Makalah Teknik Simulasi 68e5c

APLIKASI TEKNIK SIMULASI PENJADWALAN PRODUKSI (PRODUCTION SCHEDULING) DALAM PABRIK

MAKALAH

OLEH : AGUS WIDODO NPM:

PROGRAM STUDI INFORMATIKA SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI DHARMA ISWARA MADIUN

2010

2

KATA PENGANTAR

Puji syukur atas Berkat limpahan rahmat Tuhan sehingga penyusun mampu menyelesaikan tugas makalah ini. Makalah ini dimaksudkan sebagai penjelasan ringkas dari apa teknik simulasi. Keuntungan dan kerugian diterapkannya teknik simulasi pada suatu sistem nyata. Makalah ini memuat tentang pentingnya teknik simulasi .Akhir kata penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu dalampenyelesaian makalah ini. Kritik dan saran pembaca sangat kami harapkan untuk penyempurnaanmakalah ini di masa mendatang.

Penulis

3

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Sebelum mengenal lebih jauh tentang simulasi maka kita terlebih dahulu mempelajari tentang system (melalui data sampel) di mana terhadap system tersebut mungkin kita dapat melakukan uji coba. Jika suatu system yang diamati masih merupakan system yang bersifat hipotesis (percobaan) untuk memperoleh suatu hasil tertentu maka kemungkinan besar terhadap system itu tidak akan dapat dilakukan simulasi. Walau secara tidak langsung, suatu permasalahan akan merangsang system untuk memecahkannya dengan menggunakan model dan metode sebagai alternative, di mana alternative tersebut merupakan suatu kreasi berpikir yang dapat memadukan berbagai metode sehingga terbentuk sejumlah prototype (model atau miniature). Dari metode-metode yang akan digunakan itu seseorang dapat mengetahui latar belakang (penjelasan secara teoritis) setiap metode. Ketika alternatif-alternatif itu digunakan maka akan banyak terjadi benturan. Perlu diingat juga bahwa dengan menggunakan prototipe seperti ini akan dibutuhkan biaya yang tidak sedikit, menghabiskan waktu dan juga tidak praktis. Jadi dapat disimpulkan bahwa sistem adalah media atau ruang yang didukung oleh komponen-komponen yang saling terkait satu sama lain dan dibatasi oleh aturan tertentu guna mencapai tujuan dan sasaran tertentu. Sistem juga didefinisikan sebagai sekumpulan atau himpunan (manusia atau mesin) yang

4

saling berinteraksi yang secara bersama-sama menuju ke arah pencapaian tujuan yang telah ditetapkan. Dalam praktiknya apa yang dimaksud dengan sistem sangat tergantung pada tujuan, untuk apa sistem tersebut digunakan dan dibangun. Sekumpulan atau himpunan yang membentuk suatu sistem di dalam suatu penelitian yang besar mungkin hanya merupakan suatu bagian kecil dari sebuah sistem keseluruhan. Sistem sendiri dapat juga didefinisikan sebagai sekumpulan variabel penting yang dapat menjelaskan perilaku sistem yang nyata pada waktu tertentu dan memiliki tujuan tertentu. •

Klasifikasi Model Setelah data dan sistem benar-benar kita kenali dan kita mampu untuk

menjelaskannya, lakukan pendekatan terhadap data itu. Apakah data itu memiliki model tertentu yang mendekati sistem yang nyata. Proses mengenali perilaku data, apakah sama dengan keadaan yang nyata, disebut sebagai model sistem. Pemodelan suatu sitem merupakan suatu proses penyaringan dan penyeleksian yang dilakukan sedemikian rupa terhadap berbagai data sehingga didapatkan beberapa data atau komponen sistemyang dapat dimodelkan, dan yang dianggap kurang penting atau tidak relevan dapatlah diasumsikan mampu mendukung tujuan yang ingin dicapai. Jadi sebuah model tidak hanya merupakan perwujudan tujuan, namun juga merupakan asumsi untuk mendukung tujuan tersebut. Dalam kehidupan, model yang digunakan untuk mengenal suatu sistem (studi terhadap sistem) dibedakan berdasarkan data yang diperoleh dan hal tersebut dapat dibedakan menjadi seperti berikut :

