BAB III Materi Khusus PPIC [PDF]

Citation preview

Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



BAB III MATERI KHUSUS PRODUCTION PLANNING AND INVENTORY CONTROL (PPIC)



3.1



Pendahuluan



3.1.1



Latar Belakang Suatu perusahaan yang membangun diri dan berkembang untuk mampu



bersaing di pasar internasional, perusahaan akan selalu berupaya menjalankan seluruh misi secara sistematis dan profesional. Salah satunya adalah perusahaan garam yaitu PT. Garam (Persero). PT. Garam (Persero) merupakan satu-satunya Badan Usaha Milik Negara yang berusaha di bidang industri dan perdagangan garam, merupakan kedudukan cukup strategis ditinjau dari keberadaannya untuk menyediakan salah satu bahan kebutuhan pokok di dalam kehidupan manusia. Garam merupakan komoditas yang berisi zat atau mineral yang sangat esensial bagi kebutuhan tubuh manusia yang sampai saat ini belum ada penggantinya atau substitusinya. Kebutuhan garam ini akan tetap diperlukan sepanjang kelangsungan hidup manusia. Kebutuhan garam konsumsi nasional cenderung mengalami peningkatan seiring dengan peningkatan pertumbuhan penduduk dan industri. Data dari Deperindag menyatakan bahwa kebutuhan Garam Nasional sebesar 2.650.000 ton, yang akan dipenuhi oleh PT. Garam (Persero) sebesar 450.000 ton dan Garam Rakyat 1.080.000 ton sedangkan kekurangannya dipenuhi dari Garam Impor sebesar 1.120.000 ton (PT. Garam (Persero), 2013). Kondisi umum PT. Garam (Persero) sampai saat ini masih mengalami perkembangan, hal ini terbukti bahwa dari tahun ke tahun perusahaan ini menunjukkan suatu perkembangan yang dapat dikatakan cukup baik. Suatu perusahaan yang didirikan mempunyai tujuan yang ingin dicapai, untuk mencapai tujuan tersebut maka harus didasari dengan adanya perencanaan. Sebuah perencanaan yang matang merupakan awal dari proses dalam bekerja membangun sistem pada tiap lini bisnis, mulai dari produksi, proses pengolahan dan pengemasan, disribusi hingga pada pemasaran produk. Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



27



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



Dalam perkembangan bisnis saat ini dengan persaingan yang begitu ketat, mengharuskan suatu perusahaan melakukan perencanaan dan kerja keras untuk merealisasikanya. Penjualan merupakan salah satu indikator paling penting dalam sebuah perusahaan, bila tingkat penjualan yang dihasilkan oleh perusahaan tersebut besar, maka laba yang dihasilkan perusahaan itu pun akan besar pula. Sehingga perusahaan dapat bertahan dalam persaingan bisnis dan bisa mengembangkan usahanya (Pakaja, 2012). Penjualan merupakan sumber hidup suatu perusahaan, karena dari penjualan dapat diperoleh laba serta suatu usaha untuk memikat konsumen. Sehingga jika penjualan terus berkembang maka perusahaan akan terus bertahan dalam persaingan bisnis, dan perusahaan akan selalu berkembang. Dunia usaha yang terus berubah dengan cepat, serta banyaknya persaingan pengusaha yang semakin banyak, mengharuskan perusahaan untuk mampu menganalisis lingkungan usaha dan memprediksi berbagai kemungkinan yang terjadi di masa depan. Kegiatan meramal atau forecast masa depan merupakan salah satu usaha perusahaan sebagai dasar pengambilan keputusan strategis dalam kelangsungan usaha. Perusahaan pemasar yang baik menginginkan informasi untuk membantu mereka mengevaluasi kinerja masa lalu dan merencanakan kegiatan masa depan. Prediksi merupakan sumber informasi yang dapat digunakan oleh perusahaan untuk mempersiapkan diri dalam menentukan strategi ke depan yang lebih baik. Prediksi penjualan adalah salah satu cara untuk dapat bersaing atau bahkan dapat meningkatkan laba perusahaan sehingga prediksi diperlukan untuk menyetarakan antara perbedaan waktu yang sekarang dan yang akan datang terhadap kebutuhan. (Lobo, 2014) Memprediksi penjualan yang kurang akurat mengakibatkan biaya produksi akan meningkat, sehingga seluruh investasi yang ditanamkan menjadi kurang efisien. Permasalahan tersebut dapat diantisipasi dengan melakukan suatu prediksi kemungkinan terjadinya penurunan ataukenaikan penjualan pada periode yang akan datang dengan diperoleh informasi yang akurat sehingga perusahaan dapat mempersiapkan strategi yang harus ditempuh dalam menghadapi suatu kondisi tertentu. Hal ini mengharuskan perusahaan untuk dapat merencanakan semua Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



28



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



parameter produksi dengan baik, sehingga diharapkan keuntungan perusahaan akan selalu meningkat. Peramalan dilakukan bertujuan untuk mengetahui perkiraan penjualan yang akan datang, untuk memenuhi kebutuhan konsumen. Peramalan penjualan ini tentang prediksi penjualan kedepanya apakah sudah memenuhi target penjualan atau belum, agar dapat merencanakan strategi penjualan pada periode yang akan datang dan peramalan tersebut diperoleh dari data permintaan atau penjualan pada periode sebelumnya. Dengan adanya peramalan maka perusahaan akan dapat melakukan pengambilan keputusan yang tepat dalam produksinya, namun dalam kegiatan peramalan memerlukan penerapan beberapa metode, hal ini bertujuan untuk mengetahui permintaan produk penjualan di masa depan. Pada umumnya, metode peramalan terbagi menjadi dua yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif. Metode kualitatif lebih kepada mengandalkan intuisi yang dimiliki manusia daripada penggunaan data historis sehingga metode ini juga disebut metode peramalan subjektif. Metode ini banyak digunakan dalam mengambil keputusan sehari-hari dalam keadaan yang mendesak. Sedangkan metode kuantitatif adalah metode forecasting menggunakan data-data yang dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numerik. Metode ini terbagi menjadi dua yaitu metode kausal dan metode time series atau runtun waktu. 3.1.2



Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang ada maka dapat dirumuskan permasalahan



sebagai berikut: 1. Bagaimana cara mengetahui dan mempelajari sistem produksi di PT. Garam (Persero)- Segoromadu Gresik? 2. Bagaimana cara menganalisis penjualan Garam di PT. Garam (Persero)Segoromadu Gresik dengan metode time series? 3. Bagaimana cara menentukan metode peramalan permintaan yang cocok untuk digunakan PT. Garam (Persero)-Segoromadu Gresik?



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



29



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



3.1.3



Tujuan Penelitian Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah maka tujuan penelitian ini



adalah sebagai berikut: 1. Mengetahui dan mempelajari sistem produksi garam pada PT. Garam (Persero)-Segoromadu Gresik. 2. Menganalisa penjualan garam di PT. Garam (Persero)-Segoromadu Gresik dengan menggunakan metode time series. 3. Menentukan metode peramalan permintaan yang cocok untuk PT. Garam (Persero)-Segoromadu Gresik. 3.1.4



Manfaat Penelitian Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalahnya maka praktikum ini



memiliki manfaat sebagai berikut: 1. Adapun manfaat yang didapatkan perusahaan dari penelitian ini adalah: a. Diharapkan pada penelitian kali ini perusahaan dapat mengetahui sistem produksi terbaik yang dapat diterapkan pada produksi di PT. Garam (Persero)-Segoromadu Gresik. b. Diharapkan perusahaan mendapatkan usulan perbaikan pada sistem produksi guna meningkatkan efektifitas dan efisinsi pada produksi dengan penjadwalan produksi time series. 2. Adapun manfaat yang didapatkan oleh institusi adalah: a. Penelitian ini dapat digunakan sumber referensi pembelajaran dalam bangku perkuliahan. b. Dapat menambah wawasan dan juga referensi untuk penelitian selanjutanya. 3. Adapun menfaat yang didapatkan oleh peneliti adalah: a. Dapat menambah pengetahuan dan pengalaman dengan menerapkan metode Time Series dalam permasalahan penjadwalan produksi yang ada pada Perencanaan dan Pengendalian Produksi suatu perusahaan.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



