## PERENCANAAN DAN PENJADWALAN DISTRIBUSI USAHA- USAHA KONVEKSI DARI IKM DM MENGGUNAKAN METODE DISTRIBUTION RESOURCE PLANNING
Syarif Hidayat 1 , Devi Utami Agustini 1 , Nunung Nurhasanah 1 , Ajeng Putri Listianingsih 1 , Faikar Zakky Haidar 1 , Nida’ul Hasanati 2
1 Program Studi Teknik Industri, 2 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Al Azhar Indonesia Kompleks Masjid Agung Al Azhar, Jl.Sisingamangaraja, Jakarta 12110 Tel.0217244456, fax. 7244767 Email: syarif.hidayat@uai.ac.id

## ABSTRACT
In the face of free markets in Asia that will occur by 2015, many companies are working to improve and enhance all aspects of its business. One improvement in terms of the  distribution  system.  IKM  DM  is  a  company  engaged  in  the  business  of  producing apparel  office for  women. IKM  DM does  not  have  a location for  the  manufacture  of its products  but  the  company has  a  partner that is  11  business  locations  convection  which helps  in  the  production  activities  of  the  company.  The  company  currently  has  not implemented  the  planning  of  the  number  of  units  that  should  be  in  the  order  of distribution  and  scheduling  each  period  for  each  attempt  of  convection.  Recently, planning process only be conducted based on instinct of management and to the schedule undetermined. Every convection only be given a time limit the delivery of goods so to the warehouse IKM DM.
This  research  focuses  on  the  planning  and  scheduling  distribution  efforts  of convection became  a  partner  of the  IKM  DM  using  the  Distribution  Resource Planning (DRP) and this study only deals with products of office trousers of IKM DM. Convection that  produce  these  products  there  was  only  5  convection,  namely  convection  alan, bambang, kusnandi, noto, and rani. The result of the calculation of DRP shows schedule distribution and the number of units of a product that must be submitted for each period. Based  on  the  recapitulation  for  14  period  obtained  the  result  that  convection  alan  do order as many as 81,438 units, convection bambang as many as 18,625 units, convection kusnandi  as  many  as  89,265  units,  convection  noto  as  many  as  48,768  units  and convection rani as many as 60,099 units.

## Keywords:
Distribution System, Forecasting, Stock, Order, Distribution Resource Planning

## 1. PENDAHULUAN
Peningkatan angka perekonomian di Indonesia,  tidak  lepas  dari  peran  serta tiap  sektor  industri  didalamnya.  Salah satunya  berasal  dari  industri  garmen seperti yang disampaikan oleh Direktur  Industri  Tekstil  dan  Aneka Kementerian Perindustrian (Kemenperin)  bahwa  industri  garmen merupakan  salah  satu  penyumbang devisa  ekspor  tertinggi.  Nilai  ekspor dalam kurun waktu lima tahun terakhir selalu mencapai USS 6 miliar.
Pada  tahun  2012,  nilai  ekspor industri  garmen  mencapai  USS  7,18 miliar  atau  57,65%  dari  total  ekspor TPT  (Industri  Tekstil  dan  Produk Tekstil)  nasional.  Selain  itu,  industri TPT tercatat sebagai industri penyedia lapangan  kerja  yang  cukup  besar  di Indonesia, terutama pakaian jadi (garmen). (Kemenperin, 2013).
Berdasarkan  data  tersebut  terlihat betapa  pentingnya  keberadaan  industri garmen  di  Indonesia.  Sehingga,  perlu adanya  keterlibatan  dari  setiap  pihak yang  terkait  dengan  hal  tersebut.
Terlebih lagi dengan akan dilaksanakannya  ASEAN  Economic Community  (AEC)  pada  tahun  2015. Nantinya beberapa negara- negaraASEAN penghasil garmen akan dengan  mudah  masuk  pasar-pasar domestik di Indonesia. Oleh sebab itu, semua hal yang mempengaruhi aktivitas  bisnis  dari  suatu  industri garmen  harus  lebih  diperbaiki  dan ditingkatkan. Agar produk hasil buatan dalam  negeri  tetap  berjaya  dan  dapat
terus meningkatkan perekonomian bangsa.
IKM  DM  merupakan  salah  satu jenis  usaha  yang  bergerak  dalam bidang pemenuhan kebutuhan sandang masyarakat.  Produk  dari  IKM  DM antara  lain  celana  panjang  kantoran, blazer,  dan  jaket.  Keseluruhan  produk di  buat  untuk  pasar  kaum  wanita.IKM DM memiliki 11 usaha konveksi yang merupakan kerjasama dengan
perusahaan  lain,  sehingga  IKM  DM tidak memiliki lokasi produksi sendiri. Hal  ini  dilakukan  untuk  menghemat biaya produksi perusahaan.
