## MODEL RENCANA PRODUKSI KACA OTOMOTIF DENGAN METODE KLASIFIKASI ABC UNTUK MENURUNKAN TINGKAT PERSEDIAAN
(Studi kasus di PT. ASAHIMAS Flat Glass, Tbk.)

## Agus Ruhimat
Production Planning and Inventory Control Division, PT. ASAHIMAS Flat Glass, Tbk.

## ABSTRACT
The paper discusses about the model of production plan for automotive glasses using the ABC classification method to reduce  the supply level. The step being taken in this research is to classify  each  glass  size  based  on  each  class  and  calculate  the  weight  of  primary  factors influencing the accumulation of supply in form of cash value, risk of under supply and accuracy of  estimate.  The  model  of  proposed  production  planning  is  based  on  the  ABC  classification method, and the result could direct the planning officer to conduct the different handling of supply for all glass sizes based on their actual condition.  Using this model, we obtain the realistic figure of supply level according to the needs and after being verified the figure can be reduced and the model cab be applied.
In  this  paper,  we  also  conduct  case  study  in  a  main  producer  of  automotive  glass  in Indonesia, which is PT.  AMG Tbk., which hereinafter is called AMG.  AMG is a primary producer for automotive glass in Indonesia with a market share accounting for more than 80%. Currently, almost all automotive industries implement Lean concept which among other is known as Kanban system  where the incoming goods should exact, either in time and in the quantity. AMG as the supplier of automotive glasses should anticipate the risk of under supply because of the lack of estimate accuracy or reliability of the production process; so far the production planning officer has set the policy in the supply level of 1,3 month in the end of the current month for all glass sizes with average value of supply per month reaching 20 billions rupiah. The figure is too big because it is the retained cash flow, so that the level of supply for 1.3 month should be reviewed.
Keywords: ABC classification, level of supply, production planning.

