## JPEB
Jurnal Penelitian Ekonomi dan Bisnis, 4 (2), 2019, Hal: 143-152
http://www.jpeb.dinus.ac.id

## MINIMASI BIAYA PRODUKSI PADA PRODUK WINKER RELAY MELALUI PERENCANAAN PRODUKSI AGREGAT

## Yevita Nursyanti
Program Studi Manajemen Logistik Industri Elektronika, Politeknik APP Jakarta Jalan Timbul No 34 Jakarta, Indonesia
* Corresponding Email : yevita.nursyanti@gmail.com
Diterima: Mei 2019; Direvisi: Agustus 2019; Dipublikasikan: September 2019

## ABSTRACT
The purpose of this research is to determine demand forecasting on relay winker products and to determine the aggregate planning of relay winker products that produce minimum costs. The method used in this study is a comparative quantitative method. The data used in conducting aggregate planning are data from forecasting calculations  with  the  chosen  method,  forecasting  is  calculated  using  several  methods,  namely  the  Moving Average, Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, Quadratic and Linear Regression methods. Select  this  method  by  looking  for  the  MAPE  value.  The  method  that  has  the  smallest  MAPE  value  is  Double exponential Smoothing with a value of 2.7%. Aggregate production planning is carried out for 2017 with the method of transportation (least cost), permanent labor and level strategy. The results of data processing show the best  method  for  aggregate  planning  is  transportation  method  (least  cost)  which  has  the  lowest  cost  of  Rp. 9,858,625,445.
Keywords: Service and Quality; Aggregate Planning;Demand Forecasting

## ABSTRAK
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  peramalan  permintaan  pada  produk  winker  relay  dan  untuk menentukan  perencanaan  agregat  produk  winker  relay  yang  menghasilkan  biaya  minimum.  Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif komparatif. Data yang digunakan dalam  melakukan perencanaan agregat adalah data hasil perhitungan peramalan dengan metode yang terpilih, peramalan dihitung dengan  menggunakan  beberapa  metode  yaitu  metode  Moving  average,  Exponential  Smoothing,  Double exponential Smoothing, Kuadratik dan Regresi Linier. Pemilihan metode ini dengan mencari nilai MAPE. Metode yang  memiliki  nilai  MAPE  terkecil  adalah  Double  exponential  Smoothing    dengan  nilai  sebesar  2,7%. Perencanaan produksi agregat dilakukan untuk  tahun 2017 dengan metode transportasi (least cost), tenaga kerja tetap dan level strategy. Hasil pengolahan data menunjukan metode yang terbaik adalah metode transportasi (least cost) yang memiliki biaya terendah sebesar Rp. 9.858.625.445.
Kata Kunci: Layanan dan Kualitas; Perencanaan Agregat; Peramalan Permintaan