Penelitian  ini  hanya  mencakup produk  celana  panjang  kantoran  milik IKM  DM  yang  merupakan  produk dengan permintaan tertinggi berdasarkan hasil observasi dan wawancara. Dari seluruh jumlah usaha konveksi  yang  menjadi  mitra  kerja IKM  DM  hanya  5  konveksi  yang menangani  produk  celana  panjang kantoran.
Permasalahan  yang ditemukan pada sistem distribusi IKM DM adalah tidak adanya  penjadwalan  jumlah  order untuk tiap lokasi usaha  konveksi  yang dibuat secara terstruktur dan
berdasarkan  perhitungan  data  history periode sebelumnya. Selama ini proses perencanaan hanya
dilakukan berdasarkan  pengalaman  dari  tiap karyawanyang bertanggung jawab untuk  usaha-usaha  konveksi  yang menjadi mitra perusahaan.
Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan dalam membuat perencanaan dan penjadwalan  distribusi  tiap  usaha konveksi.  Sehingga  pada  periode barusetelah  tutup  buku,  perusahaan dapat  memiliki  perencanaan  di  awal berapa  jumlah  order  yang  harus  di penuhi  tiap  usaha  konveksi  dan  dapat memberikan gambaran bagi perusahaan ke depannya dalam mengelola  keuangan  perusahaan  baik dari  keuntungan  yang  akan  di  peroleh dan juga mengatur biaya-biaya operasional  agar  lebih  efektif  dan efisien.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  diawali  dengan proses  observasi  dan  pengumpulan data  yang  terdapat  pada  tiap  proses bisnis  perusahaan  yang  berhubungan dengan masalah yang telah di rumuskan.  Setelah  diperoleh,  proses selanjutnya yaitumembuat data permalan selama 14 periode menggunakan  software  minitab  16 dengan  metode  Double  Exponential
Smoothing, kemudian menghitung
safety  stock,  dan  penentuan  jenis  lot size. Ketiga proses tersebut diperlukan sebagai  input  dari  pembuatan  tabel DRP (Distribution Resource Planning).  Tabel  DRP  tersebut  akan menggambarkan  jumlah  dan  periode produk tersebut harus di produksi oleh tiap usaha konveksi. Setelah itu di buat pegging information untuk
memperoleh  rekapitulasi  jumlah  unit produk  yang  akan  di  order  tiap konveksi  dalam  14  periode.Gambar  1
menampilkan  alur  proses  pengerjaan penelitian ini.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pengumpulan Data
Data history penjualan yang digunakan  hanya  data  yang  berasal dari  usaha-usaha  konveksi  IKM  DM yang  membuat  produk  celana  panjang kantoran,  diantaranya  konveksi  Alan, konveksi
Bambang, konveksi Kusnandi, konveksi Noto, dan Konveksi Rani. Data history penjualan tiap  usaha  konveksi  tersebut  diperoleh dari data yang ada di IKM DM berupa data  produk  masuk  pada  gudang barang  jadi  setiap  harinya.  Kemudian dilakukan  proses  rekapitulasi  data berdasarkan  periode  mingguan  untuk selanjutnya  dapat  digunakan  untuk input proses selanjutnya yaitu peramalan.    Tabel  1  menampilkan hasil rekapitulasi data history penjualan  tiap  konveksi  selama  24 periode  dalam  hitungan  minggu  atau periode  6  bulan  berdasarkan  data sebenarnya  yaitu  bulan  Oktober  tahun 2013 sampai bulan Maret tahun 2014.
Setelah  diperoleh  data  history penjualan  dari  tiap  usaha  konveksi, proses  berikutnya  yaitu  membuat grafik  untuk  menentukan  jenis  plot data.  Gambar  2  menampilkan  hasil plot data dari tiap usaha konveksi.