30



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



b. Dapat menerapkan ilmu yang didapatkan dari bangku kuliah untuk diterapkan pada penelitian. c. Dapat menggunakan software POM QM for windows dalam peramalan produksi. 4. Adapun manfaat yang didapatkan oleh Pembaca adalah: a. Sebagai referensi untuk pembaca guna melakukan penelitian selanjutkan yang berkaitan dengan Perencanaan dan Pengendalian Produksi. b. Dapat mengetahui dasar peramalan produksi dengan menggunakan software POM QM for windows. c. Sebagai wawasan dan penambah pengetahuan mengenai Perencanaan dan Pengendalian Produksi. 3.1.4 Batasan Penelitian Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah maka batasan penelitian yang diterapkan adalah sebagai berikut: 1. Lokasi penelitian yang dilakukan hanya pada area ruang produksi PT. Garam (Persero)-Segoromadu Gresik. 2. Ruang Lingkup data yang digunakan pada laporan ini adalah sistem produksi dan penjualan produk garam. 3. Penelitian ini hanya menggunakan data penjualan produk garam Lososa selama 6 bulan terakhir. 3.1.5



Asumsi Penelitian Berdasarkan rumusan masalah dan batasan penelitian maka diperoleh



asumsi sebagai berikut: 1. Aliran proses produksi tidak mengalami perubahan selama penelitian berlangsung. 2. Data yang diambil merupakan data yang diambil langsung dari tempat observasi. 3. Tidak ada penambahan alat atau mesin produksi selama penelitian dilakukan. Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



31



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



3.2



Studi Pustaka



3.2.1



Konsep Perencanaan dan Pengendalian Produksi Menurut N Meilasani (2019) pengendalian dan perencanaan produksi



merupakan konsep dan strategi yang sangat penting dalam dunia industri. Keberhasilan dalam perencanaan dan pengendalian produksi membutuhkan perencanaan produksi yang efektif, agar mampu memenuhi jadwal produksi yang ditetapkan. Ketidakmampuan perusahaan dalam mengelola perencanaan produksi akan



menyebabkan



kegagalan



memenuhi



target



produksi,



keterlambatan



pengiriman ke pelanggan, dan kehilangan kepercayaan mengakibatkan reputasi dari perusahaan mengalami penurunan atau menghilang sama sekali. Perencanaan dan pengendalian produksi (PPC) pada insutri manufaktur apapun akan memiliki fungsi yang sama. Fungsi atau aktifitas-aktifitas yang ditangani oleh departemen PPC atau PPIC secara umum adalah sebagai berikut: a.



Mengelola pesanan (order) dari pelanggan. Para pelanggan memasukkan pesanan-pesanan untuk berbagai produk pesanan-pesanan ini dimasukkan dalam penjadwalan produksi utama, bila jenis produksinya make to order.



b. Meramalkan permintaan. Perusahaan biasanya berusaha memproduksi secara lebih independen terhadap fluktuasi permintaan. Permintaan ini perlu diramalkan agar scenario produksi dapat mengatisipasi fluktuasi permintaan tersebut. Permintaan ini harus dilakukan bila tipe produksinya adalah make to stock. c.



Mengelola persediaan. Tindakan pengelolaan persediaan berupa melakukan transaksi persediaan. Membuat kebijakan persediaan pesanan, kebijakan kuantitas pesanan produksi, kebijakan frekuensi dan periode pemesanan, dan mengukur performansi keuangan dari kebijakan yang dibuat.



d. Menyusun rencana agregat (penyesuaian permiintaan dengan kapasitasas) Pesanan pelanggan dana tau ramalan permintaan harus dikompromikan dengan sumber daya persuhaan (fasilitas, mesin, tenaga kerja, keuangan, dan lain-lain). Rencana agregat bertujuan untuk membuat skenario Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



32



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



pembebanan kerja unntuk mesin dan tenaga kerja (regular, lembur, dan sub kontrak) secara optimal untuk keseluruhan produk dan sumber daya secara terpadu (tidak per produksi). e.



Membuat Jadwal Induk Produksi (JIP) JIP adalah suatau rencana terperinci mengenai apa dan berapa unit yang harus diproduksi pada suatu periode terntentu untuk stiap item produksi. JIP dibuat dengan cara (salah satunya) memecah (disagregat) rencana agregat ke dalam rencana produksi (apa, kapan dan berapa) yang akan direalisasikan. JIP ini apabila telah dikoordinasikan dengan seluruh departemen akan jadi dasar dalam PPC. JIP ini akan direview secara periodik atau bila ada kasus. JIP ini dapat berubah bila ada hal yang harus diakomodasikan.



f.



Merencanakan kebutuhan. JIP yang telah berisi apa dan berapa van-e harus dibuat selanjutnya harus diterjemahkan kedalam kebutuhan komponen, sub-assembly, dan bahan penunjang untuk penyelesaian produk. Perencanaan kebutuhan material bertujuan untuk menentukan apa, berapa, dan kapan komponen, Subassembly, dan bahan penunjang yang harus disiapkan. Untuk membuat perencanaan kebutuhan diperlukan informasi lain berupa struktur produk (bill of material) dan catatan persediaan. Membuat penjadwalan pada mesin atau fasilitas produksi. Penjadwalan ini meliputi urutan pengerjaan, waktu penyelesaiaan



pesanan,



kebutuhan



waktu



penyelesaiaan,



prioritas



pengerjaan, dan lain-lain. g.



Monitoring dan pelaporan pembebanan kerja dibanding kapasitas produksi. Kemajuan demi tahap diawasi dan dibuat laporannya utuk dianalisis.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



33



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



h. Evaluasi skenario pembebanan dan kapasitas. Bila realisasi tidak sesuai rencana, maka rencana, maka rencana agregat, JIP, dan penjadwalan dapat diubah/disesuaikan kebutuhan. Untuk jangka panjang, evaluasi ini dapat digunakan untuk mengubah (menambah) kapasitas produksi. Fungsi-fungsi dalam praktik tidak semua perusahaan melaksanakannya. Fungsi tersebut secara umum. Ruang lingkup PPC tersebut perlu dilakukan dengan tahapan yang sesuai dengan karakteristik produk dan kebijakan produksi perusahaan menghaliskan output yang optimal. Pada laporan kerja praktek ini, pembahasan kajian teori difokuskan pada permalan permintaan. 3.2.2



Pengertian Perencanaan Produksi Perencanaan merupakan langkah pertama dalam proses produksi, terdiri atas



kegiatan pemilihan tujuan yang dapat diukur dan penentuan cara untuk mencapai tujuan tersebut. Berikut adalah pengertian perencanaan produksi berdasarkan pendapat para ahli, yaitu definisi perencanaan produksi menurut Gasperz, adalah perencanaan produksi merupakan suatu proses menentukan tingkat output manufacturing secara keseluruhan guna memenuhi tingkat penjualan yang direncanakan dan inventori yang diinginkan. Perencanaan produksi menurut Sofyan (2013), mengatakan bahwa, perencanaan produksi merupakan suatu kegiatan untuk mendapatkan produk sesuai kebutuhan 2 (dua) pihak yaitu perusahaan dan konsumen. Perencanaan Produksi dapat diartikansebagai suatu pernyataan rencana produksi secara keseluruhan yang memuat kesepakatan antara top management dengan bagian manufaktur yang disusun berdasarkan permintaan dan kebutuhan sumber daya perusahaan. Perencanaan produksi adalah aktivitas untuk menetapkan produk yang diproduksi, jumlah yang dibutuhkan, kapan produk tersebut harus selesai dan sumber-sumber yang dibutuhkan. Tujuan utamanya adalah memaksimalkan pelayanan bagi konsumen, meminimalkan investasi pada persediaan diperusahaan, serta untuk perencanaan kapasitas, pengesahan produk dan pengesahaan pengendalian produksi, persediaan dan kapasitas, penyimipanan dan pergerakan Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



34



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



material, peralatan, routing dan process planning, dan sebagainya sehingga dengan adanya perencanaan produksi, perusahaan dapat mengelola tingkat persediaan dan tingkat produksi sesuai dengan tingkat harapan atau target penjualan di perusahaan. Menurut Sukaria Simulingga (2013) perencanaan produksi meliputi: a. Mempersiapkan rencana produksi mulai dari tingkat agregat untuk seluruh pabrik yang meliputi perkiraan permintaan pasar dan proyeksi penjualan. b. Membuat jadwal penyelesaian setiap produkyang diproduksi. c. Merencanakan produksi dan pengadaan komponen yang dibutuhkan dari luar (bought-out items) dan bahan baku. d. Menjadwalkan proses operasi setiap order pada stasiun kerja terkait. Menyampaikan jadwal penyelesaian setiap order kepada para pemesan. Dalam melakukan perencanaan produksi perlu dilakukan pemantauan dan pelaporan khusus mengenai input dan output produksi yang telah ditetapkan, hal tersebut menjadi dasar historis perusahaan dalam melakukan peningkatan produksi yang lebih optimal. 1.



