## ANALISIS BULLWHIP EFFECT DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERAMALAN PADA SUPPLY CHAIN DI DISTRIBUTOR PT. SEMEN TONASA (Studi Kasus: Distributor PT. Semen Tonasa)
W. Latuny
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Pattimura, Ambon
Wisnu M. S. Picauly
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Pattimura, Ambon

## ABSTRAK
Bullwhip effect merupakan fenomena pada supply chain, dimana adanya perbedaan jumlah permintaan konsumen ditiap periode baik itu semakin sedikit atau semakin banyak yang dapat berpengaruh pada semua tingkatan dalam supply chain. Hal itu juga yang  dialami dari Sub Distributor PT. Padi Mas Prima yang  mendistribusikan Produk Semen  Tonasa pada  tiap ritel di kota ambon yaitu ritel  Aneka Guna,Ritel Benua dan Ritel Wayame Adapun tujuan penelitian ini Menganalisis Bullwhip Effect dengan metode  peramalan dan meminimalisasi  terjadinya bullwhip effect. Perhitungan bullwhip  effect menggunakan pendekatan model Moving Average dan Single Exponential Smoothing yang akan dipilih berdasarkan Mean Absolute Deviation dan Tracking Signal Hasil dari penelitian model yang dipilih adalah model Single Exponential Smoothing diperoleh hasil dari peramalan selama 12 periode, dari hasil peramalan tersebut menunjukkan adanya penurunan nilai bullwhip effect pada Sub Distributor PT. Padi Mas Prima, yang sebelumnya 1.02 nilainya menjadi 0.18 dengan tingkat presentase penurunan sebesar 82.4%, Ritel Aneka Guna yang nilainya 1.07 menjadi 0.71 dengan tingkat presentase penurunan sebesar 33.6%, Ritel Benua yang nilainya 1.03 nilainya menurun menjadi  0.86 dengan tingkat presentase penurunan sebesar 16.5%,  dan Ritel Wayame yang  sebelumnya  1.10  nilainya menurun  menjadi 0.96 dengan tingkat  presentase  penurunan sebesar 12.7%. Dimana nilai bullwhip effect > 1.01 dapat diartikan bahwa terjadi amplifikasi permintaan, sedangkan nilai bullwhip effect < 1.01 dapat diartikan bahawa permintaan masih stabil atau terjadi penghalusan pola permintaan usaha perbaikan dilakukan dengan melakukan pemesanan produk pada  supplier  dengan memperhatikan jumlah persediaan yang ada,  menjaga arus informasi  permintaan dan penjualan produk,  serta menjaga lead time agar tetap stabil.
Kata kunci : Supply Chain, Bullwhip Effect,Moving Average,Single exponential Smoothing, Mean Absolute Deviation, tracking signal

## ABSTRACT
The  bullwhip  effect  is  a  phenomenon  in  the  supply  chain,  where  there  are  differences  in  the  number  of consumer demand in each period whether it is less or more that can affect all levels of the supply chain. That was also experienced by PT. Padi Mas Prima distributes Semen Tonasa Products in every retail in Ambon  city,  namely  Aneka  Guna,  Continent,  and  Wayame  Retail.  The  purpose  of  this  research  is  to Analyze the Bullwhip Effect with forecasting methods and minimize the occurrence of the bullwhip effect. Calculation  of  the  bullwhip  effect  using  the  Moving  Average  and  Single  Exponential  Smoothing  model approach that will be selected based on Mean Absolute Deviation and Tracking Signal The results of the selected  model  research  are  the  Single  Exponential  Smoothing  model  obtained  from  forecasting  for  12 periods, the forecasting results indicate a decrease in the value of bullwhip effect on PT. Padi Mas Prima, which previously had 1.02 value to 0.18 with a decreased percentage level of 82.4%, Aneka Guna Retail with a value of 1.07 to 0.71  with a percentage decrease of 33.6%, Continent Retail with a value of 1.03 decreased to 0.86 with a percentage decrease of 16.5%, and Retail Wayame which previously 1.10 value decreased to 0.96 with a decrease in the percentage rate of 12.7%. Where the value of the bullwhip effect> 1.01 can be interpreted that there is demand amplification, while the value of the bullwhip effect <1.01 can be interpreted that demand is still stable or there is a smoothing of the demand pattern. and product sales, and keep lead times stable.
Keywords: Supply Chain, Bullwhip Effect, Moving Average, Single exponential Smoothing, Mean Absolute Deviation, tracking signal