Berdasarkan  hasil  pada  gambar  2 data  cenderung  bergerak  acak  tetapi beberapa waktu beberapa data bergerak stasioner. Dalam memastikan apakah  data  bergerak  secara  stasioner,
dilakukan  uji  stasioner  dalam  mean dan  juga  dalam  varian  menggunakan software  minitab  16.  Pada  pengujian stasioner  dalam  mean  menggunakan fungsi  minitab  ACF  (Autocorrelation Function)  dan  untuk  pengujian  dalam varian  menggunakan  fungsi  minitab
Box-Cox Plot. Berikut analisis mengenai  hasil  pengujian  stasioner dari data history penjualan tersebut:
1. Uji  Stasioner  Usaha  Konveksi Alan Pada  pengujian  stasioner  data usaha  konveksi  Alan  dalam  mean dan  varian  memperlihatkan  hasil bahwa  data  tersebut  masuk  ke dalam  jenis  stasioner.  Hal  ini dibuktikan  dengan  hasil  plot  data pada  ACF  yang  memperlihatkan semua data berada di dalam daerah garis  merah  atau  cenderung  turun mendekati nilai 0. Sedangkan pada box-cox  plot  memperlihatkan  nilai rounded  value  ( λ )  =  1,  yang mengartikan  bahwa  data  termasuk ke  dalam  jenis  data  stasioner. Gambar  3  menampilkan  hasil  uji stasioner  dalam  mean  dan  varian menggunakan minitab 16.
2. Uji  Stasioner  Usaha  Konveksi Bambang
Pada  pengujian  stasioner  data usaha  konveksi  Bambang  dalam mean  memperlihatkan  hasil  bahwa data tersebut masuk ke dalam jenis stasioner. Hal ini dibuktikan dengan  hasil  plot  data  pada  ACF yang  memperlihatkan  semua  data berada  di  dalam  daerah  garis merah atau cenderung turun
mendekati  nilai  0.  Gambar  4
menampilkan  hasil  uji  stasioner dalam  mean.    Sedangkan  pada pengujian dalam varian
menggunakan  box-cox  plot,  data dikatakan  tidak  stasioner  karena memiliki nilai lambda samadengan 2  atau  nilai  lebih  dari  1.    Maka harus dilakukan pengujian lanjutan yaitu menggunakan box-cox plottransformation. Setelah dilakukan pengujian lanjutan tersebut,  data  berubah  menjadi stasioner.  Gambar  5  menampilkan hasil  uji  stasioner  dalam  varian sebelum dan sesudah menggunakan  pengujian  lanjutan
box-cox plot transformation.
3. Uji  Stasioner  Usaha  Konveksi
Kusnandi Pada  pengujian  stasioner  data usaha konveksi Kusnandi
memperlihatkan  hasil  bahwa  data memiliki  jenis  stasioner.  Dengan hasil plot data pada ACF berada di dalam  garis  interval  atau  data cenderung  turun  mendekati  0  dan uji stasioner dalam varian
menunjukkan  nilai λ =  1.  Gambar 6  menampilkan  hasil  uji  stasioner dalam mean dan varian.
4. Uji  Stasioner  Usaha  Konveksi
Noto Hasil  pengujian  data  stasioner pada usaha konveksi Noto menunjukkan data termasuk stasioner dalam pengujian menggunakan  ACF.  Gambar  7 memperlihatkan semua data berada di dalam garis merah atau nilainya turun mendekati 0, yang
mengartikan  bahwa  data  termasuk jenis stasioner.
Sedangkan  pada  uji  stasioner dalam  varian  menunjukkan  bahwa nilai  lambda  sebesar  2  atau  lebih dari  1.  Hal  ini  menyebabkan  data harus mengikuti pengujian berikutnya yaitu menggunakan box-cox transformation. Berdasarkan hasil pengujian tersebut,  data  memperoleh  nilai lambda  sama  dengan  1.  Sehingga data  dapat  dikatakan  stasioner. Gambar  8  menampilkan  hasil  uji stasioner  dalam  varian  yaitu  pada saat sebelum dan sesudah dilakukan proses transformation.
5. Uji Stasioner Usaha Konveksi Rani Hasil  pengujian  data  stasioner dalam  mean  pada  usaha  konveksi Ranidapat  dilihat  melalui  gambar 9.  Berdasarkan  gambar  tersebut diperlihatkan semua data berada di dalam  garis  merah  atau  nilainya turun mendekati 0, yang mengartikan  bahwa  data  termasuk jenis stasioner.
Sedangkan  pada  uji  stasioner dalam  varian  menunjukkan  hasil nilai  lambda  sebesar  -0.5,  hal  ini menyebabkan  data  tersebut  harus masuk  kedalam  pengujian  lanjutan yaitu  menggunakan  box-cox  plot transformation.  Setelah  pengujian
lanjutan tersebut dilakukan, diperoleh  hasil  nilai λ =  1.
Sehingga  data  dapat  dikatakan termasuk  ke  dalam  jenis  data stasioner. Gambar 10 menampilkan hasil  uji  stasioner  dalam  varian
sebelum  dan  sesudah  dilakukan pengujian lanjutan.