Fungsi dan Tujuan Perencanan Produksi Secara umum fungsi dan tujuan perencanaan produksi adalah merencanakan dan mengendalikan aliran material ke dalam, di dalam dan keluar pabrik, sehingga posisi keuntungan optimal yang merupakan tujuan perusahaan dapat dicapai. Beberapa fungsi perencanan produksi adalah: a. Menjamin rencana penjualan dan rencana produksi konsisten terhadapa rencana strategis perusahaan. b. Sebagai alat ukur performansi proses perencanaan produksi. c. Menjamin kemampuan produksi konsisten terhadap rencana produksi. d. Memonitor hasil produksi aktual terhadap rencana produksi dan membuat penyesuaian. e. Mengatur persediaan produk jadi untuk mencapai target produksi dan rencana startegis. f. Mengarahkan penyusunan dan pelaksanaan jadwal induk Produksi.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



35



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



Adapun tujuan dari perencanan produksi menurut Hendra Kusuma (1999) adalah: a. Meramalkan permintaan produk yang dinyatakan dalam jumlah produk sebagai fungsi dari waktu. b. Menetapkan jumlah saat pemesanan bahan baku serta komponen secara ekonomis dan terpadu. c. Menetapkan keseimbangan antara tingkat kebutuhan produksi, teknik pemenuhan pesanan, serta memonitor tingkat persediaan produk jadi setiap saat. Membandingkannya dengan rencana persediaan dan melakukan revisi atas rencana produksi pada saat yang ditentukan. d. Membuat jadwal produksi, penugasan, pembebanan mesin dan tenaga kerja yang terperinci sesuai dengan ketersediaan kapasitas dan fluktuasi permintaan pada suatu periode. 2.



Manfaat Perencanaan Produksi Beberapa manfaat yang dapat dilakukan dalam perencanaan produksi pada sebuah industry adalah sebagai berikut: a. Mengurangi resiko ketidak pastian yang terjadi dimasa mendatang. b. Mengefisiensikan sumber daya perusahaan, sehingga perusahaan dapat meminimalkan biaya produksi c. Meningkatkan produktivitas pekerja. d. Mengefisiensikan waktu kerja, sehingga aktivitas yang tidak bernilai tambah bisa diminimalkan. e. Meninggalkan keuntungan perusahaan.



3.



Jenis-jenis Perencanaan Produksi Ada beberapa jenis peramalan atau forcasting yang perlu diketahui. a.



Berdasarkan Waktu Metode peramalan atau forecasting berdasarkan waktu peramalan terbagi menjadi tiga, yaitu:



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



36



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



1) Peramalan jangka panjang yaitu forecasting yang menggunakan analisis dengan waktu yang lebih panjang biasanya berlangsung selama dua tahun lebih. 2) Peramalan jangka menengah dengan waktu tiga bulan hingga dua tahun. 3) Peramalan jangka pendek yaitu dengan jangka waktu nol hingga tiga bulan. b. Berdasarkan Fungsi Tujuan Klasifikasi forecasting berdasarkan dungsi dan tujuannya, yaitu: 1) General business forecasting Peramalan jumlah barang yang bisa dijual di masa mendatang berdasarkan data penjualan sebelumnya. 2) Sales forecasting Peramalan jumlah barang yang bisa dijual di masa mendatang berdasarkan data penjualan sebelumnya. 3) Demand forecasting Peramalan yang bertujuan untuk mengetahui perkiraan permintaan dan kondisi pasar. 4) Financial forecasting Bertujuan untuk memperkirakan biaya dan modal yang dikeluarkan di masa mendatang. c. Berdasarkan Ketersediaan Data Forecasting merupakan aktivitas estimasi kondisi yang berlangsung di massa depan berdasarkan data di masa lampau. Semua usaha atau kegiatan memiliki ketersediaan data yang cukup. Ketersediaan data ini yang akan menentukan bagaimana forecasting bisa dilakukan. Adapun jenis peramala atau forecasting berdasarkan data adalah sebagai berikut: 1) Metode Kualitatif Perusahaan atau organisasi tidak memiliki data yang cukup untuk dianalisis. Hasil peramalan juga akan sangat subjektif karena hasil



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



37



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



analisis



berbeda-beda.



Contoh



metode



kualitatif:



penyelidikan,



wawancara, diskusi. Berikut metode kualitatif yang paling umum digunakan untuk melakukan forecasting adalah metode Delphi, Ridet Pasar, Konsensus, Analogi Sejarah, Personal Insight dan Metode Kuantitatif. 2) Metode Kuantitatif Perusahaan memiliki data yang cukup, maka sebaiknya metode yang digunakan adalah metode kuantitatif. Dimana dalam proses analisisnya menggunakan pendekatan data dan angka. Berikut metode kuantitatif yang paling umum digunakan untuk melakukan forecasting adalah Metode Time Series (Deret Waktu) dan Metode Kasual. 3.2.3



Pengertian Peramalan Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perencanaan



yang efisien dan efektif. Oleh karena itu, setiap perusahaan yang sedang melakukan kegiatan usaha harus memperkirakan apa yang akan terjadi dimasa yang akan datang. Suatu peramalan dianggap baik apabila mendekati kebenaran. Menurut Mandaladitya (2017) Peramalan atau forecasting adalah proses memperkirakan jumlah permintaan di masa mendatang berdasarkan pengujian kondisi di masa sebelumnya. Peramalan tidak terlalu dibutuhkan dalam kondisi perminitaan pasar yang stabil, karena perubahan permintaan relative kecil. Tetapi peramalan akan sangat dibutuhkan jika kondisi permintaan pasar bersifat komplek dan dinamis. Dalam kondisi pasar bebas, permintaan pasar lebih banyak bersifat komplpek, dan dinamis karena perminitaan tersebut tergantung dari keadaan social, ekonomi, politik, teknologi, produk pesaing, dan produk substitusi. Oleh karena itu, peramalan yang akurat merupakan informasi yang sangat dibutuhkan dalam pengambilan keputusan manajemen.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



38



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



1.



Fungsi dan Tujuan Peramalan Adapun tujuan peramalan menurut Nisa Meilasani (2020) adalah untuk memperoleh angka maupun nilai yag diharapkan mendekati perkiraan yang berguna untuk menjadi data maupun asumsi dalam pengambilan keputusan di masa yang akan datang. Tujuan utama peramalan dilihat dari waktunya dapat dibagi menjadi 3 (tiga), yaitu: a. Jangka Pendek (Short Time) Untuk menentukan kuantitas dan waktu dari item produksi. Biayanya bersifat harian ataupun mingguan dan ditentukan oleh low management. b. Jangka Menengah (Medium Term) Untuk menentukan kunatitas dan waktu dari produksi. Biasanya bersifat bulanan ataupun kuartal dan ditentukan oleh middle management. c. Jangka Panjang (Long Term) Untuk menentukan kuantitas dan waktu dari produksi. Biasanya bersifat tahuna, 5 tahun, 10 tahun, ataupun 20 tahun dan ditentukan oleh top management. Fungsi dari peramalan akan diketahui saat mengambil keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang berdasarkan atas pertimbangan, apa yang akan terjadi saat keputusan itu dijalankan.Untuk Fungsi dari peramalan adalah sebagai berikut: a. Berupa media bantu untuk merancangkan yang efektif dan efisien. b. Untuk menentukan kainginan sumber daya pada masa yang akan datang. c. Untuk produksi keputusan yang tepat.



2.



Manfaat Peramalan Metode peramalan biasanya digunakan oleh bagian penjualan dalam melakukan perencanaan (sales planning) berdasarkan hasil ramalan penjualan, sehingga informasi peramalan dapat bermanfaat bagi Production Planning and Inventory Control (PPIC). Untuk mendapatkan rencana produksi yang tepat tentunya harus mempunyai perkiraan jumlah perintaan



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



39



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



konsumen yang tepat. Jadi, peramalan merupakan titik awal yang sangat penting dalam perencanaan produksi. 3.



Prinsip-prinsip Peramalan Keberhasilan peramalan terlihat pada saat pengambilan keptusan. Menurut Sofyan (2013), terdapat beberapa prinsip peramalan: a. Permalan selalu mengandung kesalahan, artinya hampir tidak pernah ditemukan bahwa hasil peramalan 100% sesuai dengan kenyataan yang terjadi



dilapangan,



peramal



hanya



dapat



mengurangi



faktor



ketidakpastian. b. Peramalan akan selalu memberikan informasi tentang ukuran kesaalahan, hal ini dikarenakan bahwa peramalan pasti mengandung kesalahan, maka penting bagi pengguna untuk menginformasikan berapa besar kesalahan yang terkandung dalam perhitungan yang telah dilakukan. c. Peramalan untuk jangka pendek selalu lebih akurat jika dibandingkan dengan peramalan jangka panjang. Hal ini disebabkan karena pada peramalan jangka pendek, faktor-faktor yang mempengaruhi relatif masih sedikit dan bersifat konstanta dibandingkan dengan peramalan jangka panjang, sehingga akan semakin kecil pula kemungkinan terjadinya perubahan pada faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan. 4.