## 1. PENDAHULUAN 1
Industri  otomotif  merupakan  industri skala besar baik dalam hal investasi maupun dalam  hal  penerapan  ilmu  dan  teknologi terkini.  Salah  satu  yang  dikenal  dengan nama  TPS  atau Toyota  Production  System dengan salah satu konsepnya Lean Manufacturing yang filosofinya
menghilangkan  semua  bentuk  pemborosan di semua lini perakitan termasuk persediaan dengan  cara  menghilangkan  waktu  dan material yang tak bermanfaat, menyesuaikan diri  dengan  peraturan  lingkungan,  dan menjadi organisasi pembelajaran dan tim ( a learning  and  teaming  organization )  (Preiss et.al, 2001).
Korespondensi : Agus Ruhimat
AMG  masuk  dalam  sistem  rantai pasok  industri  otomotif  yaitu  memproduksi kaca mobil dengan menguasai pangsa pasar dalam  negeri  lebih  dari  80%.  AMG menerima  data  peramalan  jumlah  mobil yang  akan  terjual  dalam  6  bulan  ke  depan dari  pabrikan  otomotif  dan  karoseri  serta jumlah  kebutuhan  spare-part  kaca  dari dealer. Data peramalan tersebut selanjutnya menjadi pemicu bagi AMG untuk menjalankan rencana produksi. Jenis produksi  di  AMG  adalah continues  flow process dimana  biaya  set-up  akan  sangat besar.
Kaca otomotif memiliki ukuran yang sangat bervariasi mengikuti design mobilnya. Dalam satu mobil terdapat sekitar
E-mail: agusruhimat_tb@yahoo.co.id
6 jenis ukuran kaca berbeda sehingga saat ini terdapat  ratusan  ukuran  kaca  yang  harus disediakan  untuk  melayani  semua  jenis kendaraan  yang  masih  diproduksi  ataupun untuk spare-part. Volume permintaan untuk jenis kendaraan yang sudah tidak diproduksi sangat kecil namun memiliki variasi ukuran kaca  yang  banyak  dan  akurasi  permintaan yang tidak baik. Volume produksi yang kecil dapat  mengakibatkan  biaya  produksi  tinggi akibat  kehilangan  waktu  saat  set-up pergantian ukuran kaca dan akan berpengaruh  terhadap  stabilitas  kualitas. Untuk  menurunkan  biaya  produksi,  variasi ukuran  kaca  tersebut  perlu  dikelompok- kelompokan kedalam beberapa ukuran kaca yang lebih besar sehingga didapat minimum lembar  kaca  per  sekali  produksi  yang dinamakan  supply-size.  Saat  ini  terdapat sekitar  430  ukuran  supply-size  kaca  yang merupakan hasil pengelompokan dari sekitar 750 ukuran pesanan (order-size).
Hasil pengelompokan tersebut selanjutnya  masuk  ketahap  pembuatan rencana  produksi  make-to-stock  dengan kebijakan  tingkat  sediaan  1,3  bulan  pada setiap  akhir  bulan  berjalan.  Tingkat persediaan 1,3 bulan tersebut setara dengan 20  milyar  rupiah  yang  dipandang  sebagai cash-flow perusahaan yang tertahan sehingga  harus  ditekan  sekecil  mungkin, namun  rendahnya  persediaan  tersebut  tidak boleh  menyebabkan  barang  kurang  atau sebaliknya  yang  diakibatkan  oleh  akurasi permintaan  yang  kurang  baik.  Oleh  karena itu  dibutuhkan  rencana  produksi  yang  agil. Agility  harus  memiliki  kecepatan  respon baik  fisik  maupun  finansial  terhadap kejadian  yang  tidak  diharapkan  termasuk perubahan permintaan.
Kaca  otomotif  terdiri  dari  dua  jenis yaitu  Laminated  untuk  kaca  depan  dan Tempered untuk kaca samping dan belakang.  Rencana  produksi  untuk  kedua jenis  kaca  tersebut    selanjutnya  dikirim  ke bagian  Produksi  untuk  realisasi  produk. Proses  produksi  kaca  otomotif  sangat sensitif terhadap defect atau gangguan teknis lainnya yang menyebabkan tingkat kesulitannya  cukup  tinggi,  saat  terjadi gangguan  jadwal  produksi  bisa  berubah menjadi  lebih  cepat  atau  mundur  dari rencana
awal. Reliability
sangat berhubungan  dengan  kemampuan  produksi
menghasilkan produk yang bebas gangguan, dengan demikian tingkat persediaan minimal  harus  1  bulan  kedepan,  dengan asumsi Reliability  process tidak  bisa dihilangkan  sehingga  bisa  mengakibatkan jenis kaca tertentu diproduksi di akhir bulan atau  dengan  kata  lain  jika Reliability tidak baik  maka  sudah  dilakukan  antisipasi  ada ukuran  kaca  tertentu  yang  baru  bisa diproduksi pada saat akhir bulan.
Dengan  demikian  penelitian  ini bertujuan  untuk  memodelkan  faktor-faktor yang  berkontribusi  terhadap  akumulasi persediaan dan melakukan klasifikasi berdasarkan  nature-nya  sehingga  petugas perencana produksi dapat melakukan tindakan berbeda untuk tiap jenis kelompok. Diharapkan  dengan  adanya  model  rencana produksi tersebut diperoleh tingkat persediaan  yang  minimal  dengan  tidak mengkorbankan  kritikalitas  pengiriman  ke konsumen  sehingga  membantu  perusahaan dalam  hal  memperpendek cashflow dan meminimalkan  waste,  untuk  masyarakat umum penelitian ini bisa bermanfaat dalam memperkaya  ilmu  pengetahuan  dan  bisa menjadi  bahan  untuk  pengembangan  lebih lanjut.

