Vol. 16, No. 2, June 2023, pp. 126~141 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i2.16573  127

## Perencanaan Produksi Menggunakan Metode Algoritma Fuzzy
Time Series Average – Based, Strategi Perencanaan Agregat dan

## Metode Transportasi
Sarah Julieta S 1 , Drajat Indrajaya 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Universitas Indraprasta PGRI, Indonesia
Article Info ABSTRACT

## Article history:
Received Feb 20, 2023 Revised May 29, 2023 Accepted Jul 03, 2023
Companies often have difficulty determining the right amount of production to meet demand. This is due to fluctuations in consumer demand from time to time.  Production  planning  is  related  to  the  future,  therefore  production planning needs to be prepared on the basis of estimates made based on past data  using  several  assumptions.  The  Fuzzy  Time  Series  Average-Based Algorithm is a forecasting method with a fairly good level of accuracy because it  implements  an  average  system  that  is  able  to  determine  the  length  of  the effective interval. In addition, it is important to determine the right strategy to minimize costs. This research produces forecasts for the next 1 year. The Mean Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  value  is  10.6%  and  the  results  are classified as Good. For the Aggregate Planning Strategy for tire products with a Level strategy, a fee of Rp. 22.209.760.000.  is obtained. While the Chase strategy  costs  Rp.  21.080.670.000  and  for  the  Mixed  strategy,  a  fee  of  Rp. 22.204.610.000. Then the alternative method of transportation for permanent workers  results  in  a  cost  of  Rp.  21.302.740.000.  while  the  alternative workforce  changed  by  Rp.  23.346.420.000.  Then  the  calculation  of  the aggregate  planning  strategy  using  the  Chase  strategy  method  is  the  best method  that  can  be  used  to  meet  production  demands  by  minimizing production costs.
Keywords: Production Planning
Forecasting Aggregate Planning Stategy
Transportation Method
Production Cost
Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.

## Corresponding Author:
Sarah Julieta S, Program Studi Teknik Industri, Universitas Indraprasta PGRI, Jl. Nangka No. 58 C, Tanjung Barat, Jagakarsa, Jakarta Selatan. Email: sarahjulietta500@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Perencanaan Produksi merupakan kegiatan untuk menentukan arah awal dari tindakan – tindakan yang harus dilakukan dimasa mendatang [1]. Apabila perencanaan produksi kurang tepat akan mempengaruhi kelancaran proses produksi. Perencanaan Produksi berkaitan dengan masa mendatang, karena itu perencanaan produksi perlu  disusun  atas  dasar  perkiraan  yang  dibuat  berdasarkan  data  masa  lalu  dengan  menggunaan  beberapa asumsi, sehingga Setiap perencanaan yang telah dibuat harus dievaluasi secara berkala agar setiap keputusan yang akan diambil dapat disesuaikan dengan kebutuhan produksi sehingga pencapaian tujuan perusahaan dapat terlaksana secara efektif dan efisien [1]. Efektif yang berarti keselarasan antara perencanaan dengan hasil yang didapat, sedangkan efisien berarti mampu memproduksi suatu output tertentu dengan sumber daya yang ada dengan seminimal mungkin [2]. Penelitian dilakukan pada salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang industri pembuatan ban mobil di Indonesia. Perusahaan sering mengalami kesulitan untuk mementukan jumlah produksi yang tepat untuk memenuhi permintaan. Hal ini disebabkan oleh fluktuasi permintaan konsumen dari waktu ke waktu. Maka untuk mengatasi masalah yang terjadi, perusahaan perlu melakukan upaya perencanaan
128 agregat  untuk  menyeimbangkan  kapasitas  produksi  dengan  sumber  daya  yang  dimiliki  sehingga  mencapai biaya minimal [3]. Metode Peramalan digunakan dengan asumsi dasar bahwa pola permintaan masa lalu akan terus berlanjut pada masa yang akan datang. Peramalan merupakan usaha untuk meramalkan keadaan dimasa mendatang melalui pengujian keadaan dimasa lalu [4].