## PENDAHULUAN
Jumlah produksi biasanya dipengaruhi oleh jumlah permintaan yang diminta oleh pasar dan  konsumen.  Tidak  sesuainya  jumlah  produksi  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  dengan jumlah permintaan yang diminta oleh pasar dan konsumen, dapat menyebabkan penumpukan persediaan  barang  jadi  di  gudang  perusahaan  yang  bisa  berdampak  pada  tingginya  biaya penyimpanan barang jadi yang harus dibayarkan oleh perusahaan setiap periodenya dan atau dapat pula menyebabkan kerugian bagi perusahaan dalam bentuk hilangnya pendapatan akibat hilangnya permintaan dari konsumen yang tidak dapat terpenuhi oleh perusahaan.
Sehingga  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  peramalan  menjadi  tahap  penting  untuk melakukan  perencanaan  produksi.  Kemudian  perlu  dilakukannya  perencanaan  agregat  bagi perusahaan untuk menyesuaikan jumlah permintaan dengan kapasitas produksi yag dimiliki sehingga dapat meminimumkan kerugian yang ditanggung oleh perusahaan yang bisa berupa tingginya biaya penyimpanan barang jadi atau hilangnya pendapatan akibat perusahaan tidak mampu menjual hasil kelebihan produksi yang tidak diminta oleh konsumen.
Perusahaan harus tepat dalam memperkirakan jumlah bahan baku yang akan dipesan agar tidak terjadi kekurangan atau kelebihan bahan baku. Selain itu, ketika telah menerima order dari  konsumen  perusahaan  belum  meninjau  terlebih  dahulu  sumber  daya  kapasitas produksi  yang  tersedia.  Dalam  melakukan  perencanaan  produksi,  Perusahaan  belum menyesuaikan  dengan  kondisi  dan  kapasitas  produksi  yang  dimiliki.  Hal  tersebut memperlihatkan  bahwa  perusahaan  belum  memperhitungkan  perbandingan  antara  kapasitas yang  dibutuhkan  dengan  kapasitas  yang  tersedia  dalam  menentukan  jumlah  produksi  yang optimal untuk mencapai keuntungan yang maksimal. Hal ini dapat mengakibatkan banyaknya kelebihan produk dan pengeluaran biaya yang lebih besar dan dapat menyebabkan kerugian terhadap perusahaan. Berikut ini merupakan grafik pencapaian produksi Winker Relay 2016:
Gambar 1. Grafik Pencapaian Produksi Winker Relay 2016
Dari  grafik  diatas  menunjukkan  bahwa  pencapaian  produksi  aktual  yang  dihasilkan hanya  93,19%sedangkan  target  perusahaan  adalah  100%.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan  suatu perencanaan produksi dengan metode yang digunakan adalah perencanaan agregat yang dapat menjadwalkan kebutuhan produk Winker relay . Dengan merencanakan kebutuhan produksi, diharapkan  dapat  menghindari  kelebihan  produksi  yang  menyebabkan  kerugian  bagi perusahaan. Berdasarkan masalah yang telah dirumuskan sebelumnya, maka tujuan penelitian adalah untuk menentukan peramalan permintaan pada produk winker relay serta menentukan perencanaan agregat produk winker relay yang menghasilkan biaya minimum.
0 200000 400000 600000 800000 1000000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Jum lah pr oduks i Periode Bulan tahun 2016 Pencapaian Produksi Winker Relay 2016 Planing Actual

## TINJAUAN PUSTAKA
Menurut Heizer dan Render (2009) tujuan perencanaan agregat adalah untuk memenuhi permintaan atas perkiraan masa depan dan meminimalkan biaya selama periode perencanaan. Namun, banyak hal yang perlu diperhatikan mungkin jauh lebih penting daripada biaya yang rendah. Strategi ini mungkin untuk kelancaran tingkat kerja, menurunkan tingkat persediaan, dan untuk memenuhi permintaan pelanggan dengan tingkat layanan yang lebih baik. Menurut Schroeder (2003) tujuan dari perencanaan agregat adalah untuk membuat tingkat output secara keseluruhan  untuk  kebutuhan  permintaan  di  masa  depan  yang  berfluktuasi.  Perencanaan agregat  dihubungkan  dengan  keputusan  bisnis  lainnya  seperti  keuangan,  pemasaran,  dan sumber daya manusia. Tujuan dari perencanaan agregat adalah menentukan kombinasi yang optimal dari tingkat produksi, jumlah tenaga kerja, dan tingkat persediaan. Perencanaan agregat yang tergolong perencanaan jangka menengah memegang peranan penting dalam perencanaan operasi secara kesuluruhan.
Penggunakaan  kata  agregat  menunjukan  bahwa  perencanaan  ditunjukan  bahwa perencanaan  dilakukan  di  tingkat  kasar  dan  dimaksudkan  untuk  memenuhi  kebutuhan  total seluruh produk dengan menggunakan seluruh sumber daya manusia dan peralatan yang ada pada fasilitas produksi tersebut.Peramalan merupakan suatu keputusan tentang kemungkinan masa  yang akan datang  yang didasarkan  fakta-fakta  ekonomi  sekarang  dan  sejarah  masa lalu. Dalam proses produksi peramalan digunakan  untuk  menentukan  jumlah  permintaan konsumen   terhadap  suatu  produk, Alfarisi (2017).
Metode  peramalan time  series terdiri  dari  beberapa  metode,  salah  satunya  adalah metode moving  average .  Metode moving  average menggunakan  data  –  data  historis  untuk menentukan peramalan permintaan pada periode berikutnya. Metode moving average dapat menggunakan perhitungan rata – rata untuk dua bulan, tiga bulan, empat bulan, bergantung pada ketentuan yang akan digunakan perusahaan. Metode moving average digunakan jika data masa lalu tidak memiliki unsur trend atau faktor musiman. Tujuan dari penggunaan moving average adalah untuk mengurangi acakan dalam deret waktu, Nurlifa (2017). Pada penggunaan metode moving average dua bulan, perhitungan mencakup rata- rata dua  bulan  dari  data  permintaan  historis  untuk  menentukan  jumlah  permintaan  periode selanjutnya dari hasil peramalan. Semakin  panjang  jangka waktu moving  average ,  semakin terlihat    dalam  ramalan  atau  menghasilkan moving  average yang  semakin  halus,  Rachman (2018).Metode  peramalan time  series lainnya  adalah Simple  Exponential  Smoothing (SES). Pola data yang fluktuatif dan bergejolak umumnya menggunakan  model Simple Exponential Smoothing . Metode Simple Exponential Smoothing lebih cocok digunakan untuk meramalkan hal-hal yang fluktuasinya secara acak (tidak teratur).Metode Double Exponential Smoothing, metode  ini  merupakan  pengembangan  dari Single  Exponential  Smoothing dimana menambahkan  unsur  trend  pada  bobot  perhitungan, sehingga  pada Double  Exponential Smoothing (Metode  Holt) kita  memberikan  dua jenis bobot pada perhitungan yaitu level (α) dan  trend  (β).  Peramalan  Penghalusan  Eksponensial  ( Exponential  Smoothing )  merupakan salah satu kategori metode time series yang menggunakan pembobotan data masa lalu untuk melakukan  peramalan.  Metode  peramalan  selanjutnya  adalah  model  regresi  linier.  Regresi linier  merupakan  metode  statistik  yang  bertujuan  untuk  membentuk  model  antara  variabel dependen (Y) dengan variabel independen (X), Tannady (2013).
Regresi linier sederhana dipergunakan untuk mrngrtahui pengaruh satu buah variabel bebas  dengan  satu  buah  variabel  terikat.  Langkah–langkah  yang  dilakukan  untuk menyelesaikan kasus menggunakan regresi linier adalah sebagai berikut, Renyaan (2018).
1. Tentukan Y = variabel tak bebas, dan X = variabel bebas
2. Hitung nilai a dan b
b = n ∑ xy - ∑ x ∑ y n ∑x 2 – (∑x) 2
a = y – bx