## 2. METODOLOGI
Penelitian  ini  berdasarkan  kondisi nyata  pada  perusahaan  yang  merupakan bagian  dari  mata  rantai  pasok  industri otomotif yang sangat kritikal terhadap resiko berhentinya  lini  perakitaan  konsumen. Konsep yang akan dicoba diterapkan dalam penelitian  ini  adalah  Klasifikasi  ABC dimana  setiap  bagian  yang  berkontribusi terhadap  persediaan  barang  akan  dibagi  ke dalam  tiga  kelompok  yaitu  A,  B,  dan  C. Penelitian  ini  juga  ditunjang  oleh  pendapat para pakar terutama dari internal perusahaan yang biasa berkecimpung dalam perencanaan produksi. Informasi dari kondisi nyata, konsep-konsep, dan pengetahuan  pakar  tersebut  selanjutnya menjadi  bahan  untuk  menganalisa  sistem dimana di dalamnya ada analisa kebutuhan, formulasi masalah, dan identifikasi sistem/diagram input-output (Gambar 1 dan 2).
Klasifikasi  ABC  bisa  memberikan  analisa kerangka kerja yang penting untuk mengorganisir  dan  mengontrol  persediaan, dengan  adanya  klasifikasi  ini  seorang
manajer dapat lebih fokus terhadap persediaan  yang  memiliki  nilai  uang  yang tinggi  karena  akan  berpengaruh  terhadap cost management (Stanford, 2007).
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Gambar 2. Diagram Input-Output
Tahapan selanjutnya membuat rancang  bangun  model  dimana  dibuat  sub
model peramalan permintaan dan perencanaan  produksi  dengan  dibantu
Pengetahuan Pakar
Kondisi Nyata
Konsep- Konsep ANALISIS SISTEM 1.Analisis Kebutuhan 2.Formulasi Masalah 3.Identifikasi Sistem Diagram Input-Output [A] RANCANG BANGUN MODEL 1.Sub Model Peramalan 2.Sub Model Perencanaan
3.Sub Model Produksi
VERIFIKASI & VALIDASI MODEL BISA DIAPLIKASIKAN SELESAI MODEL
PERENCANAAN PRODUKSI MASUKAN TERKENDALI: 1. Peramalan permintaan 2. Tingkat Persediaan 3. Design ukuran supply vs order MASUKAN TIDAK TERKENDALI: 1. Aktual permintaan 2. Reability Process produksi HASIL YANG DIKEHENDAKI: Nilai persediaan yang turun HASIL YANG TIDAK
DIKEHENDAKI:
Pekerjaan administrasi bertambah banyak
[A]
klasifikasi ABC dalam pengelompokan data. Setelah  model  didapat  dilakukan  verifikasi dan  validasi  model  dengan  cara  mencoba aplikasikan  terhadap  aktual  perencanaan produksi  bulan  Dec  2010  dan  setelah dipastikan bisa diaplikasikan maka penelitian ini selesai.
Diagram Input-Output dibutuhkan untuk  menjelaskan  masukan-masukan  ke dalam model dan keluaran dari model, baik untuk  yang  terkendali/tidak  terkendali  atau yang  diharapkan/tidak  diharapkan  sehingga struktur penelitian bisa lebih jelas. Penelitian ini  dibatasi  hanya  pada  proses  pembuatan rencana  produksi  dengan  faktor  reliability process  diasumsikan  1  bulan  sebagai cycle stock minimal.