Berdasarkan hasil keseluruhan pengujian  data  history  penjualan  tiap usaha  konveksi  menunjukkan  hasil data  termasuk  ke  dalam  jenis  data stasioner. Kemudian dalam melakukan peramalan,  metode  yang  digunakan adalah  metode  peramalan  time  series. Pada peramalan ini sebenarnya terdapat  dua  jenis  metode  yaitu Moving  Average  dan  Exponential Smoothing.  Tetapi  berdasarkan  hasil plot data dan pengujian yang menunjukkan  data  termasuk  stasioner, Dalam  penelitian  ini,  metode  time series  yang  digunakan  adalah  metode Double Exponential Smoothing (DES).
Hal ini dikarenakan moving average  cenderung  kepada  data  yang bersifat  linier.  Pemilihan  metode  DES ini  dikarenakan  jumlah  peramalan yang diinginkan dalam penelitian lebih dari 1 sehingga lebih cocok menggunakan  Double  dibandingkan exponential  smoothing  jenis  single. Data  peramalan  dari  tiap  usaha konveksi diperoleh dengan
menggunakan  software  minitab  16.
Hasil peramalan tersebut akan menjadi input pada DRP (Distribution
Resource Planning)

## 3.2. Pengolahan Data
Penelitian  ini  berfokus  dalam menentukan  jadwal  dan  jumlah  unit yang  harus  di  order  tiap  usaha konveksi  menggunakan  DRP.  Dalam pembuatan  tabel  DRP  diperlukan
Perencanaan dan Penjadwalan (Syarif H dkk)
beberapa  data,  slah  satunya  yaitu bagaimana  menentukan peramalan  untuk  gross  requirement dalam  DRP.Cara  untuk  memperoleh hal tersebut yaitu dengan menggunakan  data tiap usaha konveksi. Tabel 2menampilkan  mengenai  data  hasil peramalan  14  periode  tiap  konveksi menggunakan  software Selain  data  peramalan  yang  menjadi masukkan untuk DRP, d komponen  safety stock. diperlukan  untuk  menjaga gudang  selalu  tersedia  atau  antisipasi saat  permintaan  melebihi tersedia.  Untuk  menghitung stock  dapat  menggunakan  persamaan 1.
Dimana: SS = safety stock
Z  =  nilai  konversi  tabel  distribusi normal Z Sdl  =  standar  deviasi  permintaan selama lead time Nilai  standar  deviasi  diperoleh berdasarkan data history konveksi sebelum dilakukan peramalan.  Kemudian  untuk  nilai  Z diperoleh  berdasarkan  nilai level  yang  ditetapkan  perusahaan. Karena  pada  kenyataannya  IKM  DM belum  menetapkan  nilai nilai  service  level asumsikan sebesar 95%. Nilai tersebut juga  ditentukan  berdasarkan  hasil observasi  selama  penelitian  bahwa IKM
DM termasuk konveksi
Perencanaan dan Penjadwalan (Syarif H dkk) Jurnal Teknik Industri ISSN: 1411
beberapa  data,  slah  satunya  yaitu bagaimana  menentukan  ukuran  data gross  requirement dalam  DRP.Cara  untuk  memperoleh hal tersebut yaitu dengan history  penjualan tiap usaha konveksi. Tabel menampilkan  mengenai  data  hasil peramalan  14  periode  tiap  konveksi
software  minitab  16.
Selain  data  peramalan  yang  menjadi masukkan untuk DRP, diperlukan pula safety stock.  Komponen ini diperlukan  untuk  menjaga  stock  di gudang  selalu  tersedia  atau  antisipasi saat  permintaan  melebihi  stock  yang tersedia.  Untuk  menghitung  safety dapat  menggunakan  persamaan
..……..…. (1)
Z  =  nilai  konversi  tabel  distribusi
standar  deviasi  permintaan lead time Nilai  standar  deviasi  diperoleh history penjualan tiap konveksi sebelum dilakukan peramalan.  Kemudian  untuk  nilai  Z diperoleh  berdasarkan  nilai  service yang  ditetapkan  perusahaan. Karena  pada  kenyataannya  IKM  DM belum  menetapkan  nilai  service  level, service  level  perusahaan  di
95%. Nilai tersebut juga  ditentukan  berdasarkan  hasil observasi  selama  penelitian  bahwa IKM DM termasuk konveksi-
konveksinya  selalu  menjaga barang  agar  tidak  ada  kekurangan sehingga dapat dikatakan bahwa stock yang ditetapkan juga karena  perusahaan  tidak  ingin  ketika konsumen membeli tetapi barang tidak ada.  Sehingga  terlihat  sekali  bahwa perusahaan  selalu  menjaga  pelayanan terhadap konsumennya. Tabel menampilkan  hasil  perhitungan stock tiap konveksi.
