diklatkerja | [Tanya Jawab] Pengelolaan Order Produksi: Respon dan Antisipasi Permintaan Konsumen

1. Pertanyaan dari Bapak Sugeng
Ketika sales naik, maka kapasitas produksi dinaikkan. Salah satunya dengan cara menambah mesin atau karyawan atau overtime, juga adanya expense lain-lain (listrik, dll.). Bagaimana mengukur agar penambahan kapasitas ini optimal terhadap kenaikan sales atau penjualan, sehingga perusahaan bisa memprediksi kalau sales naik 10%, maka penggunaan mesin sekian jam, butuh sekian orang, dan butuh listrik sekian jam?

Jawaban: Nanti pada perencanaan agregat itu akan digambarkan bahwa perencanaan produksi dari hasil forecast dengan sales itu akan disesuaikan, Apakah itu dengan teknik misalkan menambah kerja, atau menambah orang di bagian produksi tertentu, tentu saja harus melihat tarif, tarif berapa per satu penambahan tenaga pada area itu ataupun juga pengurangan bisa terjadi. Maksudnya pengurangan itu bahwa konsentrasi dari pekerjaan itu dialihkan pada suatu beban yang lebih berat, yang lotnya tinggi di area itu. Optimalitasnya ada modelnya, jadi dengan teknik, untuk melihat cost dari penambahan satu tenaga kerja berapa, tidak hanya menambah atau menaikkan utilisasi kapasitasnya itu juga harus dihitung tarifnya. Yang paling mudah menggunakan POM-QM itu sudah di akomodir apa saja variabel yang diperlukan untuk perencanaan agregat itu termasuk misalkan menambah tenaga kerja, cost untuk listrik, cost untuk bahan bakar itu dimasukkan ada modalnya. Jadi software untuk Agregat planning itu sudah ada Jadi apa saja yang ingin di konsiderasi atau dipertimbangkan untuk costnya perubahan produksi, masukkan kemudian nanti akan keluar berapa produk yang harus diproduksi yang memperhatikan bagaimana cost yang tadi itu muncul, entah naik atau turun itu nanti akan sudah keluar hasilnya. Dengan memperhatikan variabelnya, memang ada keterbatasan, jumlah variabel mungkin terbatas, versi license yang lebih komplit itu pasti variabelnya lebih banyak tapi modelnya itu sudah ada sama, hanya jumlah variabel yang bisa kita pertimbangkan itu untuk yang berlisensi untuk bisnis atau korporat akan jauh lebih banyak, semuanya bisa di akomodir pakai model itu. Berapa kenaikan per 1 KWH misalkan itu nanti nomor salesnya berapa, atau harus berapa naiknya itu ada di model itu.

2. Pertanyaan dari Bapak Anang Mandraguna
Sejauh penjelasan yang diterangkan tadi, mengestimasi order berdasarkan data historis yang sifatnya kuantitatif dan kualitatif. Bagaimana mengestimasi dan mengantisipasi order untuk perusahaan yang baru berdiri?

Jawaban: Semua teknik yang saya sebutkan tadi bisa dipakai. Cukup banyak sekarang teknik peramalan atau forecasting di software itu sudah macam-macam bisa digunakan. Sekali lagi kita sadari bahwa hasil ramalan itu pasti ada kesalahan, tidak ada kesalahan 0, jadi bagaimana peramalan itu bisa sejauh mana digunakan dengan melihat errornya. Maka modul peramalan yang digunakan jangan hanya satu, kita harus bisa menggunakan pola data yang kira-kira mirip dengan model yang akan kita gunakan. Kalau kita bisa memprediksi, misalnya waktunya sekian, kita atur datanya. Pilihan jangka waktu itu akan mempengaruhi akurasi dari pemilihan metode ramalannya, di samping juga jenis dari produknya apakah dia family group ataukah dia individu atau item. Ketika sudah menetapkan itu, kalau kita yakin bahwa pola data ini mendekati, ini pola datanya siklus pakai model forecasting yang dengan siklus, atau ini tren pakai model-model peramalan yang tren. Tapi kalau misalnya kita tidak yakin juga ya sudah, coba semua, tinggal kita lihat errornya yang paling kecil yang mana, Biasanya seperti itu. Tetapi kecenderungannya kalau di kampus atau akademik itu seperti ini, begitu sudah melihat hasilnya, atau hitungannya sudah selesai hasilnya itu, padahal tidak berhenti di situ, itu mungkin hanya faktor intrinsik, faktor intrinsik dari model itu sendiri dan juga dari keadaan internal perusahaan yang bisa di akomodir oleh model itu. Tetapi keadaan ekstrinsik atau variabel ekstrinsik di luar perusahaan, variabel random tadi itu, itu sebetulnya berikutnya harus dipertimbangkan lagi. Kelihatannya keputusannya ini adalah error terkecil dari model naif, naif itu adalah ramalan besok pagi sama dengan keadaan hari ini. Hari ini misalnya harus produksi satu juta item besok juga satu juta Naif. Padahal oke itu errornya terkecil, tapi tidak berhenti atau tidak cukup disitu harus ada pertimbangan, masa sama. Misalnya besok ada Pemilu, keadaan politik, keadaan pasar, keadaan dunia itu bisa berpengaruh. Misalnya besok mulai diberlakukan insentif pajak, itu bisa juga pengaruh, hal-hal itu seperti yang tidak diperhitungkan jadi hanya berhenti di solusi, adjustment-nya bolong. Sebetulnya metode kuantitatif yang dipakai oke, tapi jangan berhenti di situ harus ada pertimbangan berikutnya yang ekstrinsik. Jadi ada keadaan yang harus dipertimbangkan yang tidak ada dalam model itu. Begitu hasil errornya terkecil ya sudah itu sebaiknya tidak seperti itu, solusi dari hitung-hitungan kuantitatifnya tambah dengan adjustment, bisa dari expert, bisa pakai logika akal sehat, memperhitungkan sumber lain yang kualitatif, baru itu juga dikombinasi antara solusi dan adjustment menjadi keputusan, jadi tidak hanya mengandalkan dari hasil hitungan solusi.

Profil Instruktur