Faktor-faktor Mempengaruhi Peramalan Dalam hal ini terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi aktivitas peramalan menurut Sofyan (2013), adalah: a. Horizon Waktu Ada data aspek horizon waktu yang berhubungan dengan asihng-masing metode peramalan. Pertama adalah cakupan waktu di masa yang akan datang dari metode yang digunakan sebaiknya disesuaikan. Aspek kedua adalah periode untuk masa peramalan yang diinginkan.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



40



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



b. Pola Data Dasar utama dalam metode adalah anggapan bahwa macam dari pola yang didapati didalam data yang diramalkan akan berkelanjutan. c. Jenis Model Model-model ini merupakan suatu deret dimana waktu digambarkan sebagai unsur yang penting untuk menentukan perubahan-perubahan didalam pola, yang mungkin secara sistematis dapat dijelaskan dengan analisis atau korelasi. Model yang lain adalah sebab akibat, yang menggambarkan bahwa ramalan yang dilakukan sangat tergantung pada terjadinya sejumlah peristiwa yang lain, atau sifatnya merupakan campuran dari model-model yang telah disebukan diatas. 5.



Unsur-unsur Peramalan Unsur-unsur peramalan menurut Stevenson dan Cheep (2013), ramalan memenuhi persyaratan sebagai berikut: a. Ramalan harus tepat waktu. Biasanya dibutuhkan sejumlah waktu tertentu agar dapat merespons informasi yang terkandunng dalam ramalan. Contoh, kapasitas tidak dapat diperluas dalam waktu yang singkat atau tingkatan persediaan tidak dapat diubah segera. Oleh karena itu, rentang waktu peramalan harus mencakup waktu yang diperlukan untuk mengimplementasikan perubahan yang tepat. b. Ramalan harus akurat dan tingkat keakuratannya harus dinyatakan. Hal ini akan memungkinkan penggunanya merencanakan kesalahan yang dapat terjadi dan akan menyediakan dasar untuk membandingkan alternative ramalan. c. Ramalan harus dapat diandalkan dan harus berfungsi terus menerus. Teknik yang kadang menyediakan ramalan yang tidak bagus akan membuat penggunanya gelisah.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



41



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



d. Ramalan harus dinyatakan dalam unit yang bermakna. Perencanaan keuangan perlu mengetahui berapa banyak dollar yang akan dibutuhkan, perencanaan produksi perlu mengetahui berapa banyak unit yang akan dibutuhkan, serta penyusunan jadwal perlu mengetahui mesin dan keterampilan apa yang akan diperlukan. Pilihan unit tergantung pada kebutuhan penggunanya. e. Ramalan harus dilakukan secara tertulis. Meskipun hal ini tidak akan menjamin semua pihak yang menggunakna informasi serupa, setidaknya akan meningkatkan kemungkinan terjadinya ramalan tersebut. selain itu, ramalan secara tertulis akan memberikan dasaar yang objektif untuk segera mengevaluasi ramalan setelah data aktual telah ada. f. Teknik peramalan harus sederhana untuk dipahami dan digunakan. Pengguna peramalan sering kali kurang percaya dengan peramalan yang berdasarkan pada teknik canggih. Karena tidak memahai situasi yang sesuai untuk teknik tersebut atau keterbatasan dari tekik tersebut. Penyalahgunaan teknik adalah konsekuensi nyata. Tidak mengherankan, teknik yang cukup sederhana memiliki popularitas yang luas karena penggunaanya lebih nyaman dengan teknik sederhana. g. Ramalan harus memiliki biaya yang lebih rendah dan manfaatnya lebih banyak dari biaya. 6.



Langkah-langkah dalam Proses Peramalan Proses peramalan manurut Heizer dan Render, peramalan terdiri dari tujuh langkah dasar, diantaranya: a. Menetapkan tujuan perammalan Langkah pertama dalam menyusun peramalan adalah penentuan estimasi yang diiniginkan. Sebaliknya, tujuan tergantung pada kebutuhankebutuhan informasi para manjer. Misalnya, manajer membuat peramalan penjualan untuk mengendalikan produksi.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



42



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



b. Memilih unsur apa yang akan diramal. Setelah tujuan telah ditetapkan, langkah selanjutnya adalah memilih produk apa yang akan diramal. c. Menentukan horizon waktu peramalan Apakah ini merupakan peramalan jangka pendek, menengah atau jangka panjang. Misalnya, seorang manajer perusahaan “X” menyusun prediksi penjualan bulanan, kuartal dan tahunan. d. Memilih tipe model peramalan. Peilihan model peramalan disesuaikan dengan keadaan perusahaan yang bersangkutan. Metode peramalan yang baik adalah yang memberikan hasil tingkat kesalahan peramalan terkecil. e. Mengumpulkan data yang diperlukan untuk melakukan peramalan. Apabila kebijakan umumtelah ditetapkan maka data ang dibutuhkan untuk menyusun peramalan penjualan produk dapat diketahui. Ditinjau dari sumbernya terbagi menjadi dua, yaitu; data internal (data dari dalam perusahaan) dan data eksternal (data dari luar perusahaan). 7.



Memvalidasi dan menetapkan hasil peramalan. Peramalan dikaji di departemen penjualan, pemasaran, keuangan, dan produksi untuk memastikan bahwa model, asumsi dan data yang digunakan sudah valid. Sedangkan proses peramalan menurut Stevenson dan Chee, bahwa ada tujuh langkah dasar dalam proses peramalan yaitu: a. Menentukan tujuan ramalan Bagaimana ramalan akan digunakan dan kapan akan dibutuhkan, langkah ini akan memberikan tingkat rincian yang diperlukan dalam ramalan, jumlah sumber daya, serta tingkatan keakuratan yang diperlukan. b. Menentukan rentan waktu Ramalan harus mengindikasikanrentang waktu, mengingat bahwa keakuratan menurun ketika rentang waktu meningkat.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



43



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



c. Memilih teknik peramalan Memperoleh, membersihkan, dan menganalisis data yang tepat. Memperoleh data dapat meliputi usaha yang signifikan. Setelah memperoleh data, data mungkin perlu “dibersihkan” agar dapat menghilangkan objek asing dan data yang tidak jelas sebelum dianalisis. d. Membuat ramalan Ramalan harus dipantau untuk menentukan apakah ramalan ini dilakukan dengan cara yang memuaskan. Jika tidak memuaskan, periksa kembali metode peramalan, asumsi, keabsahan data, dan lain-lain. e. Biaya Umumnya ada empat unsur biaya yang tercakup yaitu biaya pengembangan, penyimipangan, operasi pelaksanaan, dan kesempatan dalam penggunaan metode lainnya. f. Ketepatan Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat erat hubungannya dengan tingkat perincian yang dibutuhkan suatu peramalan. g. Mudah tidaknya penggunaan suatu prinsip yang umum adalah metode-metode yang dapat dimengerti dan diaplikasikan dalam pengambilan keputusan. 3.2.4



Pola Data Permintaan Menurut Makridaksi (1999), langkah penting dalam memilih deret berkala



(time seires) adalah jenis pola data, sehingga metode yang paling tepat dapat diuji. Pola data dibedakan menjadi 4 jenis, yaitu: 1. Pola Horizontal (H) terjadi bilamana data berfluktuasi disekitar nilai ratarata yang konstan (stasioner terhadap nilai rata-ratanya).



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



44



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



Gambar 3.1 Pola Horizontal 2. Pola Musiman (S) terjadi bilamana suatu deret dopengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tertentu)



Gambar 3.2 Pola Musiman 3. Pola Trend (T) terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan pada jangka panjang dalam data.



Gambar 3.3 Pola Trend 4.



Pola Siklis (C) terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan siklus bisnis.



Gambar 3.4 Pola Siklis 3.2.5



Metode Time Series Time Series atau runtutan waktu adalah himpunan observasi data terurut



dalam waktu (Hanke&Wincern, 2005: 58). Metode time series adalah metode peramalan dengan menggunakan analisa pola hubungan antara variabel yang akan Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



45



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



diperkirakan dengan variabel waktu. Peramalan suatu data time series perlu memperhatikan tipe atau pola data. Secara umum terdapat empat macam pola data time series, yaitu horizontal, trend musiman, dan Sklis (Hanke dan Winchern, 2005: 158). Pola horizontal merupakan kejadian yang tidak terdugadan dan bersifat acak, tetapi kemunculannya dapat mempengaruhi fluktuasi data time series. Pola trend merupakan kecenderungan arah data dalam jangka panjang, dapat berupa kenaikan maupun penurunan. Pola musiman merupakan fluktuasi dari data yang terjadi secara periodik dalam kurun waktu satu tahun, seperti triwulan, kuartal, bulanan, mingguan, atau harian. Sengankan pola siklis merupakan fluktuasi dari data untuk waktu yang lebih dari satu tahun. Metode time series dibagi menjadi 3 metode yaitu: 1.