5

1. Model fisik Didasarkan pada analogi dari sistem dengan sistem. Dalam pemodelan yang seperti ini atribut atau field (data) dari sistem didapatkan dari pengukuran, seperti jarak yang ditempuh oleh truk dengan beban tertentu dan kecepatan tertentu yang mempengaruhi kemampuan mesin, dengan beban bervariasi dan kecepatan tertentu seberapa jauh pesawat dapat meninggalkan landasan, dan masih banyak lagi contoh lain. 2. Model matematika Pada model ini simbol-simbol matematika dan persamaan-persamaan matematika digunakan untuk menggambarkan sistem. Atribut atau field dari sistem dipresentasikan oeh aktivitas-aktivitas setiap variabel yang diidentifikasi lebih awal dan kemudian dengan fungsi-fungsi matematika maka dari seluruh variabel tersebut akan dihasilkan aktivitas-aktivitas yang diharapkan. Model matematika itu kemudian dibagi lagi menjadi dua yang masingmasing memiliki perbedaan yang mendasar. Yang pertama sangat dipengaruhi oleh perubahan waktu, disebut model dinamis, sementara model yang satunya menunjukkan perilaku sistem secara spesifik pada kondisi tertentu saja, disebut model statis.

6

Di dalam pengembangan model matematika untuk model dinamis dan model statis, di antara keduanya terdapat dua perbedaan lagi yang dapat mengidentifikasi perilaku data secara spesifik. Dari penjabaran kedua model tersebut dapat disusun suatu metode atau proses penyelesaian. Metode atau proses penyelesaian tersebut adalah : 1. Metode analitis Menggunakan metode analitis berarti memakai teori matematika deduktif untuk menyelesaikan model. Penggunaan metode ini sangat tergantung pada kemampuan kita di dalam menggunakan teori matematika. 2. Metode numerik Metode

numerik

melibatkan

prosedur-prosedur

komputasi

untuk

menyelesaikan persamaan-persamaannya. Metode ini lebih mudah digunakan karena hanya mempergunakan data dengan teknik-teknik khusus. Teknik khusus tersebut adalah simulasi.

Pengertian Simulasi : Simulasi adalah suatu teknik yang digunakan dalam membuat keputusan dengan mengevaluasi perilaku model pada kondisi yang berlainan. Simulasi adalah perangkat uji coba yang menghasilkan solusi-solusi yang hampir optimal yang dapat mempresentasikan sistem secara menyeluruh. Simulasi sendiri

7

memungkinkan pembuatan kesimpulan dari solusi-solusi atas percobaan yang ada dan memberikan keputusan-keputusan sehubungan dengan percobaan tersebut sebagai alternatif dalam melakukan pendekatan. Simulasi bukan hanya solusi dengan menggunakan model (data atau miniatur) yang dibuat sedemikian rupa untuk menghasilkan nilai tertentu. Dengan simulasi kita dapat menduga perilaku suatu system yang kita amati dengan menggunakan data hasil pengamatan yang dilakukan dalam waktu tertentu. Dari data hasil pengamatan itu kita dapat membuat prediksi dan kemudian memutuskan tindakan yang akan kita lakukan. 3.

Model Simulasi Perilaku variabel-variabel yang ada pada sistem dapat diklasifikasikan

menjadi dua jenis, yaitu discrete (tertentu/khusus) dan continious (terusmenerus/bersambung). Discrete system adalah sistem di mana variabelvariabelnya berubah hanya pada sejumlah keadaan tertentu dan dapat dihitung pada saat tertentu. Perilaku sistem pada restoran cepat saji merupakan contoh sistem diskrit, yang menunjukkan perubahan kedatangan konsumen, lama konsumen dilayani, lama konsumen makan di tempat dan saat konsumen meninggalkan restoran. Contoh lainnya adalah perhitungan kepadatan muatan armada ferry, mulai saat melakukan parkir (lama parkir) sampai ke tujuan pada waktu tertentu. Continuous system adalah suatu sistem di mana variabelnya berubah secara terus-menerus serta dipengaruhi oleh waktu. Kecepatan sebuah mobil ketika lepas dari lampu traffic light adalah contoh sistem bersambung ini di