Tabel 3. Hasil Perhitungan
Setelah diperoleh nilai
Proses  berikutnya  yaitu
jenis  lot  size  pada  produk  yang dihasilkan. Pada penelitian penentuan jenis lot size dalam  perusahaan  ini  adalah Lot (LFL).
pengertian  bahwa  jumlah  rencana pemesanan  (planned  order  quantities dibuat  sama  dengan  kebutuhan  atau permintaan  yang  belum  terpenuhi. Teknik penetapan ukuran atas dasar pesanan diskrit. Di samping itu,  teknik  ini  merupakan  cara  paling sederhana dari semua teknik ukuran yang ada. Teknik ini selalu melakukan perhitungan kembali (bersifat dinamis) terutama  apabila  terjadi  perubahan pada  kebutuhan  ber pengertian  tersebut,  terlihat  bahwa jenis  lot  size  tersebut  sesuai  dengan
Jurnal Teknik Industri ISSN: 1411-6340 130
konveksinya  selalu  menjaga  stock barang  agar  tidak  ada  kekurangan sehingga dapat dikatakan bahwa safety yang ditetapkan juga akan tinggi karena  perusahaan  tidak  ingin  ketika konsumen membeli tetapi barang tidak ada.  Sehingga  terlihat  sekali  bahwa perusahaan  selalu  menjaga  pelayanan terhadap konsumennya. Tabel 3 menampilkan  hasil  perhitungan  safety tiap konveksi.

## Tabel 3. Hasil Perhitungan Safety Stock
Setelah diperoleh nilai safety stock, Proses  berikutnya  yaitu  menentukan pada  produk  yang dihasilkan. Pada penelitian ini, lot sizeyang digunakan
perusahaan  ini  adalah  Lot-For- LFLmengandung pengertian  bahwa  jumlah  rencana planned  order  quantities) dibuat  sama  dengan  kebutuhan  atau permintaan  yang  belum  terpenuhi. Teknik penetapan ukuran lot dilakukan atas dasar pesanan diskrit. Di samping itu,  teknik  ini  merupakan  cara  paling sederhana dari semua teknik ukuran lot yang ada. Teknik ini selalu melakukan perhitungan kembali (bersifat dinamis) terutama  apabila  terjadi  perubahan pada  kebutuhan  bersih.  Berdasarkan pengertian  tersebut,  terlihat  bahwa tersebut  sesuai  dengan
perusahaan yang memproduksi produk sesuai  banyaknya  perusahaan  atau bersifat dinamis.
Setelah semua komponen diperoleh, selanjutnya melakukan perhitungan menggunakan DRP (Distribution  Resources  Planning).
Perhitungan  ini  digunakan  untuk menentukan  nilai  order  dari  tiap konveksi  per  periodenya.  Template hasil  DRP  akan  membantu  tiap konveksi  dalam  menentukan  jumlah target  yang  harus  dipenuhi  tiap periode.
Berikut  ini  contoh  perhitungan DRP pada Konveksi Alan:
Kolom  Gross  Requirement  (GR)  diisi berdasarkan data hasil peramalan yang telah diperoleh pada proses sebelumnya. Kemudian kolom Schedule  Receipt  (SR)  diisi  apabila terdapat  unit  barang  yang  telah dijadwalkansebelumnya untuk
diterima  konveksi  diluar  produk  yang telah  diramalkan.  Untuk  project  on hand  (POH)  diperoleh  berdasarkan stock akhir yang dimiliki pada periode tersebut,  saat  past  due  ditetapkan bahwa  tiap  konveksi  tidak  memiliki stock  akhir  sehingga  nilainya  0.  Pada periode  pertama  terlihat  nilai  GR sebesar  3609  unit  yang  tersedia sedangkan  nilai  POH  0  unit  sehingga POH pada periode 1 tetap tersisa -3609 unit  (0-  3609).  Selanjutnya,  karena nilai  POH  negatif  maka  nilai  pada kolom Net Requirement (NR) dan Plan Order Receipt (PORec) harus diisi dan ntuk  lot  size  jenis  LFL,  nilai  NR  = PORec.  Berikut  persamaan  dalam
menghitung  komponen  NR  dan  POH dalam DRP:
a. NR(t)  =  [GR(t)  +  SS]  –  [SR(t)  + PoH(t-1)] NR(1) = [3609+1386] – [0+0] NR(1) = 4995 unit b. POH(t)  =  POH(t-1)  +  SR(t)  + PORec(t) – GR(t) POH(2)= (-3609)+0+8717 – 3722 POH(2) =1386
