Definisi Perencanaan Produksi Agregat (skripsi dan tesis)

Menurut Baroto (2002), perencanaan agregat merupakan perencanaan produksi jangka menengah. Horizon perencanaannya biasanya berkisar antara 1 sampai 24 bulan. Horizon waktu ini tergantung pada karakteristik produk dan jangka waktu produksi. Pada dasarnya perencanaan produksi agregat merupakan suatu proses penetapan tingkat output/kapasitas produksi secara keseluruhan guna memenuhi tingkat permintaan yang diperoleh dari peramalan dan pesanan dengan tujuan meminimalkan total biaya produksi.

Menurut Kusuma (2004), perencanaan agregat bertujuan untuk merencanakan jadwal induk produksi untuk beberapa periode mendatang, merencanakan kondisi optimal ketersediaan sumber daya terhadap ekspektasi permintaan produk serta pengembangan strategi penggunaan sumber daya itu. Tujuan perencanaan agregat ialah menggunakan sumber daya manusia dan peralatan secara produktif. Kata agregat menunjukan bahwa perencanaan dilakukan di tingkat kasar dan dimaksudkan untuk memenuhi kebutuhan total seluruh produk dengan menggunakan seluruh sumber daya manusia dan peralatan yang ada pada fasilitas produksi tersebut. Namun menurut Kusuma (2004), perlu diperhatikan bahwa satuan agregat hanya digunakan pada beberapa produk yang menggunakan fasilitas produksi yang sama. Jika terdapat dua produk yang menggunakan dua fasilitas produksi yang berlainan. Hal itu berarti bahwa kedua produk itu tidak perlu dikonversikan ke dalam satuan agregat.

Beberapa fungsi perencanaan agregat yaitu :

a.       Menjamin rencana penjualan dan rencana produksi konsisten terhadap rencana strategi perusahaan.

b.      Alat ukur performansi proses perencanaan produksi.

c.       Menjamin kemampuan produksi terhadap rencana produksi.

d.      Memonitor hasil produksi aktual terhadap rencana produksi dan membuat penyesuaian.

e.       Mengatur persediaan produk jadi untuk mencapai target dan membuat penyesuaian.

f.       Mengarahkan penyusunan dan pelaksanaan jadwal induk produksi.

Machfud dalam Hadi (2005) berpendapat bahwa perencanaan produksi agregat berkaitan dengan permasalahan ketidakseimbangan antara permintaan dan kemampuan produksi pada setiap periode perencanaan. Hal ini secara umum tingkat permintaan produk selalu tidak sama antar periode satu ke periode lainnya. Menurut Hill dalam Hadi (2005), karakteristik perencanaan produksi agregat adalah sebagai berikut :

a.       Tingkat agregat permintaan akan produk terdiri dari satu atau beberapa kategori produk. Permintaan diasumsikan berfluktuasi, tidak pasti atau musiman.

b.       Kemungkinan berubahnya variabel pasokan dan permintaan

c.       Fasilitas dianggap tetap dan tidak dapat diperluas.

Perencanaan agregat juga merupakan suatu keputusan mengenai kapasitas jangka menengah. Perencanaan agregat merupakan langkah awal aktivitas perencanaan produksi yang dipakai sebagai pedoman untuk langkah selanjutnya, yaitu penyusunan Jadwal Induk Produksi (Baroto, 2002).

Bill Of Material (BOM) (skripsi dan tesis)

Bill of materials (BOM) didefinisikan oleh sebagai cara komponen-komponen itu bergabung ke dalam suatu produk selama proses manufacturing (Gasperz, 2004). Pendapat lain, Bill of Material (BOM) adalah suatu (sub assembly) yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan apabila perusahaan mampu memproduksi sendiri sub assembly nya (Katherine, 2003).

Struktur produk terdiri dari langkah pengurutan pengerjaan komponen pembentuk produk akhir yang ditempatkan pada tingkat (level) teratas dan seterusnya, sehingga membentuk sebuah bagan sistem pengerjaan. Untuk produk akhir (produk jadi) ditandai dengan tingkat (level) 0 dan semakin kebawah maka nomor tingkat (level) akan bertambah.

Terdapat 2 cara penomoran tingkat (level) struktur produk, yaitu:

1.    Single Level

Jenis ini menggambarkan hubungan sebuah induk dengan level komponen–komponen pembentuknya.

2.    Multi Level

Jenis ini menggambarkan struktur produk yang lengkap dari tingkat (level) 0 sampai tingkat (level) yang paling bawah.