## PENDAHULUAN
Perkembangan industri didalam kota Ambon sampai saat ini menunjukan  peningkatan yang cukup tinggi, hal ini di  tandai dengan semakin banyaknya  perusahaan-perusahaan yang baru berdiri baik yang merupakan investasi baru maupun perluasan dari perusahan yang telah ada.
Menurut Badan Pusat Statistik (BPS),  2017 tercatat pada  dinas perdaganggan  dan perindustrian kota Ambon, perusahaan/usaha  industri selama  tahun 2016 sebanyak 3.226 unit, dengan 7.681 tenaga kerja dan nilai investasi sebesar 89,72 milyar  rupiah baik jumlah perusahaan maupun jumlah tenaga kerja meningkat masing-masing 76 dan 211 dari keadaan pada tahun 2015.
Pertumbuhan dalam suatu industri  menggakibatkan semakin meningkatnya  persainggan produk semen yang kompetitif dalam industri yang sejenis yaitu semen conch, semen tonasa, semen bosowa dan semen holcim. kebutuhan akan Permintaan  semen di kota Ambon meningkat berdasarkan pembanggunan yang ada, menurut  dinas tata  kota pada  tahun 2015 tercatat sebanyak 628 buah banggunan dimana  36  buah diperuntukan bagi banggunan kantor, 443 buah bagi banggunan tempat tinggal dan 149 buah untuk banggunan lainnya (BPS, 2017, p. 241).
Untuk bisa bertahan di tengah persaingan yang  semakin ketat, hal utama yang  harus  diperhatikan oleh perusahaan adalah bagaimana memenuhi permintaan customer. Salah satu strategi yang dikembangkan dalam mewujudkan hal tersebut adalah  strategi supply chain management. Salah satu permasalahan yang  timbul pada supply chain adalah bullwhip effect. Bullwhip effect mendistorsi informasi permintaan  dari mata rantai yang  bawah (end customer) ke rantai di atasnya. Hal ini dikarenakan  kesalahan dari  interpertasi data  permintaan  ditiap-tiap  rantai  distribusi dan kesalahan informasi yang  diterima. Kesalahan  ini terjadi karena perbedaan jumlah permintaan yang diterima perusahan dengan jumlah yang dibutuhkan oleh  pasar. Jumlah  permiintaan yang    diterima oleh perusahaan dari tiap-tiap retail berbeda dengan  jumlah yang  dibutuhkan oleh pasar atau konsumen kesalahan ini disebut bullwhip effect.
Distributor PT. Semen Tonasa, Distributor PT. Padi Mas Prima, Ritel Aneka Guna, Ritel Benua dan Ritel Wayame merupakan pelaku-pelaku dalam supply chain yang mendistribusikan produk  semen merek tonasa, dalam penelitian tugas akhir ini yang akan dibahas adalah permasalahan yang terjadi pada rantai supply untuk produk  semen merek Tonasa. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis bullwhip effect dengan  metode  peramalan  pada  produk  semen  tonasa  dan  memberikan  alternatif  yang  tepat  guna mengurangi bullwhip effect.

## LANDASAN TEORI Konsep Supply Chain Management
Supply chain adalah jaringan perusahaan-perusahaan yang  secara bersama- sama  bekerja untuk menciptakan dan  menghantarkan  suatu produk ke  tangan pemakai akhir  (dalam hal ini konsumen). Perusahaan-perusahaan tersebut biasanya termasuk supplier, pabrik, distributor, toko atau pengecer, serta perusahaan- perusahaan pendukung seperti perusahaan jasa logistik.
Informasi tentang  persediaan produk yang masih ada di masing-masing  supermarket sering dibutuhkan oleh distributor maupun pabrik. Informasi tentang  ketersediaan kapasitas produksi yang dimiliki oleh supplier juga sering  dibutuhkan  oleh pabrik. Informasi tentang  status pengiriman bahan baku sering  dibutuhkan oleh  perusahaan yang  mengirim maupun yang akan menerima. Perusahaan pengapalan harus  membagi informasi  seperti ini supaya  pihak-pihak yang  berkepentingan  dapat memonitor untuk kepentingan perencanaan yang lebih akurat.
Aliran Supply Chain supply chain management adalah serangkaian pendekatan yang digunakan untuk mengintegrasikan supplier secara efisien, manufaktur, gudang dan toko-toko, sehingga barang-barang dapat diproduksi dan didistribusikan dengan jumlah yang  tepat,  ke  lokasi yang tepat, dan waktu yang tepat juga, dengan maksud menimimalkan keseluruhan sistem.