Peramalan  permintaan  sangat  diperlukan  sebagai  salah  satu  acuan  dalam  membuat  perencanaan produksi yang baik dan akurat. Dalam sebuah algoritma khususnya untuk   memprediksi   sesuatu, algoritma tersebut   pasti   memiliki   tingkat kesalahan atau error dalam hasil  prediksinya [5]. MAPE bertujuan untuk menghitung presentase error dalam sebuah hitungan  prediksi algoritma  serta  untuk  mengetahuihasil kinerja prediksi [5]. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam peramalan adalah Algoritma Fuzzy Time Series Averge – Based . Metode Average Based Fuzzy Time Series merupakan pengembangan dari metode Fuzzy Time Series. Metode ini mampu meningkatkan hasil ramalan dengan basis aturan fuzzy yang diperoleh dari interval berbasis rata-rata dari masing-masing data [5]. Metode ini membutuhkan beberapa proses perhitungan sehingga dapat  menghasilkan output yang  sesuai  dengan  perhitungan. Algoritma  Fuzzy  Time  Series secara  umum memiliki 3 tahapan utama, yaitu Fuzzifikasi , penentuan Fuzzy Logical Relationships (FLRs), dan Defuzzifikasi [5] . Selain itu, Metode ini menghasilkan peramalan dengan tingkat akurasi yang cukup baik karena menerapkan sistem  rata  –  rata yang  mampu  menentukan  panjang  interval  efektif.  Pada  prinsipnya,  pengawasan  prediksi dilakukan dengan membandingkan hasil prediksi dengan kenyataan yang terjadi. Penggunaan teknik prediksi yang menghasilkan penyimpangan terkecil adalah teknik prediksi yang paling sesuai untuk digunakan [6].
Metode  transportasi  dapat  digunakan  sebagai  perencanaan produksi  program  linear  dengan  jumlah tenaga  kerja  dalam  perencanaan  produksi.  Perencanaan  agregat  adalah  merupakan  satu-satunya  metode perhitungan yang tepat untuk mengetahui dalam perencanaan produksi. Artinya bahwa perencanaan agregat adalah  suatu  pendekatan  yang  menyangkut  penentuan  jumlah  dan  kapan  produksi  akan  dilangsungkan  [7]. Selain itu Perencanaan Agregat dapat dilakukan dengan berbagai macam strategi berdasarkan biaya kapasitas produksi  dengan, inventory dan backlog yaitu Level  strategy ( Level  Production ), Chase  strategy ( Chase Demand )  dan Mixed  Strategy [4] . Penelitian  ini  dapat  memberikan  solusi  bagi  perusahaan  dalam memaksimalkan keuntungan dan meminimalkan kerugian dengan mengetahui tingkat permintaan yang akan datang serta meminimumkan kesalahan prediksi sehingga tidak terjadi ketidaksesuaian keputusan perencanaan produksi kedepannya.

## 2. METODE
Dalam penelitian ini terdapat beberapa tahapan metode yang digunakan sebagai berikut :

## Hasil
Memaksimalkan keuntungan dan meminimalkan kerugian untuk keputusan perencanaan produksi kedepannya.
Perencanaan Agregat Strategi Perencanaan Agregat dan Metode transportasi
Alternatif tenaga kerja Tetap dan Berubah Level strategy, Chase strategy, Mixed strategy Peramalan Permintaan Algoritma Fuzzy Time Series Average – Based Identifikasi Masalah 1. Akurasi Fluktuasi permintaan masih belum terukur
2. Menunjukkan  berkurangnya  Jumlah  Produksi  pada  produk  Accelerea  dari yang diharapkan
3. Ketidakpastian  terhadap  penambahan  dan  pengurangan  karyawannya  serta jam lembur guna meminimalkan biaya produksi di periode yang datang.
Produk Ban Mobil
129
Gambar 1. Kerangka Berpikir Penelitian
2.1. Peramalan (Forecasting)
Peramalan  sangat  penting  dalam  membuat  perencanaan  produksi  yang  baik  dan  akurat.  Algoritma Fuzzy Time Series Average-Based . Fuzzy time series merupakan metode peramalan data yang menggunakan prinsip – prinsip fuzzy sebagai dasarnya. Secara umum memiliki 3 tahapan utama, yaitu Fuzzifikasi , penentuan Fuzzy Logical Relationships (FLRs), dan Defuzzifikasi. Proses prediksi Algoritma Fuzzy Time Series Average- Based sebagai berikut [8] : a. Menentukan Himpunan Semesta, Langkah pertama adala menentukan 𝐷 𝑚𝑖𝑛 dan 𝐷 𝑚𝑎𝑥 . 𝐷 𝑚𝑖𝑛 merupa- kan nilai terkecil yang ada pada data historis yang ada, sedangkan 𝐷 𝑚𝑎𝑥 merupakan data terbesar pada data historis [9].
b. Menentukan Interval Berbasis Rata  – Rata, Tentukan setengah dari nilai rata  – rata yang diperoleh dari langkah sebelumnya untuk kemudian dijadikan sebagai panjang interval.