Kemudian  karena  lead  time  yang telah ditetapkan 1 minggu dan periode pada DRP dalam 1 minggu, maka nilai yang  ada  di  PORec  atau  unit  yang harusnya  sudah  tersedia  akan  dipesan atau  disiapkan  1  periode  sebelumnya. Unit  yang  disiapkan  di  periode sebelumnya  tersebut  akan  masuk dalam kolom Plan Order Release.Tabel  3  sampai  tabel  7 merupakan hasil perhitungan DRP dari tiap usaha konveksi. Dalam perhitungan DRP, hasil perhitungan yang bernilai negatif tidak perlu  di  cantumkan,  karena  hanya menunjukan  bahwa  tidak  adanya  unit yang tersisa di dalam gudang. Jadi jika nilai  tetap  di  tulis,  khawatir  akan menimbulkan  kesalahpahaman  dalam pembacaan  tabel  DRP  seperti  tanda negatif  di  anggap  sebagai  penanda adanya  kekurangan.  Sedangkan  plan order  receipt  merupakan  order  yang dijadwalkan
akan dilakukan pengiriman dan waktu untuk
pengiriman tersebut disesuaikan dengan  lead  time  tiap  usaha  konveksi. Sehingga  jika  diketahui  plan  order receipt  pada  suatu  periode  memiliki lead time sebesar 1 minggu, maka plan
order  release  atau  waktu  pada  saat sejumlah unit dilepaskan harus dilakukan satu minggu sebelum jadwal yang sudah ditetapkan. Sebelum menentukan berapa banyak  order  yang  akan  ditetapkan dari  masing-masing  konveksi,  terlebih dahulu  hasil  order  per  periode  dari DRP disimpulkan menggunakan pagging  information.Selain  itu,  fungsi dari pegging information dapat digunakan untuk mencari tahu keseluruhan data order seluruh konveksi  dan  dapat  melihat  usaha konveksi  mana  saja  yang  sudah ataupun  yang  tidak  mengantarkan order ke perusahaan pada periode yang telah  ditetapkan.    Berdasarkan  hasil rekapitulasi ini nilai total dari keseluruhan periode per usaha konveksi  dapat  ditentukan.  Tabel  8 menjelaskan  kesimpulan  dari  hasil pagging  informationyang  berasal  dari
perhitungan DRP.
Setelah  semua  order  tiap  usaha konveksi di jumlahkan, langkah
berikutnya data di rekapitulasi berdasarkan  total  permintaan  dari keseluruhan metode. Tabel 9 menampilkan hasil rekapitulasi jumlah order tiap konveksi selama 14 periode.
Tabel 9. Rekapitulasi oder tiap konveksi

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1. Kesimpulan
Kesimpulan berdasarkan penelitian ini adalah:
1. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan  software  minitab  16, plot dari data history penjualan usaha konveksi  termasuk  ke  dalam  data stasioner.
2. Jumlah order yang harus dipenuhi tiap  usaha  konveksi  selama  14 periode adalah sebagai berikut:
a. Konveksi  Alan:  81.438  unit  atau sekitar 6.786 lusin
b.Konveksi  Bambang:  18.625  unit atau sekitar 1.552 lusin
c. Konveksi Kusnandi: 89.265 unit atau sekitar 7.439 lusin
d. Konveksi Noto: 48.768 unit atau sekitar 4.064 lusin
e. Konveksi Rani: 60.099 unit atau sekitar 5.008 lusin.

## 4.2.Saran
Berdasarkan  hasil  dan  kesimpulan dari  penelitian  ini,  berikut  saran  yang dapat  diberikan  untuk  penelitian  ini agar lebih baik untuk selanjutnya.
1.Evaluasi  tiap  periode  harus  selalu dilakukan  oleh  perusahaan  untuk melihat  seberapa  efektif  penelitian ini diterapkan
2.Untuk lebih mengoptimalkan hasil,
perlu diperhatikan jumlah permintaan konsumen pada sejumlah periode tertentu. Sehingga  hasil  peramalan  dapat sesuai  dengan  kondisi  riil  yang  di hadapi perusahaan Alan 81.438 Bambang 18.625 Kusnandi 89.265 Noto 48.768 Rani 60.099 Lokasi Konveksi Order tiap Konveksi (unit)
3.Perlu  adanya  integrasi  mengenai data yang ada perusahaan dan data yang  ada  di  tiap  usaha  konveksi serta  jadwal  pasti  kapan  produksi dan  juga  kapan  waktu  pengiriman produk.  Sehingga  proses  bisnis dapat  berjalan  lebih  efektif  dan efisien

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Ditlitabmas  DIKTI  melalui Kopertis  Wilayah  III  yang  telah memberikan pendanaan untuk kegiatan penelitian dengan skim Hibah Bersaing berdasarkan nomor 188/K3/KM/2014 tanggal 7 Mei 2014.