Kegunaan struktur produk secara garis besar adalah :

1.      Mengetahui berapa jumlah item penyusunan suatu produk akhir.

2.      Memberikan rincian mengenai komponen apa saja yang dibutuhkanuntuk menghasilkan suatu produk.

Kegunaan dari BOM adalah :

1.      Untuk menghitung biaya produk dan harga jual sehingga dapat diketahui laba dari hasil penjualan produk.

2.      Menentukan komponen–komponen mana saja yang harus dibuat sendiri atau dibeli.

3.      Menentukan komponen–komponen dalam daftar pembelian dan order produksi yang harus dilepas.

Terdapat beberapa macam jenis BOM adalah :

1.      Eksplosion

Merupakan BOM dengan urutan dimulai dari induk sampai komponen pada level paling bawah. BOM jenis ini menunjukkan komponen yang membentuk suatu induk dari level teratas sampai level terendah.

2.      Implosion

Merupakan BOM dimana urutan dimulai dari komponen sampai induk atau level paling atas. Secara singkat BOM jenis ini adalah kebalikan dari BOM eksplosion.

Akurasi dan kontrol peramalan (skripsi dan tesis)

            Jika beberapa model cocok untuk kondisi tertentu maka perlu ditentukan model terbaik (tidak bebas) atau jika hanya terdapat satu model yang cocok, maka perlu model lain sebagai pembanding untuk melihat keefektifan model tersebut. Proses ini disebut dengan kesalahan peramalan. Kesalahan peramalan pada periode t adalah selisih dari data aktual dan hasil perhitungan .

      Kualitas hasil peramalan yang disusun sangat ditentukan oleh proses pelaksanaan penyusunannya. Peramalan yang baik adalah peramalan yang dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah atau prosedur penyusunan yang baik. Pada dasarnya ada empat langkah yang penting, yaitu :

a.       Mengumpulkan data, tahap ini dilakukan dengan cara mengumpulkan data masa lalu sesuai kebutuhan.

b.      Memplotkan data, tahap ini dilakukan  apabila data yang dibutuhkan sudah lengkap, kemudian diplotkan dengan maksud untuk mengetahui pola data masa lalu untuk peramalan periode berikutnya.

c.       Menentukan beberapa metode peramalan, tahap ini dilakukan alternatif metode peramalan yang akan digunakan sesuai pola data masa lalu.

d.      Menentukan metode peramalan data yang representatif, tahap ini dilakukan penentuan metode yang representatif dari beberapa metode peramalan yang dipilih sesuai dengan pola data dari peramalan masa lalu. Parameter yang digunakan yaitu dengan cara mencari nilai kesalahan yang terkecil. Metode peramalan yang baik adalah metode yang memberikan penyimpangan antara hasil peramalan dengan nilai kenyataan sekecil mungkin.

Teknik-teknik peramalan data deret berkala (skripsi dan tesis)

         Penyelesaian peramalan memiliki beberapa metode yang umum seperti metode weight moving average, exponential smoothing, dan regresi linier. Berikut ini adalah penjelasan dari metode tersebut (Gaspersz, 2004).:

a.       Metode Weight Moving Average (WMA)

Model rata-rata begerak terbobot lebih responsif terhadap perubahan, karena data dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. Suatu model rata-rata bergerak n-periode terbobot, weighted MA(n), dinyatakan sebagai berikut:

Selanjutnya untuk mengetahui sejauh mana keandalan dari model peramalan weighted moving average (WMA), maka diharuskan untuk membuat peta kontrol tracking signal. Cara untuk bisa mendapatkan nilai tracking signal harus dicari terlebih dahulu nilai MAD yang didapat dari rumus matematis adalah sebagai berikut (Gaspersz, 2004).

b.      Metode Exponential Smoothing (ES)

Metode peramalan dengan pemulusan eksponensial biasanya digunakan untuk pola data yang tidak stabil atau perubahannya besar dan bergejolak. Metode permalan ini bekerja hampir serupa dengan alat thermostat. Apabila galat ramalan (forecast error) adalah positif, yang berarti nilai aktual permintaan lebih tinggi daripada nilai ramalan (A–F>0), maka model pemulusan eksponensial akan secara otomatis meningkatkan nilai ramalannya. Sebaliknya, apabila galat ramalan (forecast error) adalah negatif, yang berarti nilai aktual permintaan lebih rendah daripada nilai ramalan (A – F < 0), maka metode pemulusan eksponensial akan secara otomatis menurunkan nilai ramalan. Proses penyesuaian ini berlangsung secara terus-menerus, kecuali galat ramalan telah mencapai nol. Peramalan menggunakan metode pemulusan eksponensial dilakukan berdasarkan formula seperti di bawah ini (Gaspersz, 2004).