Metode Smoothing Metode ini dipergunakan untuk mengatur data pada masa lalu sesuai dengan musimian data yang terjadi, dengan cara mecari rata-rata sederetan data hingga memiliki jarak dan jumlah data yang cenderung/hamper seimbang: a.



Simple Moving Average Moving Average adalah



indikator yang menghitung harga rata-rata



suatu aset dalam periode waktu tertentu, kemudian menghubungkannya dalam bentuk garis. Nilai rata-rata bisa berasal dari harga pembukaan (open), penutupan (close), tertinggi (hight), terendah (low), ataupun pertengahan (median) (Niko Ramadhani, 2021). Moving Average adalah bagian dari indikator logging. Artinya, metode ini berlandaskan peristiwa sebelumnya dan menerangkan informasi mengenai data riwayat pasar. Kegunaannya bukan sebagai alat prediksi, melainkan memberi konfirmasi. Terdapat beberapa model simple moving average antar lain (Rosdiani, 2018) dapat dilihat pada persamaan berikut:



M t =Y t +1=



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



yt−1+ yt−2+ …+ yt−n n



46



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



Keterangan: Mt



= Rata-rata bergerak pada periode t



Y t +1 = Nilai ramalan periode berikutnya



Yt



= Jumlah data pada rata-rata bergerak



b. Weight Moving Average Metode rata-rata tertimbang (Weight Moving Average) ini sama dengan rata-rata bergerak, tetapi nilai terbaru dalam deret berkala diberikan beban lebih besar untuk menghitung peramalan (Alfarisi, 2017). Metode Weight Moving Average diberikan bobot yang berbeda untuk setiap data historis masa lalu yang tersedia, dengan asumsi bahwa data historis masa lalu yang tersedia, dengan asumsi bahwa data historis yang paling terakhir atau terbaru akan memiliki bobot lebih besar dibandingkan dengan data historis yang lama karena data yang paling terakhir atau terbaru merupakan data yang paling relevan untuk peramalan (Gofur & Dewi, 2013). Berikut adalah model dari rata-rata bergerak tertimbang manurut Sofyan (2013) adalah sebagai berikut: Y ' t =W 1 A t −1 +… .+W n At −n



Keterangan: A = Permintaal aktual pada periode t W1= Bobot (0 ≤ Wt ≤1) yang diberikan pada periode t-1 dsb n = Jumlah Periode c.



Single Exponential Smoothing Single Exponential Smoothing adalah metode yang menunjukkan pembobotan menurun secara eksponensial terhadap nilai observasi yang lebih tua. Yaitu nilai yang lebih baru diberikan bobot yang relative yang lebih besar dibanding nilai observasi yang lebih lama. Metode ini memberikan sebuah pembobotan eksponensial rata-rata bergerak dari semua nilai observasi sebelumnya. Pada metode ini tidak dipengaruhi oleh trend maupun musim. Rumusnya adalah sebagai berrikut:



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



47



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



Y ' c+1 =∝T t +( 1−∝)Y ' t



Keterangan:



3.2.6



Tt



= Data permintaan pada periode t



α



= Faktor/konstanta pemulusan



Y ' t +1



= Peramalan untuk periode t



Uji Kesalahan Peramalan Uji kesalahan peramalan digunakan dengan membandingkan hasil



peramalan dengan data aktual. Menurut Sofyan (2013) makin kecil nilai kesalahan maka makin tinggi tingkat ketelitian peramalan, demikian sebaliknya. Besarnya kesalahan peramalan dapat dihitung dengan menggunakan beberapa metode perhitungan, yaitu: 1. MAD (Mean Absolute Deviation) Merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil dari kenyataan. MAD mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan) serta MAD memberikan bobot yang sama pada setiap nilai selisih peramalan dan aktual dapat dilihat pada persamaan berikut: MAD=∑ ¿ A t−¿ F ∨ ¿ ¿ ¿ t



n



Keterangan: At



= Permintaan Aktual pada periode-t



Ft



= Peramalan permintaan pada periode-t



n



= Jumlah periode permintaan yang terlibat



2. MSE (Mean Square Error) Merupakan perhitungan eror dengan merata-ratakan kuadrat kesalahan. Perhitungan eror ini memberikan pinalti pada selisih yang lebih besar



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



48



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



dibandinngkan selisih yang kecil melalui perhitungan kuadrat didapat persaman sebagai berikut:



MAD=∑ ¿



At −¿ F ∨¿ n



t



2



¿¿



Keterangan: At



= Permintaan Aktual pada periode-t



Ft



= Peramalan permintaan pada periode-t



n



= Jumlah periode permintaan yang terlibat



3. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) Merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu yang dikalikan 100% agar mendapatkan hasil secara persentase dan digunakan jika ukuran variabel yang diramalkan sangat menentukan akurasi peramalan dapat dilihat pada persamaan berikut: MAPE=(



Ft 100 ) ∑ ¿ A t − ∨¿ ¿ n At



Keterangan:



3.2.7



At



= Permintaan Aktual pada periode-t



Ft



= Peramalan permintaan pada periode-t



n



= Jumlah periode permintaan yang terlibat



Sistem Produksi Sistem Produksi adalah suatu rangkaian dari beberapa elemen yang saling



berhubungan dan saling menunjang antara satu dengan yang lain untuk mencapai suatu tujuan tertentu (Nasution & Yudha, 2008). Dalam proses produksinya mempunyai elemen-elemen utama yaitu input, proses, dan output. Menurut Gaspersz (1998), konsep dasar sistem produsi terdiri dari: 1. Elemen Input dalam Sistem Produksi Elemen input dapat diklasifikasikan kedalam dua jenis, yaitu: input tetap (fixed input) merupakan input produksi yag tingkat penggunaannya tidak bergantung pada jumlah output yang akan diproduksi. Sedangkan input variabel (variable input) merupakan input produksi yang tingkat penggunaannya bergantung pada output yang akan diproduksi. Dalam Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



49



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



sistem produksi terdapat beberapa input baik variabel maupun tetap adalah sebagai berikut: a. Tenaga Kerja (labor) Operasi sistem produksi membutuhkan campur tangan manusia dan orang-orang yang terlibat dalam proses sistem produksi. Input tenaga kerja yang termasuk diklasifikasikan sebagai input. b. Modal Operasi sistem produksi membutuhkan modal. Berbagai macam fasilitas perralatan, mesin produksi, bangunan, gudang, dapat dianggap sebagai modal. Dalam jangka pendek modal diklasifikasikan sebagai input variabel. c. Bahan Baku Bahan baku merupakan faktor penting karena dapat menghasilkan suatu produk jadi. Dalam hal ini bahan baku diklasifikasikan sebagai input variabel. d. Energi Dalam



aktivitas



produkai



membutuhkan



banyak



energi



untuk



menjalankan aktivitas seperti untuk menjalankan mesin dibutuhkan energi berupa bahan bakar atau tenaga listrik, air untuk keperluan perusahaan. Input energi diklasifikasikan dalam input tetap atau input variabel tergantung dengan penggunaan energi itu tergantung pada kuantitas produksi yang dihasilkan. e. Informasi Informasi sudah dipandang sebagai input tetap karena digunakan untuk mendapatkan berbagai macam informasi tentang: kebutuhan atau keinginan pelanggan, kuantitas permintaan pasar, harga produk dipasar, perilaku pesaing diapasar, peraturan eksport import, kebijakasanaan pemerintah, dan lain-lain.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



50



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



f. Manajerial Sistem perusahaan saat ini berada pada pasar global yang sangat kompetitif membutuhkan tenaga ahli untuk meningkatkan performansi sistem itu secara terus-menerus. 4. Proses dalam Sistem Produksi Proses dalam sistem produksi dapat didefinisikan suatu kegiatan melalui suatu aliran material dan informasi yang mentransformasikan berbagai input ke dalam output yang bertambah tinggi. 5. Elemen Output dalam Sistem Produksi Output dari proses dalam sistem produksi dapat berbentuk barang atau jasa. Pengukuran karateristik output sebaiknya mengacu pada kebutuhn atau keinginan pelanggan dalam pasar. Pengukuran pada tingkat output sistem produksi yang relevan adalah mempertimbangkan kuantitas produk, efisiensi, efektifitas, fleksibilitas, dan kualitas produk. 3.2.8



Karakteristik Proses Produksi Ada beberapa fungsi dalam mengelola kegiatan produksi. Berikut adalah



beberapa karakteristik yang didasarkan pada proses, jenis, dan jangka waktu, berikut penjelasannya: 1.