## Bullwhip Effect
Distorsi informasi mengakibatkan  pola permintaan yang semakin fluktuatif  kearah hulu supply chain. Meningkatnya fluktuasi atau variabilitas permintaan  dari  hilir ke hulu suatu supply chain dinamakan bullwhi effect. Bullwhip effect merupakan istilah yang digunakan  dalam dunia inventory
yang mendefinisikan bagaimana pergerakan demand dalam supply chain. Bullwhip yaitu cambuk, alat untuk mengendalikan sapi atau banteng. Konsepnya adalah suatu keadaan yang terjadi dalam supply chain, dimana permintaan dari customer mengalami perubahan baik semakin banyak atau semakin sedikit, perubahan ini menyebabkan distorsi permintaan dari setiap stage supply chain. Distorsi tersebut menimbulkan efek bagi keseluruhan stage supply chain yaitu permintaan yang tidak akurat.
Bullwhip effect mengakibatkan banyak inefisiensi pada supply chain. Misalnya pabrik memproduksi dan mengirim lebih banyak dari yang sesungguhnya dibutuhkan akibat salah membaca signal permintaan dari pemain bagian hilir supply chain. Kegiatan  dari  pabrik dan  pemasok lebih fluktuatif sehingga mereka sering lembur menghadapi pesanan yang berlebih atau menganggur karena distributor/ritel tidak memesan  dalam waktu yang relatif  panjang akibat mereka melakukan forward buying.
Bullwhip    effect adalah suatu    fenomena    dimana    satu    lonjakan    kecil    di  level  konsumen  akan mengakibatkan lonjakan yang sangat tajam di level yang jauh dari konsumen (Baihaqi). Ada banyak hal yang menyebabkan terjadinya bullwhip effect, diantaranya:
1. Forecast Demand
2. Order Batching
3. Price Fluctuation
4. Rationing And Shortage Gaming

## Peramalan
Peramalan  adalah  perkiraan  tingkat  permintaan  satu  atau  lebih  produk  selama  beberapa periode mendatang  (Hendra  Kusuma,  2001,  p.  13).  Menurut  Heizer  &  Render  (2015)  Peramalan  (forecfasting) adalah  seni  dan  ilmu  untuk  memperkirakan  kejadian  masa  depan.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan melibatkan  pengambilan  data  masa  lalu  dan  menempatkannya  ke  masa  yang  akan  datang  dengan  suatu bentuk  model  matematis.  Bisa  juga  merupakan  prediksi  intuisi  yang  bersifat  subjektif  .  atau  bisa  juga dengan  menggunakan  model  matematis  yang  disesuaikan  dengan  pertimbangan  yang  baik  dari  seorang manajer. Hanya sedikit bisnis yang dapat menghindari proses peramalan dan hanya menunggu apa yang terjadi untuk  kemudian  menggambil kesempatan.  Perencanaan yang  efektif  baik  untuk  jangka  panjang maupun  jangka pendek  bergantung pada  peramalan permintaan untuk  produk  perusahaan  tersebut. Peramalan  adalah  proses  menggunakan  pola-pola  yang  terkandung  dalam  data  masa  lampau  untuk memprediksi nilai-nilai masa yang akan datang.
Menurut Yunarto (2005) kerangka waktu ramalan suatu perusahaan dengan  perusahaan lain berbeda-beda tergantung pada jenis produk yang dipasarkan, namun umumnya kerangka waktu ramalan dibagi menjadi tiga kategori, yaitu:
1. Ramalan jangka pendek
Jangka waktu ramalan  ini  umumnya dibawah  tiga bulan  dan  digunakan  untuk  perencanaan pembelian, penjadwalan produksi, dan penugasan.
2. Ramalan jangkah menengah
Jangka waktu ramalan ini lebih dari tiga tahun dan umumnya digunakan  untuk  perencanaan produk baru, perluasan pabrik, dan ekspansi pasar.
3. Ramalan jangkah panjang
Jangka waktu ramalan ini lebih dar tiga tahun dan umumnya digunakan  untuk  perencanaan produk baru, perluasan pabrik, dan ekspansi pasar

## Penentuan Pola Data
Ploting  data harus dilakukan sebelum melakukan metode peramalan untuk  menentukan pola data yang terjadi. Dengan data yang ada diperoleh diagram pencarnya. Macam – macam dari plot data adalah sebagai berikut:
1. Konstan, adalah apabila pola data berfluktuasi di sekitar nilai rata – rata yang konstan (deret seperti ini stasioner terhadap nilai rata - ratanya).