Interval Rata - Rata = Rata – Rata Selisih Absolute 2
c. Mendefinisikan Jumlah Interval Himpunan Fuzzy, Pada proses ini akan dilakukan pembagian him- punan semesta U menjadi sub himpunan 𝑈 𝑖 dengan menjadikan basis rata – rata sebagai range bagi setiap subhimpunan 𝑈 𝑖 dengan rumus sebagai berikut : 𝑈 𝑖 = (𝐷 𝑚𝑖𝑛 + (𝑖 − 1) × 𝑟), 𝐷 𝑚𝑖𝑛 + (𝑖 × 𝑟) r merupakan  interval  basis  rata  –  rata  yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  dengan  ketentuan (𝐷 𝑚𝑖𝑛 + (𝑖 × 𝑟) tidak lebih besar dari (𝐷 𝑚𝑎𝑥 + 𝑟) . d. Menentukan Fungsi Keanggotaan Fuzzy, Dalam kondisi dari membership functions (MBF) dan fzzy sets seperti  yang  diilustrasikan  pada  langkah  3  diatas,  nilai  aktual  dari  angka  kebutuhan  dapat  di- fuzzified dengan  aturan  :  “jika  nilai  aktual  dari  angka  penjualan  tersebut  adalah  p  dan  nilai  dari  p terletak dalam interval 𝑈 𝑘 , maka p dapat diterjemahkan sebagai 𝐴 𝑗 ”. Fuzzified akhir nilai dari angka data kebutuhan berdasarkan aturan tersebut.
e. Proses Fuzzy  Logic  Relationship,  Relationship diindetifikasikan  berdasarkan  suatu  niali fuzzifikasi dari data historis. Jika variable time series (Ft 1) difuzzifikasi sebagai 𝐴 𝑖 dan F(t) sebagai 𝐴 𝑗 , maka 𝐴 𝑖 berelasi 𝐴 𝑗 yang dapat dinyatakan dengan notasi 𝐴 𝑖 → 𝐴 𝑗 . Hal ini dapat diartikan 𝐴 𝑖 yang terletak pada sisi sebelah kiri relationship disebut dengan current state dan 𝐴 𝑗 yang berada disisi kanan rela- tionship disebut dengan next state dan jika terjadi perulangan relationship maka tetap dihitung hanya sekali [10]
f. Proses Fuzzy Logic Relationship Group (FLR), diperoleh dari mengeliminasi hasil Fuzzy Relationship (FLR) yang mempunyai relasi yang sama dan lebih dari satu untuk dijadikan grup.
g. Proses Defuzzyfikasi, merupakan proses perhitungan dari hasil output peramalan untuk kemudian di- hitung sehingga mendapatkan hasil dengan bilangan crisp.
2.2. Rata – Rata Kuadrat Kesalahan (Mean Square Error)
MSE  dihitung  dengan  menjumlahkan  kuadrat  semua  kesalahan  peramalan pada  setiap  periode  dan membaginya dengan jumlah peridoe peramalan. Secara matematis, MSE dirumuskan sebagai berikut [1] :
MSE =   ∑ (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛
Dimana :
A = permintaan aktual pada periode – t Ft = hasil peramalan ( forecast ) pada peridoe – t n = jumlah periode peramalan yang terlibat

## 2.2. Perencanaan Agregat
Dalam  Menyusun  perencanaan  agregat  terdapat  beberapa  strategi  yang  bisa  dipergunakan.  Manajer operasi akan mampu menentukan strategi terbaik yang dapat memberikan laba optimal [11]
a. Strategi Perencanaan Agregat [4] :
1. Level strategy ( Level Production ), Strategi yang ditempuh dengan cara menjaga tingkat output, produksi dan tenaga kerja yang konstan.
2. Chase  strategy ( Chase  Demand ),  Strategi  yang  digunakan  untuk  mencapai  tingkat  output  bagi setiap periode yang memenuhi peramalan permintaan untuk periode tersebut.