Berdasarkan proses a. Produksi langsung adalah Kegiatan ini mencakup produksi primer dan produksi sekunder. Produksi primer yaitu kegiatan produksi langsung dari alam. b. Produksi tidak langsung adalah Kegiatan produksi dengan memberikan hasil dari keterampilan atau layanan.



2.



Berdasarkan sifat a. Proses ekstraktif adalah proses dimana produk diperoleh langsung dari alam. b. Proses analitik adalah dimana produk tambahan diproduksi dalam bentuk yang mirip dengan aslinya.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



51



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



c. Proses fabrikasi adalah proses transformasi bahan baku menjadi produk baru. d. Proses sintetik adalah proses yang menggabungkan beberapa bahan dalam satu bentuk produk. Proses ini juga disebut sebagai perakitan. 3.



Berdasarkan Jangka Waktu a. Produksi terus menerus Produksi yang dilakukan dengan struktur yang berbeda digunakan untuk terus menghasilkan produk. Proses ini biasanya dalam skala besar dan tidak terpengaruh oleh waktu atau musim. b. Produksi terputus-putus Produksi yang memiliki kegiatan tidak pernah dilakukan, tergantung pada musim, pesanan dan faktor lainnya.



3.2.9



Macam-macam Proses Produksi Menurut N.W. Mahdiyah (2019) proses produksi adalah suatu cara, metode



ataupun teknik menambah kegunaan suatu barang atau jasa dengan menggunakn faktor-faktor yang ada seperti: tenaga kerja, mesin, bahan baku dan dana agar lebih bermanfaat bagi kebutuhan manusia. Proses produksi dilihat dari arus atau flow bahan mentah sampai menjadi produk akhir, terbagi menjadi dua, yaitu proses produksi terus menerus (Continuous Process) dan proses produksi terputus-putus (Intermittent Process). Berikut penjelasan proses produksi terus-menerus dan proses produksi terputus-putus: a. Proses produksi terus-menerus (Continuous Process) Proses produksi terus-menerus adalah proses produksi barang atas dasar alilran produk dari satu operasi ke operasi berikutnya tanpa penumpukan di suatu titik dalam proses. Pada umumnya, industri yang cocok dengan tipe ini adalah yang memiliki karakteristik yaitu output direncanakan dalam jumlah besar, variasi atau produk yang dihasilkan rendah dan produk bersifat standart.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



52



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



b. Proses produksi terputus-putus (Intermittent Process) Proses produksi terputus-putus adalah produksi proses dalam kumpulan produk bukan atas dasar aliran terus menerus dalam produk ini. Perusahaan yang menggunakan tipe ini biasanya terdapat sekumpulan atau lebih komponen yang akan diproses atau menunggu diproses, sehingga lebih banyak memerlukan persediaan barang dalam proses. 3.2.10 Strategi Respon Produksi Dalam memenuhi permintaan konsumen, perusahaan-perusahaan yang bergerak dalam bidang manufacturing biasanya menerapkan strategi-strategi respon produksi yang berbeda-beda. Jadi pada dasarnya, yang dimaksud dengan strategi respon produksi terhadap permintaan konsumen adalah respon atau tanggapan suatu perusahaan manufaktur dalam merealisasikan permintaan konsumen sesuai dengan waktu dan jumlah yang diperlukannya. Adapun jenis-jenis strategi respon produksi terhadap permintaan konsumen salah satunya adalah Make to Stock (MTS). Make to Stock merupakan strategi respon produksi terhadap pemenuhan permintaan konsumen dimana perusahaan manufaktur telah melakukan proses produksi menjadi produk barang-barangn jadi sebelum adanya pemesanan dari konsumen. Sehingga apabila ada pesanan produk barang dimaksud dari konsumen, perusahaan manufaktur dapat langusng mengirimkan produk barang tersebut kepada konsumen. Strategi jenis ini sering digunakan oleh perusahaan manufaktur yang membuat barang-barang konsumsi, seperti peralatan rumah tangga, bahanbahan pokok, dan lain-lain 3.2.11 Pola Aliran Bahan untuk Proses Produksi Pola aliran yang dipakai untuk pengaturan aliran bahan dalam proses produksi yang teridiri dari 5 (lima), yaitu sebagai berikut: 1. Straight Line Pola aliran berdasarkan garis lurus dipakai bilamana proses berlangsung singkat relatif sederhana dan umumnya terdiri dari beberapa komponen atau



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



53



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



beberapa macam production equipment. Beberapa keuntungan memakali pola aliran berdasarkan garis lurus antara lain: a. Jarak terpendek antara 2 titik. b. Proses berlangsung sepanjang garis lurus yaitu dari mesin nomor satu sampai dengan nomer terakhir. c. Jarak perpindahan bahan secara total kecil. 2. Zig-Zag (S-Shape) Pola aliran berdasarkan garis-garis patah ini sangat baik ditetapkan bilamana aliran proses produksi menjadi lebih panjang dibandingkan dengan luas area yang ada. Untuk itu aliran bahan akan dibelokkan untuk menambah panjangnya garis aliranyang ada secara ekonomis, hal ini akan dapat mengatasi segala keterbatasan dari area, bentuk serta ukuran pabrik yang ada. 3.



U-Shaped Pola aliran ini akan dipakai bilamana dikehendaki bahwa akhir dari proses produksi akan berada pada lokasi yang sama dengan awal proses produksinya. Hal ini akan mempermudah pemanfaatan fasilitas transportasi dan juga akan mempermudah pengawasan untuk keluar massuknya material dari dan menuju pabrik. Apabila garis aliran relatif panjang maka pola UShape ini tidak efisien dan untuk ini lebih baik digunakan pola aliran bahan zig-zag.



4.



Circular Pola aliran berdasarkan bentuk lingkaran ini sangat baik dipergunakan bilamana dikehendaki untuk mengembalikan material atau produk pada titik awal aliran produksi. Aliran ini juga sangat baik apabila departemen penerimaan dan pengiriman materiaal atau proyek jadi direncanakan untuk berada padaa lokasi yang sama dalam pabrik yang bersangkutan.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



54



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



5.



Odd-Angle Pola aliran ini berdasarkan odd-angle tidaklah begitu dikenal dibandingkan dengan aliran yang ada. Adapun beberapa keuntungan yang ada bila memakai pola antara lain: a. Bilamana tujuan utamanya adalah untuk memperoleh garis aliran yang pendek diantara suatu kelompok kerja dari area yang saling berkaitan. b. Bilama proses handling dilaksanakan secara mekanis. c. Bilamana ada keterbatasan ruangan yang menyebabkan pola aliran yang lain terpaksa tidak diterapkan. d. Bila dikehendaki adanya pola aliran yang tetap dari fasilitas-fasilitas yang ada. Odd-angel ini akan memberikan lintasan yang pendek dan terutama untuk area kecil.



3.2.12 Peramalan dengan software Saat ini sudah banyak alat bantu perangkat lunak yang ditawarkan untuk kemudahan dalam melakukan peramalan, seperti Crystal Ball Predictor, Minitab 14, SPSS, POM for Windows, dan QM for Windows. Karena model peramalan yang dijelaskan diatas sesuai dengan yang ada pada QM for Windows, maka perangkat lunak inilah yang akan dipakai. Cara penggunaanya ditampilkan dalam langkah – langkah sebagai berikut: 1. Buka program QM dan pilih Module – Forecasting. 2. Ambil menu File – New – Time Series Analysis. Selanjutnya akan muncul sebuah window “Create data set for Forecasting/ Time Series Analysis”. 3. Pada window tersebut, masukkan judul peramalan yang dinginkan (Title), dan jumlah periode data historis yang akan dipakai sebagai dasar peramalan (Past Period). Kemudian pilih nama yang hendak dimunculkan pada setiap baris nama periode nantinya, apakah hendak menggunakan huruf, angka, atau bulan. Setelah selesai, klik tombol OK.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



55



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



Gambar 3.5 Penyetelan Data Pada QM For Windows 3.3



Metode Penelitian Metode penelitian akan menjelaskan mengenai langkah-langkah dalam



menyusun penelitian dari mulai tahap awal sampai akhir. Tahapan ini merupakan urutan proses guna mendapatkan data yang akan dipakai untuk penelitian dalam memecahkan suatu permasalahan sehingga penelitian yang dilakukan dapat berjalan secara sistematis dan terarah. Pada bab ini menjelaskan mengenai tahap-tahap yang akan dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Tahap identifikasi masalah 2. Tahap pengumpulan data 3. Tahap pengolahan data 4. Tahap analisa, pembahasan, dan kesimpulan Untuk mempermudah pemahaman tentang metode penelitian yang akan dilakukan, maka dijelaskan sebagai berikut: 3.3.1