## 3. Setelah nilai a dan b sudah ditemukan, masukan nilai tersebut dalam rumus persamaan.

## Y = a + bx
Perencanaan agregat dengan metode transportasi digunakan untuk membuat perencanaan minimasi  biaya  pengiriman  dari  tempat  asal  ke  tempat  tujuan.  Perencanaan  agregat menggunakan  metode  transportasi  merupakan  bagian  dari  perencanaan  produksi  program linear dengan jumlah tenaga kerja yang tetap. Penggunaan metode transportasi dapat berupa reguler, overtime, subkontrak, backorder dan inventory .  Sebelum  menggunakan    model transpotasi terdapat beberapa informasi penting yang perlu  diketahui agar metode ini  dapat diaplikasikan, yaitu dengan: Nasution(2008).
1. Kapasitas  tersedia  (supply)  dapat  dinyatakan  dalam  unit  yang  sama  dengan  kebutuhan (demand).
2. Total  kapasitas  untuk  horizon  waktu  perencanaan  harus  sama  dengan  total  peramalan kebutuhan,  apabila  tidak  sama,  kita  dapat  menggunakan  variable  bayangan  (dummy) sebanyak jumlah selisih tersebut dengan unit cost = 0 (nol).
3. Semua hubungan biaya merupakan hubungan linear.
4. Hitung terlebih dahulu dari total permintaan seluruh produk selama horizon perencanaan dalam satuan agregat kemudian masukkan ke dalam kolom ketiga.
5. Lalu hitung dahulu kapasitas yang tersedia untuk setiap pilihan produksi selama horizon perencanaan dalam satuan  agregat  dan masukkan ke dalam baris ketiga.
6. Hitung ongkos per unit satuan agregat sebagai akibat dari pilihan strategi produksi yang telah diterapkan dan masukkan kedalam sel-sel ditengah tabel transportasi.
7. Optimasikan  rencana  produksi  disetiap  periode  dalam  horizon  perencanaan  mulai  dari periode  paling  awal  sampai  ke  periode  paling  akhir.  Dan  usahakan  menggunakan kapasitas produksi sel dengan ongkos produksi termurah agar seluruh permintaan dapat dipenuhi  tepat  waktu  tanpa  adanya  pembatalan  pesanan  atau  penundaan  pengiriman, kemungkinan konsumen akan beralih pada produk sejenis dari perusahaan kompetitor.
Metode Double Exponential Smoothing salah satu metode peramalan yang digunakan saat pola permintaan historis berfluktuasi dan memiliki trend (kecenderungan naik atau turun). Metode Double Exponential Smoothing diperkenalkan oleh C. C. Holt pada sekitar  tahun 1958. Metode ini, digunakan untuk menghilangkan trend kecenderungan data permintaan, Perdana (2014).
Langkah yang dilakukan untuk menggunakan metode Double Exponential Smoothing sebagai  berikut  :  menghitung single  moving  average, menghitung double  moving  average , menentukan nilai konstanta, menentukan koefisien trend, menentukan besar nilai peramalan, Hudiyanti (2019).