3. Mixed  Strategy adalah  menggabungkan  tingkat  produksi  dengan  tingkat  permintaan  tetap  dan menggabungkan dari dua metode level dan chase tingkat persediaan, order backlogs dan lost sales.
130
b. Metode Transportasi
Model matematik dari formulasi Bowman adalah [1]:
Minimum 𝑍 = ∑ ∑ 𝐶 𝑖 . 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑚 𝑖=1 Terhadap kendala :
∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ≤   𝑇 𝑖 ; 𝑖 = 1.2.3 … . 𝑚
∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 =   𝑆 𝑗 ; 𝑗 = 1.2.3 … . 𝑛
Dimana :
𝐶 𝑖𝑗 = Parameter biaya perunit, seperti biaya produksi reguler, biaya produksi lembur, dan biaya persediaan.
𝑋 𝑖𝑗 = Banyaknya unit produk yang harus disediakan untuk memenuhi permintaan.
𝑆 𝑗 = Permintaan yang harus dipenuhi dan persediaan akhir yang dikehendaki.
𝑇 𝑗 =
Kapasitas maksimum, seperti kapasitas produksi reguler, kapasitas produksi lembur, dan persediaan awal
Tabel 1. Matriks Transportasi Periode Produksi (Sumber) Periode Penjualan (Tujuan) Waktu Luang Kapasitas Total (1) (2) (3) … … (n–1) (n) Persediaan O 𝐶 𝐼 2𝐶 𝐼 … … (𝑛 − 1)𝐶 𝐼 𝑛𝐶 𝐼 0 𝐼 0 Reguler (1) 𝐶 𝑅 𝐶 𝑅 + 𝐶 𝐼 𝐶 𝑅 + 2𝐶 𝐼 … … 𝐶 𝑅 + (𝑛 − 1)𝐶 𝐼 𝐶 𝑅 + 𝑛𝐶 𝐼 0 𝑅 1 Lembur (1) 𝐶 𝑂 𝐶 𝑂 + 𝐶 𝐼 𝐶 𝑂 + 2𝐶 𝐼 … … 𝐶 𝑂 + (𝑛 − 1)𝐶 𝐼 𝐶 𝑂 + 𝑛𝐶 𝐼 0 𝑂 1 Reguler (2) M 𝐶 𝑅 𝐶 𝑅 + 𝐶 𝐼 … … 𝐶 𝑅 + (𝑛 − 2)𝐶 𝐼 𝐶 𝑅 + (𝑛 − 1)𝐶 𝐼 0 𝑅 2 Lembur (2) M 𝐶 𝑂 𝐶 𝑂 + 𝐶 𝐼 … … 𝐶 𝑂 + (𝑛 − 2)𝐶 𝐼 𝐶 𝑂 + (𝑛 − 1)𝐶 𝐼 0 𝑂 2 Reguler (3) M M 𝐶 𝑅 … … 𝐶 𝑅 + (𝑛 − 3)𝐶 𝐼 𝐶 𝑅 + (𝑛 − 2)𝐶 𝐼 0
𝑅 3 Lembur (3) M M 𝐶 𝑂 … … 𝐶 𝑂 + (𝑛 − 3)𝐶 𝐼 𝐶 𝑂 + (𝑛 − 2)𝐶 𝐼 0 𝑂 3 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … Reguler (n) M M M … … 𝐶 𝑅 𝐶 𝑅 + 𝐶 𝐼 0 𝑅 𝑛 Lembur (n) M M M … … 𝐶 𝑂 𝐶 𝑂 + 𝐶 𝐼 0
𝑂 𝑛 Keb. Total 𝑆 1 𝑆 2 𝑆 3 … … 𝑆 𝑛 𝐼 𝑛 0
Dimana : 𝐼 𝑖 =  Persediaan akhir pada periode ke-i 𝑅 𝑖 = Jumlah maksimum unit yang diproduksi selama periode waktu ke-i pada waktu reguler 𝑂 𝑖 = Jumlah maksimum unit yang dapat diproduksi selama periode waktu ke-i pada jam lembur 𝑆 𝑖 =  Jumlah produk jadi yang akan dijual selama perode waktu ke-i 𝐶 𝑅 = Biaya produksi pada jam reguler 𝐶 𝑂 = Biaya produksi per unit pada jam lembur 𝐶 𝐼 = Biaya penyimpanan per unit per periode waktu Total Waktu luang = 𝐼 0 + ∑ 𝑅 + ∑ 𝑂 − ∑ 𝑆 − 𝐼 𝑛

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Peramalan (Forecasting)
Data Permintaan Produksi perusahaan pada bulan Januari 2021 s/d Desember 2021 dapat dilihat pada Tabel 2. dibawah ini :
Tabel 2. Data Permintaan Produksi No Tahun 2021 Permintaan Produksi 1 Januari 86.827 2 Februari 60.783 3 Maret 66.497 4 April 66.764 5 Mei 66.049
131 6 Juni 80.347 7 Juli 67.871 8 Agustus 67.915 9 September 83.826 10 Oktober 75.308 11 November 81.272 12 Desember 82.443 Total 885.902
a. Himpunan Semesta
= 60.783 = 86.827
Langkah pertama adalah menentukan nilai terkecil dan nilai terbesar pada data historis, berdasarkan Tabel 2 diperoleh untuk nilai terkeci yaitu 60.783 dan nilai terbesar yaitu 86.827. Maka dapat dino- tasikan himpunan semesta dengan U = [60.783,86.827] .