8

mana variabelnya, yaitu kecepatannya, akan berubah secara terus-menerus karena terpengaruh oleh waktu. Dalam keseharian hanya sebagian kecil saja sistem yang bersifat diskrit dan kontinu. Bila terjadi perubahan yang menonjol di dalam suatu sistem maka perubahan tersebut akan digunakan untuk mengklasifikasi apakah perubahan yang terjadi terhadap sistem itu bersifat diskrit atau kontinu. Dari model yang dikembangkan tersebut maka seorang analis dapat menggunakan simulasi sebagai media untuk penelitian dalam mengambil keputusan. Simulasi adalah suatu teknik yang digunakan dalam membuat keputusan dengan mengevaluasi perilaku model pada kondisi yang berlainan. Simulasi adalah perangkat uji coba yang menghasilkan solusi-solusi yang hampir optimal yang dapat mempresentasikan sistem secara menyeluruh. Simulasi sendiri memungkinkan pembuatan kesimpulan dari solusi-solusi atas percobaan yang ada dan memberikan keputusan-keputusan sehubungan dengan percobaan tersebut sebagai alternatif dalam melakukan pendekatan. Model simulasi merupakan salah satu alat dari analisis kuantitatif yang sangat populer. Keandalan simulasi mampu menghadapi kinerja dari suatu data yang bervariasi dan mampu memberikan solusi alternatif secara cepat lewat bantuan program komputer. Model simulasi yang dikembangkan dalam dua bisnis seringkali digunakan untuk menguji kebijakan-kebijakan dan keputusankeputusan yang sifatnya bervariasi. Model simulasi ini mampu dengan mudah menjangkau hal-hal yang sangat luas karena hanya membutuhkan asumsi yang lebih sedikit, yang oleh karenanya

9

dapat digunakan untuk hal-hal yang bersifat kompleks di dalam pengambilan keputusan. Ketika proses dari model tersebut dijalankan maka seseorang dapat mengetahui perilaku data yang statis (kondisi variabel dan parameter dari komponennya selalu tetap, tidak berubah-ubah, seperti panjang dan lebar suatu jalan atau kuantitas mesin produksi dalam sebuah proses produksi) dan dinamis (kondisi variabel dan parameter dari komponennya selalu berubah-ubah sesuai perubahan waktu, seperti kepadatan pengguna jalan khusus untuk mobil pribadi akan berbeda jumlahnya pada jam 6 pagi dengan jam 7 pagi).

10

BAB II APLIKASI SIMULASI : PRODUCTION SCHEDULING

Simulasi Bentuk Penjadwalan Produksi Dalam Pabrik •

Persediaan bahan baku yang menunggu untuk diproses

•

Persediaan masih dalam proses (work in proces)

•

Barang jadi (finished goods)

•

Bahan pembantu untuk mendukung proses produksi

Contoh kasus Production scheduling Keanekaragaman jumlah produksi sangat tergantung pada jenis perusahaaan Misalnya ada perusahaan yang memiliki persediaan lebih dari 10.000 item. Setiap item memiliki perbedaan dalam hal biaya, berat, isi, bentuk dan warna. Mereka mungkin dipak dalam pengepakan secara bersam aatau berbeda. Penyimpanan mungkin mmbutuhkan fasilitas yang berbeda, begitu juga dalam hal pengangkutan ke dalam perusahaan dapat menggunakan peralatan dan fasilitas yang berbeda pula. Dari contoh kasus di atas terdapat hal-hal yang harus diperhatikan yaitu •

Persediaan bersama dapat ditinjau dari kontribusi strategis terhadap tujuan perusahaan

11

•

Konteks manajemen persediaan dalam hal ini adalah berkaitan dengan kebutuhan fungsi-fungsi lain dalam perusahaan seperti bagian keuangan, pemasaran dan produksi

•

Persediaan adalah bentuk aktiva lancar dan aktiva jangka pendek

•

Persediaan

hanya

masuk

dalam

satu

kategori

dan

manajemen

mengintegrasikan semua persediaan dalam aktiva lancar Strategi Simulasi Production Scheduling

Dari bagan di atas didapat •

Strategi dihasilkan dari kebijakan manajemen dan prosedur operasi organisasi

12

•

Kebijakan dan prosedur diperoleh dari analisis eksternal tentang permintaan produk, kapasitas suplai bahan baku dan kendala internal seperti kapasitas gudang dan dana yang tersedia

Bagian suplai, produksi dan distribusi memiliki keterikatan satu sama lain dan bukan bersifat independen, artinya salah satunya mengalami perubahan, akan berpengaruh pada yang lainnya. •

Efisiensi didasarkan atas optimalisasi pada masing-maisng bagian yang disebut dengan EFISIENSI KELOMPOK, tetapi bukan efisiensi global bagian logistik