## 2. Linier/Trend, terjadi saat terdapat kenaikan dan penurunan jangka panjang dalam data
Plot Data Linier Atau Trend
3. Seasonal (Musiman),  adalah fluktuasi permintaan  suatu produk dapat naik turun di  sekitar garis trend dan biasanya berulang tiap tahun.
Plot Data Musiman
4. Cyclical (siklis),  adalah pola permintaan suatu produkyang  mempunyai siklus berulang  secara periodik biasanya lebih dari  satu tahun, sehingga  pola  ini untuk  peramalan jangka menengah dan panjang.
Plot Data Siklis
5. Random (acak),  adalah tanda dalam data yang disebabkan peluang dan situasi yang  tidak biasa, variabel acak mengikuti pola yang tidak dapat dilihat.

## Plot Data Acak

## Metode Peramalan
Metode  peramalan adalah  suatu cara memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi di masa depan berdasarkan data-data relevan di masa lalu, maka peramalan ini digunakan dalam peramalan yang objektif.
1. Moving Average
Moving  Average  adalah metode  peramalan  perataan  nilai  dengan  mengambil  sekelompok nilai pengamaatan yang kemudian  dicari rata-ratanya, lalu  menggunaakan  rata-rata  tersebut  sebagai  ramlan untuk  periode  berikutnya.  Metode  ini akan  efektif diterapkan apabila  kita  dapat mengasumsikan  bahwa permintaan  pasar  terhadap  produk  akan  tetap  stabil  sepanjang  waktu.  Berdasarkan  horizon  waktu, peramalan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  ramalan  jangka  pendek  yang  dilakukan  secara kontinyu  untuk  data  penjualan,  hal  ini  karena  peramlan  jangka  pendek  akan  lebih  akurat  faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan relatif masih konstan. Metode rata-rata bergerak menggunakan formula sebagai berikut:
(1)
Dimana : MA : Peramalan Penjualan
At
: Penjualan Aktual Pada Periode T N : Jumlah Data Penjualan Yang Dilibatkan Dalam Perhitungan MA.