b. Interval Berbasis Rata – rata
Tabel 3. Interval Rata – Rata No Permintaan Produksi Tahun 2021 Selisih Selisih Absolute 1 86827 Januari 26044 26044 2 60783 Februari -5714 5714 3 66497 Maret -267 267 4 66764 April 715 715 5 66049 Mei -14298 14298 6 80347 Juni 12476 12476 7 67871 Juli -44 44 8 67915 Agustus -15911 15911 9 83826 September 8518 8518 10 75308 Oktober -5964 5964 11 81272 November -1171 1171 12 82443 Desember - 0 Jumlah Selisih Absolute = 911.122 Rata – Rata Selisih Absolute = 7.593,50 Interval Rata – Rata = 3.796,75 Panjang Interval = 3.796
c. Jumlah Interval Himpunan Fuzzy Tabel 4. Interval Himpunan Fuzzy 60783 - 64579 64579 - 68375 68375 - 72171 72171 - 75967 75967 - 79763 79763 - 83559 83559 - 87355
Keterangan : ui = (Dmin + (i-1) * r), Dmin + (i*r)
d. Fungsi Keanggotaan Fuzzy Tabel 5. Fungsi Keanggotaan Fuzzy Tahun 2021 Aktual Fuzzfied Januari 86827 A7 Februari 60783 A1 Maret 66497 A2 April 66764 A2 Mei 66049 A2 Juni 80347 A6 Juli 67871 A2 Agustus 67915 A2 September 83826 A7 Oktober 75308 A4 November 81272 A6 Desember 82443 A6 e. Fuzzy Logic Relationship
132
Tabel 6. Fuzzy Logic Relationship Relasi Fuzzy Current State Next State A7 A1 A1 A2 A2 A2 A2 A2 A2 A6 A6 A2 A2 A2 A2 A7 A7 A4 A4 A6 A6 A6
A6
-
f. Fuzzy Logic Relationship Group (FLR)
Tabel 7. Fuzzy Logic Relationship Group State Next State A1 A2 A2 A2, A2, A6, A2, A7 A3 - A4
A6
A5 - A6 A2, A6 A7 A1, A4
g. Defuzzyfikasi
Tabel 8. Defuzzyfikasi State Defuzzyfikasi Nilai A1 = A2                                  = 64579 A2 = (A2+A2+A6+A2+A7)/5= 71412 A3 = - - A4 = A6                                  = 79763 A5 = - - A6 = (A2+A6)/2                     = 72171 A7 = (A1+A4)/2                    = 62681
h. Hasil Peramalan
Berdasrkan perhitungan yang telah dilakukan maka dapat dilihat peramalan yang dihasilkan untuk tahun 2022 pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Peramalan Tahun 2022 Peramalan ( Fuzzyfikasi ) Nilai Peramalan Januari A7 62681 Februari A1 64579 Maret A2 71412 April A2 71412 Mei A2 71412 Juni A6 72171 Juli A2 71412 Agustus A2 71412 September A7 62681 Oktober A4 79763 November A6 72171 Desember A6 72171 i. Pengujian Akurasi Tabel 4.10. Pengujian Akurasi Tahun 2022 Aktual Peramalan Error Absolute Error (AE) AE / Aktual MAPE t At Ft At-Ft c = (At-Ft) (c/At) (c / At)*100
133 Januari 86827 62681 24146 24146 0,28 27,81 Februari 60783 64579 -3796 3796 0,06 6,25 Maret 66497 71412 -4915 4915 0,07 7,39 April 66764 71412 -4648 4648 0,07 6,96 Mei 66049 71412 -5363 5363 0,08 8,12 Juni 80347 72171 8176 8176 0,10 10,18 Juli 67871 71412 -3541 3541 0,05 5,22 Agustus 67915 71412 -3497 3497 0,05 5,15 September 83826 62681 21145 21145 0,25 25,22 Oktober 75308 79763 -4455 4455 0,06 5,92 November 81272 72171 9101 9101 0,11 11,20 Desember 82443 72171 10272 10272 0,12 12,46 Total 885902 843276 42626 1033055 1,32 131,87
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ( 100 𝑛 ) ∑ |𝐴𝑡 − 𝐹 𝑡 𝐴 𝑡
|
n = 12 Maka,  Nilai Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  =  10,989  %,  Dengan  Hasil  ini menyatakan  bahwa  pada  prediksi  menggunakan  data  Tahun  2021  tergolong  "Baik".  Hal  ini  juga dibuktikan dengan penggunakan software POM-QM for Windows 5 dengan menghasilkan nilai MAPE yang sama.