Cara yang digunakan untuk mengetahui sejauh mana keandalan dari model peramalan berdasarkan pemulusan eksponensial harus menggunakan peta kontrol tracking signal dan membandingkan apakah nilai-nilai ramalan itu telah menggambarkan atau sesuai dengan pola historis dari data aktual permintaan (Gaspersz, 2004).

c.        Metode Regresi Linier

Metode regresi linier sering sekali dipakai untuk memecahkan masalah-masalah dalam penaksiran tentunya hal ini berlaku juga dalam peramalan sehingga metode regresi linier menjadi suatu metode yang mempunyai taksiran terbaik diantara metode-metode yang lain. Metode regresi linier dipergunakan sebagai metode peramalan apabila pola historis dari data aktual permintaan menunjukkan adanya suatu kecenderungan menaik dari waktu ke waktu. Istilah regresi linier berarti, bahwa rataan (µy|x) berkaitan linier dengan x dalam bentuk persamaan linier populasi (Hasan, 1999).

µy|x = α + βx,

Koefisien regresi α dan β merupakan dua parameter yang akan ditaksir dari data sampel. Bila taksiran untuk kedua parameter itu masing-masing dinyatakan dengan a dan b maka µy|x dapat ditaksir dengan ŷ dari bentuk garis regresi berdasarkan sampel atau garis kecocokan regresi (Hasan, 2005).

ŷ = a + bx

Keterangan

Ŷ : nilai ramalan permintaan pada peiode ke-t

a : intersept

b :slope dari garis kecenderungan,merupakan tingkat perubahan dalam permintaan.

x : indeks waktu ( t = 1,2,3,...,n) ; n adalah banyaknya periode waktu

Dengan taksiran a dan b masing-masing menyatakan perpotongan dengan sumbu y dan kenaikannya. Lambang ŷ digunakan di sini untuk membedakan antara taksiran atau nilai prediksi yang diberikan oleh garis regresi sampel dan nilai y amatan percobaan yang sesungguhnya untuk suatu nilai x. Slope dan intersept dari persamaan regresi linier dihitung dengan menggunakan formula berikut (Hasan, Hasan, 2005):

        

Faktor-faktor yang mempengaruhi peramalan produksi (skripsi dan tesis)

Suatu perusahaan memerlukan sumber daya yang akan digunakan untuk memproduksi barang. Sumber daya tersebut berupa bahan mentah, bahan pendukung, mesin-mesin, tenaga kerja, peralatan pendukung dan lain-lain. Tiap-tiap perusahaan tentu saja akan mempunyai jumlah dan jenis sumber-sumber produksi yang berbeda satu sama lain.

Faktor yang menjadi kendala dalam proses produksi yang mempengaruhi penentuan volume produksi dan tingkat kombinasi produksi optimal antara lain (Reksohadiprodjo dan Gitosudarmo, 2008):

a.       Kapasitas bahan baku

Dengan tersedianya bahan baku dalam perusahaan, maka perusahaan dapat melakukan produksi dan besarnya jumlah kapasitas bahan baku dapat mempengaruhi tingkat produksi yang optimal. Apabila kapasitas bahan baku yang tersedia cukup besar, maka perusahaan dapat memperoleh luas produksi yang lebih besar pula. Sebaliknya apabila jumlah kapasitas bahan baku yang tersedia relatif kecil maka perusahaan akan memperoleh luas produksi yang lebih kecil pula.

b.      Kapasitas mesin

Kapasitas mesin yang dimiliki oleh perusahaan dapat mempengaruhi jumlah output yang dihasilkan selama produksi. Meskipun bahan baku yang tersedia cukup besar jumlahnya, namun apabila kapasitas mesin yang tersedia kurang mencukupi untuk memproses bahan baku tersebut, maka tingkat output yang dihasilkannya pun relatif kecil.

c.       Jumlah tenaga kerja

Tersedianya tenaga kerja dalam perusahaan sangat diperlukan guna pelaksanaan produksi, karena tenaga kerja yang tersedia baik jumlah maupun mutunya sangat menentukan luas perusahaan dalam suatu perusahaan. Perusahaan tidak mungkin melakukan proses produksi melebihi dari kemampuan jumlah tenaga kerja yang dimilikinya.