## METODE PENELITIAN
Berikut merupakan langkah-langkah yang dilakukan dalam peneltian :

## Observasi
Observasi dilakukan dengan peninjauan langsung di seksi PPC ( Production Planning Control )  dan  Factory  G  di  PT.  Mitsuba  Indonesia  untuk  melihat  alur  proses  penerimaan permintaan  produk,  perencanaan  bahan  baku  maupun  jadwal  induk  produksi  dan  proses produksi awal hingga terbentuknya produk jadi.

## Dokumentasi (Data Sekunder)
Pengumpulan data seperti data terkait dengan jumlah permintaan barang serta data lain yang  diperlukan  diperoleh  melalui  dokumen–dokumen  atau  catatan  dari  PT.  Mitsuba Indonesia.  Data  yang  telah  diperoleh  selanjutnya  akan  di  analisis  dan  digunakan  untuk penyelesaian pada bagian hasil dan pembahasan menggunakan metode yang telah ditentukan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  analisis  pola  data  tersebut  maka  akan  dilakukan  perhitungan menggunakan metode peramalan yang tepat. Metode peramalan yang dipilih untuk digunakan adalah  metode Moving  average,  Exponential  Smoothing,  Double  exponential  Smoothing, Regresi  Linier  dan  Kuadratik.  Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  peramalan  permintaan produk Winker relay menggunakan metode Moving average, Exponential Smoothing, Double exponential Smoothing, Regresi Linier dan kuadratik.
Gambar 2. Grafik Pola Data Permintaan Winker relay 2016
Tabel 1. Perbandingan Hasil Peramalan Winker relay No Metode MAPE 1 Moving average 2 bulan 17,3% 2 Moving average 3 bulan 17,6% 3 Moving average 4 bulan 18,9% 4 Simple exponential smoothing 10,9% 5 Double exponential Smoothing 2,7% 6 Regresi Linier 10,2% 7 Kuadratik 10,3%
Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan dengan metode diatas, maka akan dipilih metode yang mempunyai nilai MAPE terkecil. Metode yang dipilih adalah metode , Double exponential Smoothing α = 0,4 .
Tabel 2. Tabel Perhitungan Perhitungan S t , S’ t , a t , b t Bulan t Yt st s't st-s't a B Y't Januari 1 655.811 655.811 655.811 655.811 0 655.811 Februari 2 638.176 48.757 652.989 -4.232,40 644.525 -2.821,60 641.703 Maret 3 699.725 662.796 648.024 14.771,76 677.567 9.847,84 687.415,20 April 4 716.521 706.443 702.412 4.031,04 710.474 2.687,36 713.161,80 Mei 5 737.753 725.014 719.918 5.095,68 710.474 2.687,36 733.506,60 Juni 6 681.726 715.342 728.789 -13.446,48 730.109 -8.964,32 692.931,40 Juli 7 497.531 608.048 652.255 -44.206,80 701,896 -2,94712 534.370 Agustus 8 620.241 546.615 517.165 29.450,40 563.841 19.663,60 595.699 September 9 733.990 665.741 638.441 27.299,76 576.065 18.199,84 711.240,20 Oktober 10 927.528 811.405 764.956 46.449,12 857.854 30.966,08 888.820,40 November 11 744.088 854.152 898.178 -44.025,60 810.126 -29.350,40 780.776 Desember 12 618.070 693.681 723.925 -30.244,32 663.436 -20.162,88  643.273,60
Dari  hasil  tracking  signal  diperoleh  nilai-nilaiuntuk  model  Double  Eksponential Smoothing α = 0,4 berada didalam batas-batas yang dapat diterima (maksimum ±4), dimana nilai-nilai Tracking  signal itu  bergerak  dari  -3,10  samai  +3,50.  Hal  ini  menunjukan  bahwa akurasi dari model peramalan Double exponential Smoothing α = 0,4 dapat diandalkan.
Gambar 3. Grafik Tracking signal Metode Double exponential Smoothing α = 0,4
Tabel 3. Hasil Peramalan Tahun Periode Bulan Hasil Peramalan 2017 1 Januari 655.811 2 Februari 641.703 3 Maret 687.415 4 April 713.162 5 Mei 733.507 6 Juni 692.931 7 Juli 534.370 8 Agustus 595.699
9 September 711.240 10 Oktober 888.820 11 November 780.776 12 Desember 643.274 Total 8.278.708
Perencanaan Agregat
Selanjutnya adalah penentuan perencanaan agregat menggunakan metode transportasi, metode tenaga kerja tetap dan level strategy . Berikut merupakan tabel hasil peramalan Winker relay dengan metode Double Exponential Smooting :