## 2. Exponential Smoothing
Peramalan  pemulusan  eksponensial  bekerja  hamper  serupa  dengan  alat  tremostart,  dimana  apabila galat  ramalan  (forecast  error)  adalah  positif,  yang  berarti  nilai  aktual  permintaan  lebih tinggi  dari  pada nilai  ramalan.  Sebaliknya  apabila  galat  ramalan  ramalan  (forecast  error),  adalah  negative,  yang  berarti nilai  actual  permintaan  lebih  rendah  dari  pada  nilai  ramalan  (A-f<0),  maka  model  pemulusan eksponensial  akan  secara  otomatis  menurunkan nilai  ramalan.  Proses  penyusunan  ini  berlangsung  terus menerus,  kecuali  galat  ramalan  telah  mencapai  nol.  Kenyataan  inilah  yang  mendorong  peramal (forecaster) lebih suka menggunakan model peramalan pemulusan ekponensial, apabila pola historis dari data  aktual  permintaan  bergejolak  atau  tidak  stabil  dari  waktu.  Penghalusan  eksponensial  merupakan metode  peramalan  rata-rata  bergerak  dengan  pembobotan  dimana  titik  data  dibobotkan  oleh  fungsi eksponensial. Rumus penghalusan eksponensial:
Peramalan  baru  =  Peramalan  periode  terakhir  +  (permintaan  sebenarnya  periode  terakhir – peramalan periode terakhir) Ft      Ft- 1 + α(At -1 – Ft-1), (2) dimana : Ft             : Peramalan baru Ft-1          : Peramalan sebelumnya Α              : Konstanta      penghalusan (pembobotan,      0 ≤ α             ≤1)
At-1         : Permintaan aktual periode lalu
3. Kesalahan Peramalan
Ketepatan  ramalan  adalah  suatu  hal  yang  mendasar  dalam  peramalan,  yaitu  bagaimana  mengukur kesesuaian  suatu  metode  peramalan  tertentu  untuk  suatu  kumpulan  data  yang  diberikan.Ketepatan dipandang  sebagai  kriteria  penolakan  untuk  memilih  suatu  metode  peramalan.  Dalam  pemodelan  deret berkala (time series) dari data masa laludapat diramalkan situasi yang akan terjadi pada masa yang akan datang,  untuk  menguji  kebenaran  ramalan  ini  digunakan  ketepatan  ramalan.  Beberapa  kriteria  yang digunakan untuk menguji ketetpatan ramalan antara lain:
a. Mean Absolute Deviation
Mean  Absolute  Deviation  (MAD)  mengukur  ketepatan  ramalan  dengan  merata-rata  kesalahan dugaan (Nilai absolut masing-masing kesalahan).
(3)
b. Mean Squared Error
Mean  Squared  Error  (MSE)  adalah  metode  lain  untuk  mengevaluasi  metode  peramalan.  Masing- masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan dan dibagi dengan jumlah observasi.
(4)
c. Mean Absolute Percentage Error
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  dihitung  dengan  menggunakan  kesalahan  absolut  pada tiap  periode  dibagi  dengan  nilai  observasi yang  nyata  untuk  periode  itu. Kemudian,  merata- rata kesalahan persentase absolut tersebut.
(5)
4. Tracking Signal
Tracking  Signal  adalah  suatu  ukuran  bagaimana  baiknya  suatu  ramalan  memperkirakan  nilai-nilai aktual  suatu  ramalan  diperbaharui  setiap  minggu,  bulan  atau  triwulan,  sehingga  data  permintaan  yang baru  dibandingkan  terhadap  nilai-nilai  ramalan.  Tracking  Signal  dihitung  sebagai  running  sum  of  the forecast  errors  dibagi  dengan  mean  absolute  deviation.  Tracking  signal  yang  positif  menunjukan  bahwa nilai  aktual  permintaan  lebih  besar  daripada ramalan, sedangkan  apabila negatif  berarti  nilai  aktual permintaan lebih  kecil daripada ramalan.  Tracking signal  terkadang  digunakan  untuk melihat apakah nilai-nilai  yang dihasilkan berada  didalam  atau  di  luar  batas-batas  pengendalian.  Rumus  dari  Tracking Signal adalah :

## METODE PENELITIAN Variabel dan Definisi Operasional
Variabel  keputusan  dapat dinotasikan dengan lambang X.  Yang termasuk  dalam indikator  variabel keputusan dalam penilitian adalah sebagai berikut :
a. Total Order Portland Composite Cement (X 1 ) b. Total Demand Portland Compocite Cement (X 2 ) Variabel  keputusan  merupakan  suatu  indikator  untuk  mencapai  variabel  tujuan.  Yang  mana  variabel tujuan adalah Bullwhip Effect.

## Metode Analisa Data
Adapun      metode      yang      digunakan      dalam      menganalisis      data-data      yang diperoleh  untuk mendapatkan  perhitungan  Bullwhip  Effect  guna  menggurangi  terjadinya  Bullwhip  Effect  dalam  supply chain dengan  menggunakan metode peramalan. Berikut ini merupakan flowchart dari penelitian ini.
Flowchart Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini adalah gambar saluran distribusi PT. Semen Tonasa Ambon
Saluran Distribusi PT. Semen Tonasa Ambon

## Perhitungan Nilai Bullwhip Effect Sub Distributor PT. Padi Mas Prima
Perhitungan Bullwhip Effect Pada Distributor PT. Padi Mas Prima
Berdasarkan table diatas, perhitungan nilai BE terjadi  amplifikasi atau kenaikan pemesanan dalam jumlah yang banyak dari sub distributor PT. Padi Mas Prima yang disebabkan, total pemesanan melebihi total  penjualan  pada  Sub  Distributor    PT.  Padi  Mas  Prima  yaitu sebesar  465,776  sak  >  458,302  sak, berdasarkan  koefisien    variansi  order  lebih  besar  dibandingkan  dengan  koefisien  variansi  demand  dari distributor  PT.  Padi  Mas  Prima  0.362>  0.36  yang  mengakibatkan  kenaikan  BE  yang  cukup  besar  yaitu 1.02 dari sub distributor.
Perhitungan BE untuk ritel dari sub distributor adalah sebagai berikut:
A. Ritel Aneka Guna
Perhitungan Bullwhip Effect Pada Ritel Aneka Guna
B. Ritel Benua
Perhitungan Bullwhip Effect Pada Ritel Aneka Guna