d.      Batasan permintaan

Batasan permintaan merupakan dasar pedoman bagi  perusahaan untuk menentukan luas produksi. Dalam hal ini, batasan permintaan ditentukan melalui peramalan dengan menggunakan data produksi sebelumnya yang diolah dengan bantuan program. Dalam melakukan perhitungan peramalan tersebut , terdapat sepuluh metode yang dapat digunakan kemudian akan dicari MAD terkecil. Peramalan adalah suatu perkiraan atau dugaan suatu peristiwa/kejadian pada masa yang akan datang sebagai bagian dari integral aktivitas pengambilan keputusan. Dalam melakukan peramalan dapat dilakukan dengan dua teknik, yaitu metode kuantitatif dan metode kualitatif.

Metode kuantitatif meliputi metode deret berkala ( time series ) dan metode kausal. Yang mana metode time series memprediksi masa yang akan datang berdasarkan data masa lalu untuk menentukan pola masa lalu dan mengekstrapolasi pola tersebut untuk masa yang akan datang. Sedangkan metode kausal mengasumsikan faktor yang diramal memiliki hubungan sebab akibat terhadap beberapa variable independent, sehingga pada akhirnya dapat menentukan hubungan antar faktor dan menggunakan hubungan tersebut untuk meramal nilai-nilai variable independent.

Metode time series menggambarkan berbagai gerakan yang terjadi pada sederetan data pada waktu tertentu. Langkah penting dalam memilih metode time series adalah dengan mempertimbangkan jenis pola data. Pola data dapat dibedakan menjadi empat jenis siklus dan trend (Makridarkis dan Wheelwrightd dalam Yamit, 2007), yaitu :

a.       Pola horizontal, terjadi bilamana nilai data berfluktuasi disekitar nilai rata-rata konstan. Contoh, suatu produk yang permintaannya tidak meningkat atau menurun selama waktu tertentu.

b.      Pola musiman, terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman. Contoh permintaan es krim, jas hujan, dan lain sebagainya.

c.       Pola silkus, terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti siklus bisnis.

d.      Pola trend, terjadi bilaman terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data.

Definisi Peramalan Produksi (skripsi dan tesis)

Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan (Heizer dan Render, 2004). Menurut Kusuma (1999), peramalan adalah tingkat permintaan satu atau lebih produk selama beberapa periode mendatang. Peramalan produksi penting dan perlu karena beberapa hal, sebagai berikut :

a.         Ada ketidakpastian aktivitas produksi di masa yang akan datang

b.        Kemampuan & sumber daya perusahaan yang terbatas

c.         Untuk dapat melayani konsumen lebih baik, melalui tersedianya hasil produksi yang baik.

Tujuan peramalan dalam manajemen operasional adalah untuk mengurangi ketidakpastian produksi, agar langkah proaktif/antisipatif dapat dilakukan, dan untuk keperluan penjadwalan produksi. Peramalan dapat dipengaruhi oleh lingkungan eksternal dan lingkungan internal perusahaan. Lingkungan eksternal dapat berupa pendapatan konsumen, promosi pesaing,  harga pesaing, ketersedian produk, efektifitas kompetitif, efesiensi saluran yang digunakan, karakteristik pelanggan, dan lain sebagainya. Sedangkan lingkungan internal adalah kebijakan-kebijakan yang dilakukan dalam perusahaan, berupa kebijakan promosi, biaya dan saluran perusahaan (Makridakis et al., 1995).

Beberapa langkah yang perlu diperhatikan untuk memastikan bahwa peramalan permintaan yang dilakukan dapat mencapai taraf ketepatan yang optimal (Baroto, 2002) adalah sebagai berikut :

1.      Penentuan tujuan. Tujuan peramalan tergantung pada kebutuhan informasi para manajer. Analisis peramalan membicarakan dengan cara „decision maker‟ untuk mengetahui apa kebutuhan mereka dan selanjutnya menentukan:

a.               Variabel apa yang diramalkan,

b.              Siapa yang menggunakan hasil peramalan,

c.               Untuk tujuan apa hasil peramalan digunakan,

d.              Peramalan jangka panjang atau jangka pendek yang diperlukan,

e.               Derajat ketepatan peramalan yang diinginkan,

f.               Kapan peramalan diperlukan,

g.              Bagian-bagian peramalan yang diinginkan, seperti peramalan untuk kelompok pembeli, kelompok produk, atau daerah geografis.