## DAFTAR PUSTAKA
J.  Richard  Tersine.  (1998).  Principles
of Inventory and Material Management. International Editions,  Prentice  Hall,  New Jersey Yuniar.(2011).http://yuniar130903003 0.blogspot.com/2011/12/stasioneri tas-data.html (diakses pada tanggal 13 Juni 2014, pukul 20:10 WIB)
Smartstat.(2014).http://www.smartstat.
info/tutorial/minitab/ (diakses pada tanggal  11  Juni  2014,  pukul  14:02
WIB)
Mulai Penetapan Identifikasi dan perumusan masalah Penentuan tujuan penelitian Observasi lapangan Studi literatur Pengumpulan Data Data history penjualan celana panjang (konveksi) Daftar Konveksi Celana Panjang Kantoran IKM DM A Data Lead time distribusi produk celana panjang
Gambar 1. Flow Chart Metodologi Penelitian
A Pengolahan Data Peramalan order untuk tiap konvesi Penentuan Lot SIze Perhitungan Safety Stock Pembuatan Tabel Distribution Resource Planning Pembuatan Pegging Information Analisis dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran Selesai Minitab 16
Gambar 1. Flow Chart Metodologi Penelitian (lanjutan)
Perencanaan dan Penjadwalan (Syarif H dkk)
Gambar 2. Hasil Plot Data Gambar 3.
Perencanaan dan Penjadwalan (Syarif H dkk) Jurnal Teknik Industri ISSN: 1411
Gambar 2. Hasil Plot Data History Penjualan tiap Usaha Konveksi
Gambar 3. Hasil Uji Stasioner dalam Mean dan Varian(Konveksi
Jurnal Teknik Industri ISSN: 1411-6340 136 istory Penjualan tiap Usaha Konveksi (Konveksi Alan)
Gambar 4. Hasil Uji Stasioner dalam Mean(KonveksiBambang)
Gambar 5. Hasil Uji Stasioner dalam Varian(KonveksiBambang)
Gambar 6. Hasil Uji Stasioner dalam Mean dan Varian(KonveksiKusnandi)
Tabel 7. Hasil Uji Stasioner dalam Mean(KonveksiNoto)
Gambar 4.8 Uji Stasioner dalam Varian(KonveksiNoto)
Gambar 4.9 Hasil Uji Stasioner dalam Mean(KonveksiRani)
Gambar 4.10 Hasil Uji Stasioner dalam Varian(KonveksiRani)
Perencanaan dan Penjadwalan (Syarif H dkk)
Konveksi Alan
Gross Requirement 3.609 Scheduled Receipt Project on Hand - Net Requirement 4.995 Plan Order Receipt 4.995
Pland Order Release 8.717 Lead time Past due Konveksi Bambang
Gross Requirement 1.119 Scheduled Receipt Project on Hand - Net Requirement 1.918 Plan Order Receipt 1.918 Pland Order Release 3.008 Lead time Past due Konveksi Kusnandi
Gross Requirement 4.250 Scheduled Receipt Project on Hand - Net Requirement 7.063 Plan Order Receipt 7.063 Pland Order Release
11.313 Lead time Past due Konveksi Noto
Gross Requirement 2.343 Scheduled Receipt Project on Hand - Net Requirement 3.713 Plan Order Receipt 3.713 Pland Order Release 6.061 Lead time Past due
Perencanaan dan Penjadwalan (Syarif H dkk) Jurnal Teknik Industri ISSN: 1411
Tabel1. Data Hasil Peramalan Tiap Konveksi
Tabel3. Tabel DRP Konveksi Alan
Tabel4. Tabel DRP Konveksi Bambang Tabel5. Tabel DRP Konveksi Kusnandi Tabel6. Tabel DRP Konveksi Noto 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3.609 3.722 3.835 3.948 4.061 4.174 4.287 4.400 4.513 4.626 - 1.386 - 1.386 - 1.386 - 1.386 - 1.386 4.995 8.717 3.835 7.783 4.061 8.235 4.287 8.687 4.513 9.139 4.995 8.717 3.835 7.783 4.061 8.235 4.287 8.687 4.513 9.139 8.717 3.835 7.783 4.061 8.235 4.287 8.687 4.513 9.139 4.739 Lead time  (minggu) :1 Lot size : LFL Periode (mingguan) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1.119 1.090 1.062 1.034 1.005 977 949 920 892 864