## C. Ritel Wayame
Perhitungan Bullwhip Effect Pada Ritel Wayame

## Parameter Bullwhip Effect
Pada perhitungan BE di atas, maka dibuat parameter untuk dapat membandingkan apakah terjadi BE dan  jika  nilai  BE  lebih  besar  dari  parameter  yang  ditetapkan  maka  perlu  adanya  penekanan  bullwhip effect. Adapun perhitunganya sebagai berikut:
Lead time (L) = 1 hari Periode pengamatan (P)  = 12 bulan /360 hari Parameter bullwhip effect (BE) :

## Perbandingan Parameter Bullwhip Effect
Dari tabel diatas dapat dijelaskan bahwa hasil perbandingan Nilai BE tersebut, didapatkan dari sub distributor  dan  ritel  tahun  2017  dari  PT.  Padi  Mas  Prima,  Ritel  Aneka  Guna,  Ritel  Benua  dan  Ritel Wayame. Nilai BE berada di atas parameter sebesar 1,01. Pada distributor PT. Padi Mas Prima nilai BE sebesar 1,02. Pada Ritel Aneka  Guna  nilai BE  sebesar  1.07,  pada  Ritel  Benua    nilai  BE  sebesar 1.03  sedangkan  pada  Ritel  Wayame  nilai  BE  sebesar  1.10.  Pihak  distributor  dan  ritel  perlu  melakukan penanganan  yang  secara  intensif  dan  berkala  untuk  menekan  peningkatan  nilai  BE  pada  tahun-tahun selanjutnya agar nilai bullwhip effect tidak semakin besar.

## Peramalan
Peramalan  atau  forecast  adalah  suatu  fungsi  bisnis  yang  berusaha  memperkirakan  penjualan  dan penggunaan  produk  sehingga  produk-produk  itu  dapat  dibuat  dalam  kuantitas  yang  tetap  (Gaspersz, 1998). Beberapa indikator digunakan dalam pengukuran akurasi peramalan yang umum digunakan adalah MAD  (Mean  Absolute  Deviation),  MAPE  (Mean  Absolute  Preceetage  Error)  dan    MSE  (Mean  Square Error).  Akurasi  peramalan  akan  semakin  baik  apabila  nilai-nilai  MAD,MAPE  dan  MSE  semakin  kecil. Peramalan  akan  dilihat  berdasarkan  tingkat  penjualan  semen  tonasa  pada  tahun  2017  di  Distributor  PT. Padi  Mas  Prima,  Ritel  Aneka  Guna,  Ritel  Benua  dan  Ritel  Wayame  berdasarkan  data  historis  Demand Semen Tonasa selama 12 bulan terakhir sebagai berikut:
Distributor PT. Padi Mas Prima
Total Demand Distributor PT. Padi Mas Prima
Total penjualan untuk ritel dari sub distributor sebagai berikut:
1. Ritel Guna Aneka
Total Demand Pada Ritel Aneka Guna
2. Ritel Benua
Total Demand Pada Ritel Benua
3. Ritel Wayame
Total Demand Pada Ritel Wayame

## Ploting Data Aktual Penjualan Semen Tonasa
Plot data Total Demand Aktual Semen Tonasa
Sub Distributor PT. Padi Mas Prima
Plot Data Total Demand Aktual Semen Tonasa Ritel Aneka Guna Plot Data Total Demand Aktual Semen Tonasa Ritel Benua Plot Data Total Demand Aktual Semen Tonasa Ritel Wayame

## Peramalan Moving Average Dan Single Exponential Smoothing
Nilai MAPE Dan MAD Untuk MA Dan SES Penjualan Sub Distributor PT. Padi Mas Prima
dengan software Minitab
Perhitungan Moving  Average dan Single Exponential  Smoothing Untuk  Ritel  dari  sub  distributor sebagai berikut:

## 1. Ritel Aneka Guna
Nilai MAPE Dan MAD Untuk MA Dan SES Penjualan Ritel Aneka Guna dengan software Minitab
2. Ritel Benua
Nilai MAPE Dan MAD Untuk MA Dan SES Penjualan Ritel Benua dengan software Minitab

## 3. Ritel Wayame
Nilai MAPE Dan MAD Untuk MA Dan SES Penjualan Ritel Wayame

## dengan software Minitab
Dari hasil  peramalan  diatas  metode  yang  dipilih  adalah  metode SES yang  memberikan  nilai  erro terkecil.