•

Jumlah optimalisasi masing-masing bagian tidak perlu dimasukkan ke dalam jumlah efisiensi dari total sistem

•

Jumlah persediaan yang besar secara unit dibutuhkan pengklasifikasian ke dalam jumlah yang lebih kecil dan relatif homogen agar mudah melakukan pengawasan

•

Kerumitan dan perbedaan dalam persediaan membuat manajemen menerapkan prosedur yang hampir sama untuk setiap kategori

•

Yang tidak dapat dihindari adaalah tipe sistem pengawasan persediaan maupun yang dipilih, pasti mempunyai dampak atas semua aktifitas organisasi.

•

Langkah awal dalam mengembangkan sistem pengawasan persediaan adalah menganalisis kemana tujuan sistem diarahkan

13

•

Karena tujuan sistem pengawasan persediaan akan menjadi pedoman atas kebijakan persediaan

•

Sistem pengawasan persediaan yang baik hanya membutuhkan perhatian apabila ada pengecualian

PENYESUAIAN

PRODUCTION

SCHEDULING

YANG

HARUS

DILAKUKAN ADALAH MEMBUAT SISTEM OPERASI AGAR : 1. Menjamin atau memastikan barang dan bahan baku cukup tersedia 2. Mengidentifikasi kelebihan dan kekurangan dan keterlambatan item 3. Menyediakan laporan tepat waktu dan konsisten kepada manajemen 4. Mengeluarkan sedikit jumlah sumber daya dalam penyempurnaannya 6

KRITERIA

SIMULASI

PRODUCTION

SCHEDULING

DALAM

PENGEMBANGAN DAN PEMELIHARAAN SISTEM, DAN KEGAGALAN AKAN MENURUNKAN EFISIENSI SELURUH SISTEM. 1. Mengembangkan peramalan permintaan dan menguji kesalahan peramalan 2. Menyeleksi model persediaan (EOQ, EOI, EPQ) 3. Menghitung biaya persediaan (biaya pesan, biaya simpan dan biaya stockout) 4. Metode yang diguakan dalam memcatat danmenghitung setiap item 5. Metode penerimaan, penanganan dan penyimpanan 6. Prosedur informasi yang digunakan dalam melaporkan pengecualian.

14

MEMPERBAIKI

DAN

MENAIKKAN

KINERJA

DENGAN

CARA

PRODUCTION SCHEDULING : 1. Menstandarkan item produksi 2. Mengurangi waktu tunggu 3. Mengurangi waktu siklus 4. Menggunakan beberapa pemasok 5. Memberitahukan perkiraan permintaan pemasok 6. Kontrak pembelian dengan pemasok untuk jumlah minimum 7. Mempertimbangkan biaya transportasi 8. Memperbaiki ketepatan catatan 9. Memperbaiki perencanaan kapasitas 10. Meminimumkan waktu persiapan 11. Struktur produk sederhana 12. Fokus pada perbaikan terus-menerus

15

BAB III PENUTUP

TUJUAN TEKNIK SIMULASI •

Untuk mempelajari “behaviour” sistem

•

Mengembangkan pengertian mengenai interaksi bagian-bagian dari sebuah sistem, dan pengertian mengenai sistem secara keseluruhan.

•

Untuk pelatihan / training

•

Untuk hiburan / permainan (game)

TAHAPAN TEKNIK SIMULASI 1. Memahami sistem yang akan disimulasikan 2. Mengembangkan model matematika dari sistem 3. Mengembangkan model matematika untuk simulasi 4. Membuat prgram (software) komputer 5. Menguji, memverifikasi, dan memvalidasi keluaran komputer 6. Mengeksekusi program simulasi untuk tujuan tertentu MODEL TEKNIK SIMULASI •

Dapat dipadukan dengan model numerik untuk menganalisa sistem yang lebih kompleks.

•

Didukung data yang berhubungan langsung dengan angka acak, dengan tipe data probabilistik.

16

•

Mudah beradaptasi dan mudah digunakan untuk berbagai masalah.

SISTEM BERDASARKAN PERILAKU VARIABEL •

Discrete system: Variabel-variabelnya berubah hanya pada sejumlah keadaan tertentu dan dapat dihitung pada saat tertentu.

•

Continous system: Variabel-variabelnya berubah secara terus-menerus dan dipengaruhi oleh waktu

17