## Metode Transportasi
(Least cost)
Dari metode yang telah dihitung maka hasil dengan nilai total ongkos produksi yang terkecil adalah menggunakan metode Transportasi. Metode Transportasi merupakan salah satu metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menunjang  total  biaya  produksi  dari  rencana  agregat. Perhitungan  total  biaya  produksi  dengan  metode  ini  melalui  beberapa  tahapan.  Tahap  awal pada metode ini adalah menghitung kapasitas tersedia pada Regular time (RT) dan kapasitas tersedia pada Overtime (OT) atau waktu lembur. Berikut adalah perhitungan untuk Kapasitas RT dan Kapasitas OT :
Tabel 4. Perhitungan Kapasitas Metode Transportasi Periode Kebutuhan Produksi (Unit) Hari Kerja Kapasitas Produksi Normal(Unit/Bul an) Kapasitas Produksi Lembur (unit/Bulan) 1 658.342 22 503.418 188.782 2 703.342 22 503.418 188.782 3 694.518 24 549.184 205.944 4 777.376 22 503.418 188.782 5 742.643 23 526.301 197.363 6 753.088 23 526.301 197.363 7 527.651 22 503.418 188.782 8 655.269 23 526.301 197.363 9 722.794 23 526.301 197.363 10 966.148 22 503.418 188.782 11 781.526 23 526.301 197.363 12 706.851 23 526.301 197.363 Total 8.689.548 272 6.224.083 2.334.031
Berdasarkan tabel diatas nilai kapasitas produksi normal dan kapasitas produksi lembur setiap  bulannya  yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan  perencanaan  agregat  mengguakan metode transportasi berbeda-beda disetiap periodenya.