## 3. ANALISA SISTEM
Industri  otomotif  menerapkan Lean Manufacturing yang  salah  satunya  dikenal dengan  istilah just-in-time (JIT)  dimana pabrikan otomotif tidak memiliki persediaan karena  pemasok  diharuskan  mengirimkan bahan  baku  yang  tepat  jumlah  dan  tepat waktu  sehingga  keterlambatan  pasokan dapat mengakibatkan lini perakitan konsumen  berhenti  sama  sekali  yang  bisa sangat  mahal  kompensasinya  dan  merusak reputasi pemasok.
Mengingat resiko barang kurang yang demikian besar maka sewajarnya perencana produksi  menginginkan  tingkat  persediaan yang tinggi sehingga menerapkan 1,3 bulan
persediaan  pada  posisi  akhir  bulan.  Namun demikian  tingginya  persediaan  tidak  baik untuk cashflow berusahaan karena merupakan  aset  yang  tertunda.  Sehingga perlu  dicari  cara  pembuatan  rencana produksi  yang  dapat  memenuhi  keduanya yaitu tidak menyebabkan barang kurang dan dengan jumlah yang sekecil mungkin.
Konsep  yang  akan  dicoba  diterapkan dalam penelitian ini adalah Klasifikasi ABC dimana  setiap  bagian  yang  berkontribusi terhadap  persediaan  barang  akan  dibagi  ke dalam  tiga  kelompok  yaitu  A,  B,  dan  C. Penelitian  ini  juga  ditunjang  oleh  pendapat para pakar terutama dari internal perusahaan yang terbiasa berkecimpung dalam perencanaan produksi. Masukan dari kondisi nyata,  konsep-konsep,  dan  pengetahuan pakar  tersebut  selanjutnya  menjadi  bahan untuk  menganalisa  sistem  dimana  di dalamnya  ada  analisa  kebutuhan,  formulasi masalah,  dan  identifikasi  sistem/diagram input-output (Gambar 1 dan 2).
Pengukuran  resiko  bisa  dilakukan  dengan adanya  klasifikasi  tersebut,  sehingga  bisa ditentukan  persediaan  mana  yang  bisa ditekan  sekecil  mungkin  dan  mana  yang tetap  dipertahankan  pada  tingkat  tinggi. Faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap tingkat  persediaan  diidentifikasi  sebagai berikut : 1. Nilai uang persediaan, 2. Resiko barang  kurang,  dan  3.  Akurasi  peramalan. Ketiga faktor tersebut yang akan dimodelkan dalam  penelitian  ini  sehingga  diperoleh keluaran model perencanaan produksi.
Gambar 3. Continues System Persediaan

## 4. RANCANG BANGUN MODEL
Penelitian ini menggunakan data masa lalu  periode  Oktober-Nopember  2010  yang diperoleh dari internal perusahaan. Dari data
tersebut  dipetakan  distribusi  ke  dalam  tiga kelompok yaitu A, B, dan C.
Aktual
Permintaan Akurasi peramalan Nature Industri Peramalan Rencana Diterima Otomotif Permintaan Produksi Konsumen
Kebijakan tingkat persediaan Nilai persediaan Kritikalitas Fisik Data Inventory Produksi
4.1. Sub model Nilai Uang
Nilai  uang  diperoleh  dari  jumlah permintaan dikalikan dengan harga jual kaca tersebut.  Pada  tabel  1  di  bawah  terlihat bahwa  80%  dari  nilai  persediaan  hanya diwakili oleh 70 ukuran kaca (A) senilai 26 Milyar, sementara 20% dari nilai persediaan adalah akumulasi dari 354 ukuran kaca (B &
C) senilai 6 Milyar.
Petugas perencana
produksi hendaknya  menetapkan  tingkat  persediaan untuk  kategori  A  sekecil  mungkin  karena akan sangat berpengaruh terhadap nilai uang persediaan  yang  tertahan  kebalikannya untuk kategori C memiliki keleluasaan untuk menaikan  persediaan  karena  nilai  uangnya tidak begitu besar.