Gambar 2.  Peramalan
Gambar 3. Akurasi Peramalan
Gambar 4. Hasil Akurasi
3.2. Perencanaan Agregat
134
a. Strategi Perencanaan Agregat
1. Level strategy ( Level Production ), Pada Level Strategy jumlah produksi bersifat tetap dan inventori yang timbul dapat digunakan untuk memenuhi kelebihan permintaan produk pada periode tertentu. Berikut adalah hasil perhitungan menggunakan level strategy dapat dilihat pada Tabel 11 dibawah ini :
Tabel 11. Level strategy Tahun 2022 Hari Kerja Produk/Pekerja Produksi (Unit) Demand (Unit) Inventory (Unit) Biaya Inventory Januari 20 1.000 100.000 62.681 37.369 448.428.000 Februari 20 1.000 100.000 64.579 72.790 873.480.000 Maret 20 1.000 100.000 71.412 101.378 1.216.538.400 April 20 1.000 100.000 71.412 129.966 1.559.596.800 Mei 20 1.000 100.000 71.412 158.555 1.902.655.200 Juni 20 1.000 100.000 72.171 186.384 2.236.603.200 Juli 20 1.000 100.000 71.412 214.972 2.579.661.600 Agustus 20 1.000 100.000 71.412 243.560 2.922.720.000 September 20 1.000 100.000 62.681 280.879 3.370.548.000 Oktober 20 1.000 100.000 79.763 301.116 3.613.392.000 November 20 1.000 100.000 72.171 328.945 3.947.340.000 Desember 20 1.000 100.000 72.171 356.774 4.281.288.000 Total Rp 28.952.251.200
Gambar 5. Level strategy
Berdasarkan  perhitungan  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  produksi  pada  periode  awal,  output produksi  dapat  menyeimbangi  bahkan  melebihi  permintaan  pada  tiap  bulannya.  Sehingga menyebabkan  bertambahnya inventory yang  menimbulkan  biaya  total inventory sebesar Rp22.209.760.000.
2. Chase  strategy ( Chase  Demand ), Strategy  chase merupakan  metode  yang  mengatur  jumlah produksi  sesuai  dengan  Demand  untuk  meminimalkan  dan  menstabilkan  Pekerja.  Hasil  perhi- tungan dapat dilihat pada Tabel 12 dibawah ini :
Tabel 12. Chase strategy
Tahun 2022 Demand Fluktuasi Biaya Penambahan Pekerja Biaya Pengurangan Pekerja Total Biaya Pekerja Januari 62.681 - - - - Februari 64.579 -1.898 - 284.700.000 284.700.000 Maret 71.412 -6.833 - 1.024.920.00 1.024.920.00 April 71.412 - - - - Mei 71.412 - - - - Juni 72.171 -759 - 113.880.000 113.880.000 Juli 71.412 759 64.532.000 - 64.532.000 Agustus 71.412 - - - - September 62.681 8.731 742.118.000 - 742.118.000 Oktober 79.763 -17.082 - 2.562.300.000 2.562.300.000 November 72.171 7.592 645.320.000 - 645.320.000 Desember 72.171 - - - - Total 5.437.770.000
135
Gambar 6. Chase strategy
Berdasarkan  perhitungan  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  produksi  disesuai  dengan Demand sehingga  terjadi  fluktuasi  jumlah  pekerja  dan  menghasilkan  biaya  pekerja  pada perencanaan agregat dengan metode Chase Strategy ini sebesar Rp 21.080.670.000,-
3. Mixed Strategy, melibatkan pengubahan lebih dari satu variabel yang dapat dikontrol dan meru- pakan strategi gabungan dari Chase dan Level Strategy . Berikut Tabel 13 adalah hasil perhitungan menggunakan mixed strategy .