## Perbandingan Nilai Bullwhip Effect
Berdasarkan tabel di atas, perbandingan hasil perhitungan bullwhip effect sebelum diterapkan model peramalan  dan  sesudah  diterapkan  model  peramalan  Single  exponential  smoothing  yang  telah  dipilih didapatkan  hasil  bahwa  terjadi  penurunan  nilai  BE.  Pada distributor  PT.  Padi  Mas  Prima  terjadi penurunan  BE  atau  ketidakpastian permintaan  konsumen menurun dari peramalan yang  digunakan dimana sebelumnya 1.02 nilainya menjadi 0.18 dengan tingkat presentase penurunan sebesar 82.4%, Ritel Aneka Guna yang nilainya 1.07 menjadi 0.71 dengan tingkat presentase penurunan sebesar 33.6%, Ritel Benua  yang nilainya 1.03  nilainya  menurun  menjadi  0.86  dengan  tingkat presentase  penurunan  sebesar 16.5%, dan  Ritel  Wayame  yang  sebelumnya  1.10  nilainya  menurun  menjadi  0.96  dengan tingkat presentase penurunan sebesar 12.7%. bisa diartikan bahwa penerapan model peramalan dengan pemilihan model Single Exponential Smoothing pada sub  distributor  dan  ritel  tersebut  merupakan  salah  satu pendekatan  yang  bisa  diterapkan  untuk menekan terjadinya  bullwhip  effect. Dengan  berkurangnya Bullwhip Effect  maka  perusahaan  akan  memperoleh  keuntungan  sebagai  berikut  Argiyantari,  M.M. (2014) dan Zaroni, CISCP. (2015): 1. Kepastian pemesanan lebih terencana.
2. Sharing informasi disepanjang rantai pasok lebih baik.
3. Tingkat persediaanya lebih diketahui.
4. Penciptaan tim rantai pasok lebih teratur.
5. Kinerja setiap rantai pasok bisa diukur.
6. Bisa terbangun kordinasi dan kolaborasi diantara mitra bisnis sehingga proses penggiriman produk dari pemasok ke perusahaan dan konsumen dapat berjalan dengan lancar.
Dengan adanya sistem peramalan yang tepat maka Sub Distributor PT. Padi Mas Prima, Ritel Aneka Guna, Ritel Benua dan Ritel Wayame perlu memperbaiki  terjadinya BE. Untuk itu upaya yang harus dilakukan oleh Sub Distributor dan Ritel adalah sebagai berikut:
1. Untuk melakukan pemesanan produk Semen Tonasa oleh Sub Distributor PT. Padi Mas Prima pada Distributor PT. Semen Tonasa harus  memperhatikan  jumlah persediaan yang ada  dengan memperhatikan tingkat penjualan sehingga  jumlah Order tidak lebih besar  dari Demand. Begitu juga sebaliknya pemesanan yang dilakukan oleh Ritel ke Sub Distributor PT. Padi Mas Prima
2. Dalam mengantisipasi terjadinya kenaikan Order harus memperhatikan persediaan barang yang ada digudang, sehingga dapat mengantisipasi kenaikan Demand baik itu  di Sub  Distributor  PT. Padi Mas Prima maupun Ritel.
3. Perlu adanya koordinasi antara pihak Distributor PT. Semen Tonasa, Sub Distributor PT. Padi Mas Prima  dan Ritel haruslah ditingkatkan, agar aliran  informasi  mengenai  permintaan  pasar  segera diketahui.
4. Perlu melakukan konfirmasi kepada pihak Distributor PT. Semen Tonasa oleh Sub Distributor PT. Padi Mas Prima dan sebaliknya dari Ritel ke Sub Distributor PT. Padi Mas Prima apabila terjadi peningkatan Order agar arus informasi tidak mengalami penundaan sehingga arus informasi Order produk Semen Tonasa menjadi lancar.
5. Tetap menjaga Lead Time agar  tetap  stabil  dengan  melakukan Order ke  Distributor PT. Semen Tonasa  dan Sub Distributor PT. Padi Mas Prima sesuai  dengan  tingkat  kebutuhan, Sehingga tidak ada Order yang berlebihan