## Tabel 1. Kategori Nilai Persediaan

## 4.2. Sub model Kritikalitas (Service Level)
Kritikalitas  adalah  seberapa  besar resiko  yang  akan  terjadi  bila  terjadi kekurangan pasokan ke konsumen. Komposisi pada kategori kritikalitas berbeda dengan nilai uang di atas, pada kategori ini terdapat  125  ukuran  kaca  yang  tidak  boleh terjadi  kekurangan supply atau  harus  100%
(A),  selanjutnya  ada  95  ukuran  kaca  yang bilamana persediaan kurang
akan
mengakibatkan  pabrik  perubahan  jadwal
produksi  dan  pengiriman  bisa  dijadwal ulang,  dan  ada  204  ukuran  kaca  yang pengirimannya  bisa  jadwal  ulang  baik  di pabrik sendiri maupun di konsumen.
Kebalikan dengan kategori nilai uang di atas, untuk kategori A petugas perencana produksi  sebaiknya  memiliki  persediaan yang  aman  untuk  menghindari  berhentinya proses produksi di konsumen.

## Tabel 2. Kategori Kritikalitas

## 4.3. Sub model Peramalan
Peramalan adalah perkiraan
kebutuhan  dimasa  depan  yang  dapat ditentukan  secara  matematis  melalui  data historis atau melalui kualitatif informal atau melalui  kedua  teknik  tersebut.  Peramalan sangat diperlukan untuk merencanakan yang akan datang, mengurangi faktor ketidakpastian,  antisipasi  dan  mengelola perubahan,  meningkatkan  komunikasi  dan integrasi, dan antisipasi persediaan, kapasitas, demand dan lead time. Mengingat pentingnya peramalan maka akurasi peramalan  perlu  dicek,  semakin  buruk
performansi peramalan maka harus semakin tinggi tingkat keamanan persediaannya.
Akurasi  peramalan  dibagi  ke  dalam tiga kelas. Kelas A yang memiliki akurasi ± 5%, kelas B diantara 5% s/d 15%, kelas C > 15%.  Besaran  angka  tersebut  merupakan inisiatif  awal  saja  untuk  memisahkan  data, selanjutnya bisa diperketat atau diperlonggar lagi  sesuai  dengan  kebijakan  perencana produksi.  Akurasi  terdapat  dua  jenis  yaitu plus  (+)  dan  minus  (-),  akurasi  plus  berarti pengiriman selalu lebih besar dari peramalan, akurasi minus adalah sebaliknya. Kedua jenis akurasi tersebut perlu dipisahkan karena sangat berbeda hasilnya. Data NILAI UANG Sum of PERCENTAGE Sum of UKURAN Sum of AMOUNT A 80% 70 8.702.933.458 B 14% 86 1.541.946.162 C 5% 268 589.057.887 Grand Total 100% 424 10.833.937.507
Data SERVICE LEVEL Sum of PERCENTAGE Sum of UKURAN Sum of AMOUNT A 83% 125,000 8.942.883.488 B 14% 95,000 1.463.019.437 C 4% 204,000 428.034.582 Grand Total 100% 424,000 10.833.937.507
Data akurasi diperoleh dari perbandingan  antara  peramalan  permintaan
dengan  aktual  permintaan  selama  3  bulan berturut-turut sbb:
Tabel 3. Kategori Akurasi Peramalan
Terlihat  bahwa  ada  sejumlah  152 ukuran kaca yang memiliki penyimpangan ± 5% atau kategori  A, 41 ukuran kaca masuk kategori  B,  dan  231  ukuran  kaca  masuk kategori  C.  Petugas  perencana  produksi harus  memperhatikan  ukuran  kaca  yang memiliki akurasi tidak baik, semakin tinggi persediaan  maka  akan  semakin  aman  dari fluktuasi  peramalan.  Kebalikannya  untuk akurasi yang baik (kelas A) maka persediaan bisa diturunkan seminimal mungkin.