Tahap Identifikasi Merupakan tahapan awal dalam penelitian untuk menjelaskan latar belakang



masalah yang akan dijadikan bahan penelitian di PT. Garam (Persero)-Segoromadu Gresik, selanjutnya dilakukan perumusan masalah dan menetapkan tujuan dari topik penelitian, serta menentukan asumsi dan batasan dari penelitian agar pembahasan tidak melebar. Kemudian dilakukan studi literature dan lapangan guna mendukung jalannya penelitian dan memperoleh data yang diperlukan. Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



56



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



3.3.2



Identifikasi Masalah dan Perumusan Masalah Tahap ini dilakukan untuk mengidentifikasi dan merumuskan masalah



dengan melakukan diskusi dan juga brainstorming dengan pihak perusahaan terkait tentang masalah yang ada pada PT. Garam (Persero)-Segoromadu Gresik. Setelah diketahui sumber permasalahannya, selanjutnya pada tahap ini dapat ditarik sebagai dasar perumusan masalah untuk kemudian dicari solusi penyelesaiannya, karena perumusan masalah akan berhubungan secara langsung dalam tujuan penelitian ini dilakukan. 3.3.3



Tujuan Penelitian Penentuan tujuan penelitian merupakan bantuk sasaran dari permasalahan



yang telah diidentifikasi dalam rumusan penelitian. Tahap ini menggambarkan tujuan yang akan dicapai dari permasalahan yang diangkat pada penelitian ini. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu menentukan peramalan penjualan PT. Garam (Persero)-Segoromadu Gresik dengan menggunakan metode time series. 3.3.4



Studi Pustaka Studi penelitian dalam sebuah penelitian menjelaskan mengenai teori-teori



yang berkaitan dengan permasalahan yang akan diselesaikan untuk mencapai tujuan yang diharapkan. Teori ini yang didapatkan di bangku perkuliahan dan dihubungkan dengan keadaan yang sebenarnya terjadi di dunia kerja nyata. Dengan memahami teori yang didapatkan berupa buku, jurnal, skripsi diharapkan dapat mempermudah peneliti untuk menyelesaikan permasalahan yang terjadi saat penelitian. Adapun teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini yaitu mengenai peramalan dengan metode time series untuk menentukan jumlah produksi garam untuk periode selanjutnya.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



57



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



3.3.5



Studi Lapangan Kegiatan studi lapangan dilakukan di PT. Garam (Persero)-Segoromadu



Gresik dibagian produksi. Studi lapangan digunakan untuk mengetahui keadaan riil di perusahaan dengan menggunakan materi yang didapatkan dari berbagai sumber terkait. 3.3.6



Tahap Pengumpulan Data Suatu



Metode



pengumpulan



data



yang



dilakukan



peneliti



untuk



mendapatkan data dan informasi dari objek penelitian. Dalam penelitian ini jenis data yang digunakan yaitu data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh melalui wawancara dan observasi langsung yang dilakukan guna memperoleh informasi yang dibutuhkan seperti banyaknya produksi yang dihasilkan dalam kurung waktu satu bulan. Data sekunder diperoleh dari dokumen dan arsip dari data masa lampau yang terdapat pada PT. Garam (Persero)-Segoromadu Gresik. 3.3.7



Tahap Pengolahan Data Pada tahap pengolahan data ini merupakan tahap dimana informasi dan data



yang sudah diperoleh dari perusahaan kemudian diolah dengan menggunakan metode peramalan time series. Adapun proses pengolahan data ini dimulai dengan mengumpulkan data masa lampau jumlah penjualan garam Lososa selama 6 bulan terakhir lalu diolah menggunakan metode peramalan time series. 3.3.8



Tahap Analisa dan Pembahasan Pada tahap ini merupakan dilakukannya analisa dan pembahasan



berdasarkan hasil yang diperoleh dari tahap pengolahan data. Analisa yang dilakukan terkait perbaikan yang diterapkan di perusahaan menggunakan metode peramalan time series. Setelah dianalisis selanjutnya dilakukan pembahasan, hasil pengolahan data selanjutnya akan diinterupsikan agar menjawab permasalahaan dari tujuan penelitian dengan merujuk pada teori-teori yang telah dijelaskan pada studi pustaka.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



58



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



3.3.9



Kesimpulan dan Saran Setelah dilakukan analisis dan pembahasan maka peneliti dapat menarik



kesimpulan dari pengolahan data yang telah dilakukan yang merupakan hasil akhir dari penelitian yang sudah dilakukan. Sehingga dapat memberikan saran-saran penting agara perusahaan dapat menerapkan sistem peramalan time series dengan tepat dan berguna untuk kemajuan penelitian selanjutnya.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



59



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



3.3.10 Flowchart Penelitian



Gambar 3.6 Flowchart Metodologi Penelitian



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



60



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



3.4



Pengumpulan Dan Pengolahan Data



3.4.1



Pengumpulan Data Dari departemen perencanaan dan pengendalian produksi diperoleh data



penjualan produk garam pada bulan Mei 2021 hingga Oktober 2021 dan data tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.1: Tabel 3.1 Data Penjualan Garam Lososa Periode Mei 2021-Oktober 2021 No



Tahun



Bulan



1 2 3 4 5 6



2021 2021 2021 2021 2021 2021



Mei Juni Juli Agustus September Oktober



Penjulan (Kg) 4,052 5,213 3,880 3,820 5,448 3,552



Berdasarkan jangka waktu, peramalan penjualan yang dilakuakn di PT. Garam (Persero)-Segoromadu Gresik termasuk dalam peramalan jangka menengah. Sedangkan bila berdasarkan pendekatan/metode maka peramalan penjualan PT. Garam (Persero)-Segoromadu Gresik termasuk dalam peramalan kuantitatif. Hal ini dikarenakan peramalan dilakukan berdasarkan data-data historis berupa angka. Langkah-langkah yang dilakukan untuk melakukan peramalan adalah: 1. Menentukan pola data. 2. Menentukan metode sesuai dengan pola data. 3. Menghitung uji kesalahan dengan memilih uji kesalaha/error terkecil. 4. Melakukan verifikasi peramalan dengan membuat moving range chart. Data yang digunakan adalah data penjualan garam pada bulan Mei 2021Oktober 2021. Data tersebut yang akan digunakan untuk meramalkan penjualan periode selanjutnya. Data penjualan tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.1. Metode yang akan digunakan adalah metode time series. Data kemudian diplotkan dalam grafik sehingga hasil yang didapatkan dilihat dari naik/turunnya permintaan. Plot ini berguna untuk menentukan pola data nantinya akan Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



61



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



berpengaruh terhadap metode peramalan yang akan digunakan. Data tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.7 berikut:



Pola Data Penjualan Garam



6,000



5,448



5,213



5,000 4,052



4,000



3,880



3,820



3,552



3,000



Pen-



Series1 jualan Garam



2,000 1,000 0



1



2



3



4



5



6



Gambar 3.7 Pola Data Penjualan Garam Lososa Periode Mei 2021- Oktober 2021 Gambar di atas adalah data penjualan garam lososa pada periode Mei 2021– Oktober 2021, dapat dilihat bahwa pola data untuk penjualan adalah pola data siklis. Maka metode yang akan digunakan yaitu sebagai berikut: 1. Moving Average 3 2. Weighted Moving Average 3 3. Single Exponential Smoothing Sedangkan untuk perhitunngan kesalahan yang digunakan dalam pemilihan metode peramalan yang terbaik adalah sebagai berikut: 1. Mean Square Error (MSE) 2. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 3. Mean Absolute Deviation (MAD) Perhitungan ukuran kesalahan metode digunakan untuk memilih metode mana yang paling tepat. Sedangkan verifikasi metode dilakukan untuk memastikan jika metode tersebut baik untuk digunakan.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



62



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



3.4.2 1.