## Gambar 4.  Matriks Perhitungan Metode Transportasi (Least cost)
Gambar 5. Lanjutan  Matriks Perhitungan Metode Transportasi (Least cost)
Pengalokasikan pada gambar diatas dilakukan dengan metode (least cost). Metode ini adalah  pengalokasian  yang  memprioritaskan  alokasi  kapasitas  produksi  untuk  memenuhi permintaan dengan biaya produksi yang paling murah terlebih dahulu. Jumlah Winker relay yang dapat dihasilkan dalam satu bulan dengan waktu produksi normal adalah sesuai dengan kapasitas produksi normal setiap bulannya. Jika kapasitas produksi secara normal masih belum cukup  memenuhi  permintaan,  maka  dilakukan  dengan  waktu  produksi  lembur  dalam  satu
1.125 1.275 1.425 1.575 1.725 1.875 2.025 2.175 2.325 2.475 2.625 2.775 1.350 1.500 1.650 1.800 1.950 2.100 2.250 2.400 2.550 2.700 2.850 3.000 1.125 1.275 1.425 1.575 1.725 1.875 2.025 2.175 2.325 2.475 2.625 1.350 1.500 1.650 1.800 1.950 2.100 2.250 2.400 2.550 2.700 2.850 1.125 1.275 1.425 1.575 1.725 1.875 2.025 2.175 2.325 2.475 1.350 1.500 1.650 1.800 1.950 2.100 2.250 2.400 2.550 2.700 1.125 1.275 1.425 1.575 1.725 1.875 2.025 2.175 2.325 1.350 1.500 1.650 1.800 1.950 2.100 2.250 2.400 2.550 1.125 1.275 1.425 1.575 1.725 1.875 2.025 2.175 1.350 1.500 1.650 1.800 1.950 2.100 2.250 2.400 1.125 1.275 1.425 1.575 1.725 1.875 2.025 1.350 1.500 1.650 1.800 1.950 2.100 2.250 - - 27.728 549.184 - 136.874 51.908 503.418 6 RT 526.301
- 526.301
OT
162.573 34.790 162.573 OT 197.363 5 RT 526.301 - 526.301 OT 188.782 - 188.782 197.363 4 RT 503.418 503.418 178.216 142.803 23.536 11.877 3 RT OT OT 136.874 549.184 OT - 503.418 503.418 - 503.418 154.924 33.858 154.924 2 RT 1 RT BULAN Kapasitas
Terpakai Kapasitas Sisa 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1.125 1.275 1.425 1.575 1.725 1.875 1.350 1.500 1.650 1.800 1.950 2.100 1.125 1.275 1.425 1.575 1.725 1.350 1.500 1.650 1.800 1.950 1.125 1.275 1.425 1.575 1.350 1.500 1.650 1.800 1.125 1.275 1.425 1.350 1.500 1.650 1.125 1.275 1.350 1.500
1.125
1.350 502.112 Kapasitas Sisa Kapasitas Terpakai 94.141 - -
691.986 715.736 735.541 688.874
518.514 601.832
- 526.301 103.222
503.418 - 503.418 -
526.301
OT OT
153.079 35.703
15.095
91.676 46.308
197.363
- 526.301 OT 75.531 121.832 -
197.363 - - 188.782 10 RT 503.418 -
503.418 OT 188.782
526.301 526.301
OT 197.363 196.493 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 197.363 RT 526.301 526.301 Kebutuhan Produksi 658.342 640.292 BULAN 870 9 RT 8 RT 7 RT 722.794 906.578 769.972 12 RT
526.301 OT 103.222 11 629.523
periode. Jika masih belum memenuhi juga, maka akan dialokasikan pada periode sebelumnya yang masih mempunyai sisa kapasitas lembur.
Berdasarkan  hasil  Pengalokasian  tersebut,  diperoleh  biaya  produksi Winker  relay seperti dibawah ini :
Tabel 5. Perincian Total Biaya Produksi Metode Transportasi Periode Biaya Biaya OT Biaya Simpan 1 Rp. 566.345.751 Rp. 209.146.933 0 2 Rp. 566.345.751 Rp. 184.779.568 0 3 Rp. 617.831.729 Rp. 208.842.515 0 4 Rp.566.345.751 Rp. 254.855.588 Rp.3.530.415 5 Rp. 592.088.740 Rp.266.439.933 Rp.3.563.119 6 Rp. 592.088.740 Rp.219.473.250 0 7 Rp.566.345.751 Rp.206.656.515 0 8 Rp. 592.088.740 Rp.266.439.933 0 9 Rp.592.088.740 Rp.266.570.844 0 10 Rp. 566.345.751 Rp.254.855.588 Rp.77.934.308 11 Rp. 592.088.740 Rp.266.439.933 Rp.27.784.527 12 Rp. 592.088.740 Rp.139.350.048 0 Total Rp.7.002.092.926  Rp.2.743.850.650  Rp.112.812.369 Rp.9.858.755.945
Berdasarkan pengolahan data diketahui secara terperinci besarnya total biaya produksi Winker relay yang dilakukan dalam waktu produksi normal dan waktu produksi lembur. Hasil perhitungan  total  biaya  produksi Winker  relay dari  perencanaan  agregat  dengan  metode transportasi adalah sebesar  Rp9.858.775.945.