## Menentukan Kombinasi 3 Faktor Utama
Ketiga  sub  model  tersebut  perlu diformulasikan  untuk  menghasilkan  sebuah angka  tunggal  mengenai  status  tiap  ukuran kaca, caranya dengan dilakukan pembobotan  untuk  tiap  sub  model.  Bobot Akurasi  Peramalan  adalah  5  kali  lebih penting karena ini merupakan sumber utama dari  kesalahan  dalam  perbuatan  rencana produksi dan bisa mengakibatkan fenomena
Bullwip yaitu  sebuah  kondisi  dimana persediaan  di  proses  selanjutnya  akan  terus membesar dibandingkan kebutuhan sesungguhnya  atau  kebalikannya  malah terjadi kekurangan barang, Nilai Persediaan 3  kali  lebih  penting;  seperti  yang  telah dijelaskan  pada  tujuan  penelitian  ini,  dan Kritikalitas 2 kali.
Walaupun  kritikalitas  bobotnya  ada  di bawah akurasi namun sudah diamankan oleh adanya cycle-stock 1,0  bulan.  Artinya  jika Reliability    process tidak  baik  sehingga ukuran  kaca  tertentu  baru  bisa  diproduksi diakhir  bulan  maka  perusahaan  sudah memiliki persediaan pengaman. Oleh karena kebijakan  persediaan  perusahaan  maksimal 1,3  bulan  maka  angka  tersebut  dijadikan batas maksimal, sementara batas
minimalnya  adalah  1,0  bulan  atau  tanpa persediaan pengaman. Berikut data pembagian  target  tingkat  persediaan  dan bobot untuk tiap sub model (faktor utama):

## Tabel 4. Pembobotan Faktor Utama
Setiap  ukuran  kaca  dapat  dihasilkan  statusnya  dengan  mengalikan  Kategori  (A,  B,  C)  dengan Bobotnya sbb:
𝑆𝑡𝑎𝑡𝑢𝑠 𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝐾𝑎𝑐𝑎 = (𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛 ∗ 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡) + (𝐾𝑟𝑖𝑡𝑖𝑘𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 ∗ 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡) + (𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑃𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 ∗ 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡)
Sehingga  akan  diperoleh  nilai  AAA,  BBB,
CCC,  ABB,  dst.  Jika  ada  ukuran  kaca statusnya ABC+ artinya nilai uangnya tinggi (A),  kritikalitas  bisa  dijadwal  ulang  (B),
akurasi  peramalan  selalu  plus  (+)  15%  (C). Dengan model di atas pada akhirnya tingkat persediaan dapat digambarkan dengan status berikut: Data AKURASI Sum of PERCENTAGE Sum of UKURAN Sum of AMOUNT A 43% 152 4.628.776.145 B 24% 41 2.577.296.012 C 33% 231 3.627.865.350 Grand Total 100% 424 10.833.937.507
FAKTOR UTAMA Tingkat Bobot A B C Nilai Uang Tinggi --> Rendah 2 1,1 1,2 1,3 Kritikalitas Stopline --> Tidak 3 1,3 1,2 1,1 Akurasi min (-) 1,0 1,0 1,0 Akurasi plus (+) 1,0 1,2 1,3
5 Bagus --> Jelek Kelas
Tabel 5. Nilai tingkat persediaan dari status tiap ukuran kaca
Dari  tabel  di  atas  dapat  terlihat  bahwa tingkat  persediaan  dapat  bervariasi  sesuai dengan faktor dominannya; tingkat persediaan  paling  rendah  dimiliki  adalah 1,07  (BAC+,  BCB-),  dan  lain-lain.  Variasi
tingkat  persediaan  tersebut  lebih  realistis daripada  dianggap  sama  untuk  semua  jenis ukuran  kaca.  Jika  simulasi  dijalankan terdapat  penghematan  uang  sebesar  2,6
Milyar Rupiah tiap bulannya.
Tabel 6. Hasil simulasi Saat ini Sesudah klasifikasi Penghematan uang 16.250.906.260 13.576.786.961 2.674.119.299 Tingkat Tingkat Tingkat Tingkat Kode Persediaan Kode Persediaan Kode Persediaan Kode Persediaan AAA- 1,11 BAB- 1,13 BCC 1,07 CBA+ 1,12 AAA+ 1,11 BAB+ 1,23 BCC- 1,07 CBB- 1,12 AAB- 1,11 BAC 1,13 BCC+ 1,22 CBB+ 1,22 AAB+ 1,21 BAC- 1,13 BCX 1,07 CBC- 1,12 AAC- 1,11 BAC+ 1,28 CAA- 1,15 CBC+ 1,27 AAC+ 1,26 BBA- 1,10 CAA+ 1,15 CCA- 1,09 ABA- 1,08 BBA+ 1,10 CAB- 1,15 CCA+ 1,09 ABA+ 1,08 BBB- 1,10 CAB+ 1,25 CCB- 1,09 ABB- 1,08 BBB+ 1,20 CAC 1,15 CCB+ 1,19 ABB+ 1,18 BBC- 1,10 CAC- 1,15 CCC 1,09 ABC- 1,08 BBC+ 1,25 CAC+ 1,30 CCC- 1,09 BAA- 1,13 BCA+ 1,07 CAX 1,15 CCC+ 1,24 BAA+ 1,13 BCB- 1,07 CBA- 1,12 CCX 1,09
Dengan  demikian  model  di  atas  sudah diverifikasi  dan  divalidasi  bisa  diaplikasikan dan  hasilnya  nyata  yaitu  turunnya  nilai persediaan.  Model  yang  dihasilkan  tersebut juga bisa ditelusuri latar belakangnya daripada cara  penentuan  rencana  produksi  sebelumnya yaitu  menyamakan  semua  tingkat  persediaan sebesar 1,3 bulan untuk semua ukuran kaca.