- 799 - 799 - 799 - 799 - 799 1.918 3.008 1.062 2.096 1.005 1.982 949 1.869 892 1.756 1.918 3.008 1.062 2.096 1.005 1.982 949 1.869 892 1.756 3.008 1.062 2.096 1.005 1.982 949 1.869 892 1.756 835 Lead time (minggu) :1 Lot size : LFL Periode (mingguan) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4.250 4.250 4.251 4.252 4.252 4.253 4.254 4.254 4.255 4.256 - 2.813 - 2.813 - 2.813 - 1.580 - 2.813 7.063 11.313 4.251 8.503 4.252 8.505 4.254 8.508 5.488 9.744 7.063 11.313 4.251 8.503 4.252 8.505 3.021 7.275 5.488 9.744 11.313 4.251 8.503 4.252 8.505 3.021 7.275 5.488 9.744 9.883 Lead time  (minggu) :1 Lot size :LFL Periode (mingguan) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2.343 2.347 2.351 2.355 2.359 2.363 2.367 2.371 2.375 2.379 - 1.370 - 1.370 - 1.370 - 1.370 - 1.370 3.713 6.061 2.351 4.707 2.359 4.723 2.367 4.739 2.375 4.755 3.713 6.061 2.351 4.707 2.359 4.723 2.367 4.739 2.375 4.755 6.061 2.351 4.707 2.359 4.723 2.367 4.739 2.375 4.755 2.383 Lead time  (minggu) :1 Lot size : LFL Periode (mingguan)
Jurnal Teknik Industri ISSN: 1411-6340 139
Data Hasil Peramalan Tiap Konveksi 11 12 13 14 4.626 4.739 4.852 4.965 5.078 1.386 - 1.386 - - 9.139 4.739 9.591 4.965 2.885 9.139 4.739 9.591 4.965 2.885
4.739 9.591 4.965 2.885 Safety Stock  :1386 11 12 13 14 864 835 807 779 750 799 - 799 20 - 1.756 835 1.642 1.529 1.756 835 1.642 1.529
835 1.642 1.529 Safety Stock : 799 11 12 13 14 4.256 4.257 4.257 4.258 4.259 2.813 - - 2.665 - 9.744 9.883 5.627 6.997 4.407 9.744 9.883 5.627 6.997 4.407
9.883 5.627 6.997 4.407 Safety Stock  :2813 11 12 13 14 2.379 2.383 2.387 2.391 2.395 1.370 - 1.370 - 1.370 4.755 2.383 4.771 2.391 4.787 4.755 2.383 4.771 2.391 4.787
2.383 4.771 2.391 4.787
Safety Stock  :1370
Tabel7. Tabel DRP Konveksi Alan
Tabel8. Pagging Information Konveksi Rani 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Gross Requirement 2.696 2.732 2.768 2.804 2.840 2.875 2.911 2.947 2.983 3.019 3.055 3.091 3.127 3.163 Scheduled Receipt Project on Hand - - 1.404 - 1.404 - 1.404 - 1.404 - 1.404 - 1.404 - 1.404 Net Requirement 4.100 6.832 2.768 5.571 2.840 5.715 2.911 5.859 2.983 6.002 3.055 6.146 3.127 6.290 Plan Order Receipt 4.100 6.832 2.768 5.571 2.840 5.715 2.911 5.859 2.983 6.002 3.055 6.146 3.127 6.290 Pland Order Release 6.832 2.768 5.571 2.840 5.715 2.911 5.859 2.983 6.002 3.055 6.146 3.127 6.290 Lead time  (minggu) :1
Lot size : LFL Safety Stock  :1404 Past due Periode (mingguan)
Konveksi Alan Konveksi Bambang Konveksi Kusnandi Konveksi Noto Konveksi Rani 1 8.717 3.008 11.313 6.061 6.832 35.930 2 3.835 1.062 4.251 2.351 2.768 14.267 3 7.783 2.096 8.503 4.707 5.571 28.659 4 4.061 1.005 4.252 2.359 2.840 14.518 5 8.235 1.982 8.505 4.723 5.715 29.160 6 4.287 949 3.021 2.367 2.911 13.535 7 8.687 1.869 7.275 4.739 5.859 28.428 8 4.513 892 5.488 2.375 2.983 16.252 9 9.139 1.756 9.744 4.755 6.002 31.396 10 4.739 835 9.883 2.383 3.055 20.895 11 9.591 1.642 5.627 4.771 6.146 27.777 12 4.965 0 6.997 2.391 3.127 17.480 13 2.885 1.529 4.407 4.787 6.290 19.897 14 0 0 0 0 0 0 Jumlah 81.438 18.625 89.265 48.768
60.099
298.194
Minggu ke- Pegging Informtion  tiap konveksi Total Permintaan