## Tabel 6. Perbandingan hasil perencanaan agregat berdasarkan 3 metode
Metode Transportasi (Least cost) Tenaga kerja tetap Level strategy Biaya Regular time (RT) Rp7.002.092.926 Rp7.002.092.926 Rp7.002.092.926 Biaya Overtime (OT) Rp. 2.743.720.150  Rp3.150.941.817 Rp3.150.941.817 Biaya Simpan Rp. 112.812.369 - Rp   383.781.114 Total Biaya Rp. 9.858.625.445  Rp10.153.034.743  Rp10.536.815.875
Berdasarkan  ketiga  metode  perencanaan  agregat  yang  telah  dilakukan  maka  metode perencanaan agregat yang terpilih adalah metode transportasi (least cost). Hal ini disebabkan karna  metode  transportasi  menghasilkan  total  ongkos  produksi  paling  kecil  dibandingkan metode yang lainnya karena metode transportasi ini mengalokasikan jumlah yang diproduksi sesuai  dengan  kebutuhan  produksi  sehingga  tidak  terlalu  banyak  memiliki inventory yang tersisa untuk disimpan dan tidak terlalu banyak mengeluarkan biaya untuk overtime , metode transportasi ini menghasilkan total ongkos produksi sebesar Rp 9.858.775.945.

## SIMPULAN
Kesimpulan  merupakan  hasil  dari  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  dalam perencanaan  produksi  agregat.  Kesimpulan  ini  menjawab  dari  rumusan  masalah  yang  telah dibuat. Adapun kesimpulan yang diperoleh dari hasil pembahasan tersebut antara lain :
1. Peramalan permintaan produk Winker relay yang dipilih adalah metode double exponential smooothing. Metode ini dipilih karena memiliki nilai kesalahan peramalan terkecil yakni dengan  nilaiMAPE  sebesar  2,7%  Serta  nilai Tracking  signal yang  bergerak  dari  -3,10 sampai dengan +3,5 dan hal ini berada didalam batas-batas yang dapat diterima (maksimum ±4).
2. Perencanaan agregat produk Winker relay yang menghasilkan total ongkos produksi paling minimum  adalah  menggunakan  metode  transportasi  ( Least  cost ),  dengan  total  biaya produksi yang dihasilkan sebesar Rp 9.858.775.945.Hasil persentase pencapaian produksi produk winker relay pada tahun 2017 jika menggunakan metode transportasi ( Least cost ) akan  memiliki  nilai  sebesar  99,22%,  hasil  ini  artinya  lebih  tinggi  tingkat  pencapaian produksi  disbanding  dengan  pencapaian  pada  tahun  2016  yang  menggunakan  metode menurut kebijakan perusahaan dengan nilai pencapaian sebesar 93,19%.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfarisi, S. 2017. Sistem Prediksi Penjualan Gamis Toko Qitaz Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing . Journal of Applied Business and Economics . 82-84.
Heizer, Jay dan Barry Render. 2015. Operations Management (Manajemen Operasi), ed.11, Penerjemah: Dwi anoegrah wati S dan Indra Almahdy, Salemba empat, Jakarta Hudiyanti,  C.  V.  2019.  Perbandingan Double  Moving  Average dan Double  Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara di Bandara Ngurah Rai. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 2669. Nasution, A. H. 2008. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Yogyakarta: Graha Ilmu. Nurlifa, A. 2017. Sistem Peramalan Jumlah Penjualan MenggunakanMetode Moving Average Pada Rumah Jilbab Zaky. Jurnal Inovtek Polbeng . 20-21.
Perdana, F. R. 2014. Perbandingan Metode DES ( Double Exponential Smoothing ) dengan TES ( Triple Exponential Smoothing ) Pada Peramalan Penjualan Rokok (Studi Kasus Toko Utama Lumajang).
Rachman,  R.  2018.  Penerapan  Metode Moving  Average dan Exponential  Smoothing pada Peramalan Produksi Industri Garment. Jurnal Informatika .213.
Renyaan, N. I. (2018). Perbandingan Metode Regresi Linier Dan Kuadratik Dalam Peramalan Penjualan Sepeda Motor. 6-7.
Schroeder, Roger G., Susan Meyer Goldstein, M. Johnny Rungtusanatham. 2013. Operation Management Contemporary Concepts and Cases, 6th edition. McGraw-Hill, New York Tannady, H. 2013. Analisis Perbandingan Metode Regresi Linier Dan Exponential Smoothing Dalam Parameter Tingkat Error. Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer .244.