## 5. KESIMPULAN
Perhitungan
dengan melakukan pembobotan akan diperoleh nilai yang realistis dimana  sudah  memperhitungkan  semua  resiko yang terlibat dan sesuai dengan kebutuhan saat itu.  Petugas  perencana  produksi  pun  dapat memutahirkan  data  tersebut  berdasarkan kondisi terbaru dan berdasarkan kecenderungan data.
Dengan  model  perencanaan  produksi  di atas  perusahaan  dapat  menurunkan  nilai persediaan  sehingga cashflow yang  lebih lancar.  Namun  demikian  metode  klasifikasi dalam  penelitian  ini  perlu  diperbaiki  lagi dengan mencari pembobotan dan nilai klasifikasi kelas yang lebih ilmiah berdasarkan kajian  ilmiah  dalam  menentukan  tingkat persediaan  pengaman  Selain  hal  tersebut kedepannya  perlu  diperluas  untuk  tidak  hanya
pada 3 faktor utama saja melainkan pada faktor lain  misalkan  biaya  produksi  yang  timbul karena  jumlah  produksi  yang  tidak  optimal, faktor reliability  process seperti  disinggung pada  bagian  pendahuluan,  faktor  kemudahan utilisasi ke ukuran kaca lain jika terjadi akurasi peramalan  minus,  dan  faktor-faktor  lainnya. Tentunya  kendala-kendala  tersebut  harus memakai  metode Multi  Criteria  Decision atau metode lainnya.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Preiss,  Kenneth,  Patterson,  R.,  dan  Merc Field,  2001,  “The  future  direction  of industrial  enterprises”  dalam “Maynard’s Industrial Engineering Handbook“ , 5 th ed,
h-1.135.
[2] Stanford,  R.E.  dan  W.  Martin,  2007, Towards  a  normative  model  for  inventory cost  management  in  a  generalized  ABC classification  system. Journal  of  the Operational Research Society . Vol 58 No. 7, hal. 2.
[3] Zelbst, P.J., Green, K.W. Jr, Abshire, R.D., dan  Victor  E.  Sower.  2010.  Relationships among  market  orientation,  JIT,  TQM  and agility, Industrial  Management  &  Data Systems , Vol. 110 No. 5, hal 1.