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian maka kesimpulan yang diperoleh dari hasi pembahasan adalah sebagai berikut :
1. Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  produk  Semen  Tonasa  dapat  diketahui  terjadinya Bullwhip Effect  pada  Sub  Distributor  PT.  Padi  Mas  Prima  dengan  nilai  BE  1.02,  Ritel  Aneka  Guna  dengan nilai  BE  1.07,  Ritel  Benua  dengan  nilai  BE  1.03,  Ritel  Wayame  dengan  nilai  BE  1.10,  nilai  BE tersebut di atas parameter yaitu 1.01. Perbaikan yang dilakukan dengan pemilihan metode peramalan dengan  Moving  Average  dan  Single  Exponential  Smoothing,  pemilihan peramalan yang  dipilih untuk Sub Distributor dan Ritel adalah metode Single Exponential Smoothing, dari Sub distributor PT. Padi Mas Prima SES α = 0.10, Ritel Aneka Guna SES α = 0.75, Ritel Benua SES α = 0.75, Ritel Wayame SES α = 0.99,dengan pemilihan metode peramalan dan perhitungan kembali nilai Bullwhip Effect  untuk  produk  Semen  Tonasa  didapatkan  hasil  untuk  Sub  Distributor  PT.  Padi  Mas  Prima dengan nilai BE 0.18 dengan tingkat presentase penurunan sebesar 82.4%, Ritel Aneka Guna dengan nilai BE 0.61 dengan tingkat presentase penurunan sebesar 33.6%, Ritel Benua dengan nilai BE 0.86 dengan tingkat presentase penurunan  sebesar  16.5%,  Ritel  Wayame  dengan nilai  BE  0.96  dengan tingkat presentase penurunan sebesar 12.7%, nlai BE tersebut dibawah parameter 1.01.
2. Usaha dalam memperbaiki bullwhip Effect diantaranya dalam melakukan pemesanan produk Semen Tonasa  oleh  Sub  Distributor  dan  distributor  perlu  memperhatikan  tingkat  penjualan  agar  jumlah Order tidak lebih  besar  dari  Demand  Begitu  juga sebaliknya pemesanan  yang dilakukan  oleh  Ritel ke Sub Distributor PT. Padi Mas Prima, menjaga arus informasi Order dan Demand produk Semen Tonasa, serta tetap menjaga Lead Time agar tetap stabil.

## DAFTAR PUSTAKA
Ambon, B. P. S. (2017). Kota Ambon dalam angka 2017. Badan Pusat Statistik Maluku, Ambon. Argiyantari, M.M. (2014). Meningkatkan Daya Saing Perusahaan melalui Kolaborasi Retrieved from http://supplychainindonesia.com/new/meningkatkan-daya-saing-perusahaan- melalui-kolaborasi- supplier/
Arina, F, E., Ade. & Lukmandono (2015). Penerapan Metode Model Autoregressive Integrated Moving Average Guna Mengurangi Terjadinya Bullwhip Effect Pada Supply Chain, 111 – 116. Asmono, T, F. (2012). Analisa Bullwhip Effect Pada Retail Air Minum Dalam Kemasan. Barung, M. Marcelinus. (2011). Pengurangan Bullwhip Effect pada Rantai Pasok di Level Distributor Y. Program Studi Teknik Industri. Universitas Hasanuddin Makasar. Bernard, W. T., III. (2005). Introduction to Management Science (Sains Manajemen) Edisi 8, Penerbit Salemba Empat, Jakarta. Fransoo, J. C., & Wouters, M. J. F. (2000). Measuring the bullwhip effect in the supply chain. Supply
Chain Management: An International Journal. https://doi.org/10.1108/13598540010319993 Heizer, J. & Barry, R. (2015), Operations Management (Manajemen Operasi), ed.11, Penerjemah: Dwi anoegrah wati S dan Indra Almahdy, Salemba empat, Jakarta.
Kusuma, Hendra. (2001). Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Edisi Pertama. Andi    Offset. Yogyakarta.