Pendekatan matematis dalam perencanaan agregat

Pendekatan Matematis Dalam Perencanaan

Beberapa pendekatan matematis terhadap perencanaan agregat telah banyak dikembangkan diantaranya:

a.      Metode Transportasi Dalam Program Linear

Jika masalah perencanaan agregat dipandang sebagai masalah alokasi kapasitas operasi untuk memenuhi permintaan yang diperkirakan, maka rencana agregat dapat dirumuskan dalam format program linear. Metode transportasi dalam program linear bukanlah suatu pendekatan trail-and-error seperti metode pembuatan diagram tetapi menghasilkan rencana yang optimal untuk meminimisasi biaya.

Metode ini juga fleksibel karena dapat menspesifikasi produksi biasa dan lembur dalam setiap periode waktu, jumlah unit yang akan disubkontrakkan, giliran kerja tambahan, dan persediaan dari satu period eke periode berikutnya.

Contoh : Farnsworth Tire Company mengembangkan data yang berkaitan dengan produksi, permintaan, kapasitas, dan biaya di pabriknya di West Virginia, seperti diperlihatkan pada tabel berikut.

read more

DATA PRODUKSI, PERMINTAAN, KAPASITAS, DAN BIAYA FARNSWORTH
	PERIODE PENJUALAN
	Maret	April	Mei
Permintaan	800	1.000	750
Kapasitas :
Biasa	700	700	700
Lembur	50	50	50
Subkontrak	150	150	130
Persediaan awal	100 roda
	BIAYA
Waktu biasa	$40 per roda
Lembur	$50 per roda
Subkontrak	$70 per roda
Persediaan awal	$2 per roda per bulan

(Manajemen Operasi Jay Heizer & Barry Render hal 442-443)

TABEL TRANSPORTASI FARNSWORTH PERMINTAAN UNTUK
PASOKAN DARI		PERMINTAAN UNTUK								KAPASITAS TOTAL
		Periode 1		Periode 2		Periode 3		Kapasitas tak		YANG TERSEDIA
		(Maret)		(April)		(Mei)		Terpakai (Dummy)		(Pasokan)
Persediaan awal			0		2		4		0
			100							100
Periode 1	Waktu biasa		40		42		44		0
			700							700
	Waktu lembur		50		52		54		0
					50					50
	Subkontrak		70		72		74		0
					150					150
Periode 2	Waktu biasa				40		42		0
					700					700
	Waktu lembur				50		52		0
					50					50
	Subkontrak				70		72		0
					50				100	150
Periode 2	Waktu biasa						40		0
							700			700
	Waktu lembur						50		0
							50			50
	Subkontrak						70		0
									130	130
PERMINTAAN TOTAL		800		1.000		750		230		2.780

Perhatikan hal-hal di bawah ini :

1.      Biaya penyimpangan adalah sebesar $2 roda per bulan. Roda yang diproduksi di satu periode dan disimpan selama satu bulan biayanya lebih tinggi $2. Karena biaya penahanannya linear, maka biaya penahanan selama 2 bulan adalah sebesar $4.

2.      Masalah transportasi mengharuskan pasokan sejumlah permintaan; sehingga ditambahkan kolom dummy yang dinamakan “kapasitas tak terpakai”. Biaya tidak menggunakan kapasitas = nol.

3.      Jumlah di setiap kolom pada tabel di atas merupakan tingkat persediaan yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan permintaan. Permintaan untuk roda sebanyak 800 buah pada bulan Maret dipenuhi dengan menggunakan 100 roda dari persediaan awal dan 700 roda dari waktu biasa.

b.      Linear Decision Rule (LDR)

Merupakan model perencanaan agregat yang berupaya untuk mengoptimalkan tingkat produksi dan tingkat jumlah tenaga kerja sepanjang periode tertentu. LDR meminimasi biaya total dari biaya gaji, pengangkatan, PHK, lembur, dan persediaan melalui serangkaian kurva biaya kuadrat.

c.       Management Coefficients Model (MCM)

Dikembangkan oleh E.H Bowman yang membangun suatu model keputusan formal di seputar pengalaman dan kinerja manajer. Teori yang mendasari adalah bahwa pengalaman masa lalu manajer cukup baik, sehingga dapat digunakan sebagai dasar menetapkan keputusan di masa depan. Teknik ini menggunakan analisis regresi terhadap keputusan produksi yang diambil manajer di masa lalu. Garis regresinya memberikan penggambaran hubungan antar-variabel (seperti permintaan dan tenaga kerja) untuk pengambilan keputusan di masa datang, Menurut Bowman, manajer tidak efisien karena tidak konsisten dalam pengambilan keputusan.

d.      Simulasi

Suatu model komputer yang dinamakan penjadwalan lewat simulasi yang dikembangakan pada tahun 1966 di R.C. Vergin. Pendekatan simulasi ini menggunakan prosedur pencarian dalam mencari kombinasi nilai yang biayanya minimal untuk ukuran jumlah tenaga kerja dan tingkat produksi.

Pembandingan Metode-metode Perencanaan Agregat

Walaupun search decision rule dan model-model matematika lainnya dalam penelitian telah diamati berhasil dalam kondisi tertentu dan program linear telah diterima di bidang industri, kenyataannya, model-model perencanaan yang paling canggih tidak digunakan secara luas. Mengapa hal ini terjadi? Mungkin hal ini mencerminkan sikap rata-rata para manajer dalam memandang model yang terlalu kompleks. Perencana, seperti kita semua, ingin memahami bagaimana dan mengapa model-model yang dijadikan dasar pengambilan keputusan dapat berhasil. Terlebih lagi, manajer operasi perlu mengambil keputusan dengan cepat berdasarkan dinamika tempat kerja yang berubah-ubah. Hal ini dapat menjelaskan mengapa pendekatan pembuatan diagram dan grafik yang lebih sederhana lebih diterima secara umum.

(Manajemen Operasi Jay Heizer & Barry Render hal 444-445)