Pengolahan Data Metode Time Series a. Metode Moving Average 3 Moving Average 3 merupakan metode peramalan yang dilakukan dengan cara menjumlahkan data permintaan pada 3 periode sebelumnya kemudian dibagi 3, atau dapat dikatakan dengan merata-ratakan data permintaan pada 3 periode sebelumnya. Berdasarkan perhitungan peramalan menggunakan software POM QM dengan metode moving average:



Gambar 3.8 Perhitungan Peramalan Moving Average b. Metode Weighted Moving Average 3 (WMA 3) Weighted Moving Average 3 dilakukan dengan cara memberikan pembobotan pada data permintaan aktual 3 bulan terakhir. Peramalan dimulai pada bulan Mei 2021. Berdasarkan perhitungan peramalan menggunakan software POM QM dengan metode weighted moving average:



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



63



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



Gambar 3.9 Perhitungan Peramalan Weighted Moving Average c. Metode Single Exponential Smoothing Perhitungan peramalan dengan metode Single Exponential Smoothing adalah dengan cara mencari koefisien α terlebih dahulu. Kemudian perhitungan peramalan dilakukan dengan mengalikan α dengan permintaan aktual, kemudian hasilnya dijumlahkan dengan hasil dari 1 dikurang α dikalikan dengan peramalan pada periode sebelumnya. Dalam penelitian ini diasumsikan nilai α adalah 0,31. Berdasarkan perhitungan peramalan menggunakan software POM QM dengan metode Single Exponential Smoothing:



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



64



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



Gambar 3.10 Perhitungan peramalan Single Exponential Smoothing 2.



Perhitungan Ukuran Kesalahan Untuk menentukan metode peramalan yang tepat untuk digunakan, maka dilakukan perhitungan ukuran kesalahan. Pada penelitian ini, perhitungan ukuran kesalahan dilakuka dengan beberapa metode, yaitu: a. Mean Square Error (MSE) Rata-rata kesalahan kuadrat diperoleh dengan menjumlahkan hasil kuadrat dari pengurangan permintaan aktual dan hasil peramalannya untuk kemudian dibagi dengan jumlah periode waktu. Berikut nilai MSE untuk masing-masing metode peramalan. Tabel 3.2 Nilai Mean Square Error (MSE) Metode MSE Moving Average 771149.8 Weighted Moving Average 3 795378.5 Single Exponential Smoothing 908715.9 Disini terlihat jika error terkecil ada pada metode Moving Average 3 sehingga metode ini bisa di katakana ideal karena tingkat kesalahan nya terkecil di bandingkan dengan metode lainnya.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



65



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



b. Mean Absolute Error (MAPE) Nilai



rata-rata



persentase



kesalahan



didapatkan



dengan



cara



menjumlahkan nilai mutlak persentase pengurangan antara permintaan aktual dan peramalan. Berikut nilai MAPE dari masing-masing metode peramalan. Tabel 3.3 Nilai Mean Absolulte Error (MAPE) Metode MAPE Moving Average 19.60% Weighted Moving Average 3 19.95% Single Exponential Smoothing 19.82% Disini terlihat jika error terkecil ada pada metode Moving Average 3. Metode ini bisa dikatakan ideal karena tingkat kesalahannya terkecil di bandingkan dengan metode lainnya. c. Mean Absolute Deviation (MAD) Rata-rata standart deviasi absolut merupakan rata-rata dari standart deviasi



yaitu



pengurangan



dari



angka



permintaan



aktual



dan



peramalannya. Berikut hasil perhitungan MAD untuk masing-masing metode. Tabel 3.4 Nilai Mean Absolute Deviation (MAD) Metode MAD Moving Average 845.33 Weighted Moving Average 3 862.51 Single Exponential Smoothing 885.85 Disini terlihat jika error terkecil ada pada metode moving average 3 metode ini bisa dikatakan ideal karena tingkat kesalahannya terkecil di bandingkan dengan metode lainnya.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



66



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



3.5



Analisa Hasil Pengolahan Data Dari pengolahan data yang telah dilakukan sebelumnya mengenai



peramalan menggunaka metode time series (Simple Moving Average, Weighted Moving Average dan Single Exponential Smoothig) dan perhitungan ukuran kesalahan (Mean Square Error, Mean Absolute Error dan Mean Absolute Deviation). Mean Average Deviation (MAD) merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil diabandingkan kenyataannya. Nilai MAD terkecil terdapat pada metode Moving Average yaitu 845.33. Mean Square Error (MSE), merupakan penjumlahan kuadrat bias dalam perioide tertentu. Dengan menggunakan nilai kuadrat dari tiap periode maka tidak terlihat apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil. Nilai MSE terkecil terdapat pada metode Moving Average yaitu 771149.8. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) merupakan perbandingan jumlah absolute dari error dengan jumlah periode dari sebuah peramalan. MAPE merupakan kesalahan relatife. Nilai MAPE terkecil terdapat pada metode Moving Average yaitu sebesar 19.60%. Hal ini menunjukkan bahwa metode peramalan yang memiliki nilai ukuran kesalahan yang paling baik adalah perhitungan peramalan dengan menggunakan metode Moving Average. Dapat dilihat pada Tabel 3.5 menunjukkan bahwa metode peramala yang memiliki nilai ukuran kesalahan yang paling baik adalah perhitungan peramalan dengan menggunakan metode Moving Average. Tabel 3.5 Ukuran Kesalahan Masing-masing Metode Peramalan Nilai Ukuran Kesalahan Metode MSE MAPE MAD Moving Average 771149.8 19.60% 845.33 Weighted Moving Average 3 795378.5 19.95% 862.51 Single Exponential Smoothing 908715.9 19.82% 885.85 Berdasarkan Tabel 3.5 hal ini menunjukkan bahwa metode peramalan yang memiliki nilai ukuran kesalahan yang paling baik adalah perhitungan peramalan dengan menggunakan metode Moving Average. Berikut merupakan data hasil peramalan next period untuk perhitungan time series:



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



67



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



Tabel 3.6 Jumlah Perhitungan Next Period Metode Time Series Jumlah Periode Metode selanjutnya Moving Average 4273.33 Weighted Moving Average 3 4485.6 Single Exponential Smoothing 4225.43 Berdasarkan pada Tabel 3.5 dan Tabel 3.6 diatas maka dapat dilihat bahwa untuk nilai ukur kesalahan yang paling optimal adalah perhitungan menggunakan moving average. Metode moving average dinilai baik digunakan karena metode ini menggunakan perhitunan data berdasarkan peristiwa sebelumnya dan menerangkan informassi mengenai data riwayat pasar. Dengan nilai ukur kesalahan sebesar 771149.8 untuk MSE, 19.60% untuk MAPE dan 845.33 untuk MAD dapat menghasilkan besar jumlah periode selanjutnya adalah sebesar 4273.33.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



68



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



3.6



Kesimpulan dan Saran



3.6.1



Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian, pengolahan dan analisis data yang telah



dilakukan mengenai analisis peramalan produksi garam pada PT. Garam (Persero)Segoromadu Gresik menggunakan metode time series dan uji nilai ukur kesalahan, maka dapat ditarik kesimpulan yang optimal atas tujuan dilakukannya penelitian ini sebabagi berikut: 1.



Cara sistem produksi di PT. Garam (Persero)-Sesgoromadu Gresik adalah dengan mula-mula bahan baku yang dimasukkan ke mesin hopper (untuk penampungan sementara), dilanjutkan proses Rollmill untuk pengecilan ukuran setelah itu ke pre washer (pencucian garam tahap 1), Proses Washer classfire (pencucian tahap 2), Proses pada mesin Centrifuge (mesin pemisahan garam dengan air) lalu di Proses Vibrating Dryer (mesin pengering), Proses vibrating screen (proses pengayakan), Proses Overmill Oversize



(pengecilan



ukuran



produk



jadi),



Proses



Sillo



produk



(penampungan produk jadi), dan terakhir adalah proses Packing (pengemasan). 2.



Berdasarkan perhitungan menggunakan metode time series yang telah dilakukan dapat di anailisis bahwa peramalan mengunakan metode time series pada penjualan garam di PT. Garam (Persero)-Segoromadu Gresik adalah sebesar 4273.33 untuk metode Moving Average, 4485.6 untuk medoe Weighted Moving Average dan 4225.43 untuk metode Single Exponential Smoothing.



3.



Merujuk pada Tabel 3.5 dapat disimpulkan bahwa untuk metode peramalan permintaan yang cocok untuk digunakan PT. Garam (Persero)-Segoromadu Gresik dengan menggunakan metode Moving Average dengan nilai sebesar 771149.8 untuk Mean Square Error, 19.60% untuk Mean Absolute Percentage Error dan 845.33 untuk Mean Absolute Deviation.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



69



Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri



3.6.2



Saran Beberapa saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya dan untuk



perusahaan adalah sebagai berikut: 1.



Bagi penelitian selanjutnya penelitian ini dapat dijadikan dasar dan juga bisa dikembangkan secara luas.



2.



Disaran untuk penelitian lain adalah untuk memperpanjang periode waktu penelitian dan menambahkan jumlah produk yang akan diteliti.



Institus Teknologi Adhi Tama Surabaya - ITATS



70