagian supply chain pun akan memeriksa kapasitas produksi bagian manufacturing, agar dapat mengetahui batas produksi yang dapat dilakukan.

c. Selanjutnya bagian supply chain akan langsung membuat penjadwalan produksi berdasarkan kebijakan yang dimiliki perusahaan, dan menunggu order release dari bagian sales. Setelah order release diterima bagian supply chain akan langsung menerbitkan production order ke bagian manufacturing. Bagian manufacturing yang telah selesai memproduksi produk akan mengirimkan konfirmasi bahwa produk telah selesai dibuat. Bagian supply chain kemudian akan menerbitkan delivery order untuk produk yang telah selesai dibuat ke warehouse yang kemudian akan dikirim ke customer.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Gambar 2, Navigation Diagram Desain User Interface.

a. Setelah sistem informasi yang didesain selesai dibuat akan dilanjutkan pengujian untuk memastikan sistem berjalan dengan baik.

b. Pada tahap akhirnya akan dilakukan pengimplementasian terhadap sistem informasi yang dibuat ke dalam sistem perusahaan. Dimana akan dilakukan analisa pemilihan metode pengimplementasian yang akan disarankan kepada perusahaan serta time line dari proses implementasi.

KESIMPULAN

Berdasarkan pada hasil analisa dan perancangan yang telah dilakukan, makabeberapa impulan yang didapat dari penelitian ini adalah:

1. Metode peramalan yang lebih baik mendukung perusahaan adalah metode peramalan winter dengan N=2

2. Perusahaan tidak memerlukan metode peramalan berbeda3. Produksi pada perusahaan adalah optimal.4. Model MPS yang disarankan dengan memasukkan kebijakan perusahaan

kedalamnya seperti capacity dan supply dalam MPS.5. Sistem informasi yang dibutuhkan perusahaan adalah sistem informasi

yang dapat membantu perusahaan dalam menembus penjadwalan & membandingkan dengan kapasitas produksi perusahaan.

6. Pengimplementasian yang dilakukan adalah secara langsung atau direct cutover.

SARAN

Beberapa saran yang diberikan peneliti kepada perusahaan, yaitu :

1. Perusahaan sebaiknya memperbarui metode-metode yang digunakan dalam perusahaan agar menjadi lebih optimal.

2. Perusahaan sebaiknya mengganti kode manufaktur dengan kode SAP.

3. Perusahaan sebaiknya membuat backup data secara berkala untuk menghindari kemungkinan-kemungkinan yang tidak diinginkan.

IT’S TIME TO HEAR YOUR FEEDBACK…