2.      Pengembangan model. Model mempermudah pengolahan dan penyajian data untuk dianalisis, bila dimasukkan data input akan menghasilkan output berupa ramalan di masa yang akan datang. Validitas dan reliabilitas ramalan sangat ditentukan oleh model yang digunakan.

3.      Pengujian Model. Pengujian model bertujuan untuk melihat tingkat akurasi, validitasi, dan reliabiltas yang diharapkan. Bila model telah memenuhi tingkat akurasi, validitas, dan reliabilitas yang telah ditetapkan (langkah 1), maka model ini dapat diterima. Perlu dipahami model yang dipilih belum tentu merupakan model yang terbaik.

4.      Penerapan model. Penerapan model dengan cara memasukkan data historis (data masa lalu) untuk menghasikan suatu ramalan.

5.      Revisi dan evaluasi. Hasil ramalan yang telah dibuat harus senantiasa ditinjau ulang untuk diperbaiki. Perbaikan perlu bila terdapat perubahan berarti pada variabel input-an. Hasil peramalan harus dibandingkan dengan kondisi nyata untuk menentukan apakah model peramalan yang digunakan masih memiliki tingkat akurasi yang ditetapkan. Bila tidak, maka model peramalan harus dikembangkan ulang.

Umumnya jumlah yang diproduksi sangat ditentukan oleh besarnya permintaan akan produk. Berdasarkan jumlah permintaan yang diramalkan operasi, maka sub sistem operasi merencanakan dan merancang sistem, dan menjadwalkan sistem serta mengendalikan sistem tersebut. Dalam merencanakan dan merancang sistem tercakup perancangan produk, perancangan proses, investasi dan penggantian peralatan, serta perencanaan kapasitas. Sedangkan dalam penjadwalan sistem tercakup perencanan produksi menyeluruh dan penjadwalan operasi.

Dalam pengendalian sistem (controlling the system) mencakup pengendalian produksi, pengendalian persediaan, pengendalian tenaga kerja dan pengendalian biaya. Ketiga kegiatan tersebut, yaitu perencanaan sistem, penjadwalan sistem, dan pengendalian sistem menentukan hasil keluaran berupa barang atau jasa. 

Pengukuran Produktivitas Manajemen Proyek (skripsi dan tesis)

Secara umum pengukuran produktivitas berarti perbandingan yang dapat dibedakan menjadi 3 (tiga) jenis yang sangat berbeda (Sinungan, 2000), yaitu:

1.      perbandingan-perbandingan antara pelaksanaan sekarang dengan historis yang tidak menunjukkan apakah pelaksanaan sekarang ini memuaskan, namun hanya mengetengahkan apakah meningkatkan atau berkurang serta tingkatannya,

2.      perbandingan pelaksanaan antara satu unit (perorangan tugas, seksi, proses) dengan lainnya. Pengukuran seperti ini menunjukkan pencapaian relative, dan

3.      perbandingan pelaksanaan sekarang dengan targetnya dan inilah yang terbaik sebagai memusatkan perhatian pada sasaran serta tujuan.

 Melakukan pengukuran produktivitas sudah banyak metode yang dikembangkan. Untuk setiap metode diperlukan suatu perangkat data dan untuk itu diperlukan pula suatu sistem administri yang sesuai untuk dapat mencatat data-data yang diperlukan secara berkesinambungan, apabila metode yang dipakai sangat pelik dan komplek maka semakin komplek pula administarasi yang harus dilakukan (Syarif, 1987).

Pengukuran produktivitas tenaga kerja dapat dilakukan secara langsung, yaitu dengan membagi output dan input pekerjaan (Reksohadiprojo, 1998). Pengukuran produktivitas dilakukan dengan membagi output dengan input (Syarif, 1987), yaitu:

Produktivitas = Hasil Pekerjaan (Volume)  ................................... (3.1)

Jumlah tenaga/waktu

Ukuran hasil pekerjaan (volume) dapat dinyatakan dalam bentuk-bentuk antara lain:

1.      jumlah satuan fisik produk/jasa, dan

2.      jumlah pekerjaan/kerja.

Ukuran jumlah tenaga/waktu dapat dinyatakan dalam bentuk, antara lain:

1.      jumlah tenaga kerja,

2.      jumlah waktu, dan

3.      jumlah material.

Produktivitas penggunaan suatu alat atau bahan tertentu seperti aspal dapat diperbandingkan secara langsung melalui ukuran-ukuran di atas atau melalui pembuatan grafik yang menyatakan perbandingan hasil pekerjaan terhadap penggunaan sumber daya