Tabel 13. Mixed strategy Tahun 2022 Produksi (Unit) Demand (Unit) Kondisi Stok (Unit) Produksi Lembur Tambahan Unit Biaya Inventory - Biaya Lembur Perubahan Pekerja Total P+OT+D Akumulasi Januari 100.000 62.681 37.319 - 37.319 37.319 447.828.000 - - 447.828.000 Februari 100.000 64.579 35.421 - 35.421 72.740 872.880.000 - - 872.880.000 Maret 100.000 71.412 28.588 - 28.588 101.328 1.215.938.400 - - 1.215.938.400 April 100.000 71.412 28.588 - 28.588 129.916 1.558.996.800 - - 1.558.996.800 Mei 100.000 71.412 28.588 - 28.588 158.505 1.902.055.200 - - 1.902.055.200 Juni 100.000 72.171 27.829 - 27.829 186.334 2.236.003.200 - - 2.236.003.200 Juli 100.000 71.412 28.588 - 28.588 214.922 2.579.061.600 - - 2.579.061.600 Agustus 100.000 71.412 28.588 - 28.588 243.510 2.922.120.000 - - 2.922.120.000 September 100.000 62.681 37.319 - 37.319 280.829 3.369.948.000 - - 3.369.948.000 Oktober 100.000 79.763 20.237 - 20.237 301.066 3.612.792.000 - - 3.612.792.000 November 100.000 72.171 27.829 - 27.829 328.895 3.946.740.000 - - 3.946.740.000 Desember 100.000 72.171 27.829 - 27.829 356.724 4.280.688.000 - - 4.280.688.000 Total 28.945.051.200
Gambar 7. Mixed strategy
Berdasarkan  perhitungan  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  produksi  dengan demand akan berpengaruh  terhadap  kondisi Stock tiap  bulannya.  Dengan  Stok  tersebut  dapat  dianalisis  apakah
136
produksi pada tiap bulan memenuhi permintaan atau tidak. Dapat dilihat bahwa permintaan dengan produksi terpenuhi bahkan melebihi. Kelebihan ini berpengaruh terhadap kondisi stok dan pemenuhan permintaan  pada  bulan  selanjutnya.  Karena  tiap  bulannya  permintaan  sudah  terpenuhi  maka  tidak diperlukan  produksi  lembur,  biaya  lembur  maupun  perubahan  pekerja.  Adapun  biaya  total  pada perencanaan agregat ini sebesar Rp. 22.204.610.000,-.
b. Tenaga Kerja
1. Alternatif Tenaga Kerja Tetap, Untuk menghitung jumlah tenaga kerja yang dibutuhkan dan biaya produksi pada setiap periode menggunakan rumus sebagai berikut :
Dimana : TK = tenaga kerja yang dibutuhkan tiap periode RMH = kebutuhan jam orang pada tiap periode UPRT = unit produk yang diproduksi pada jam regular UPOT = unit produk yang diproduksi pada jam lembur
Maka perhitungannya sebagai berikut :
TK = = 421.613 1.920 = 219,59
= 220 Orang
RMH = TK × Jam Kerja × Hari Kerja Per periode = 220 × 8 × 20 = 35.200 Unit UPRT = 𝑅𝑀𝐻 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐵𝑎𝑘𝑢 = 35.200 0,5 = 70400 Unit UPOT = UPRT × Maksimal Overtime
= 0 Unit (Karena tidak ada lembur)
Inventory Akhir     = ( Inventory Awal + UPRT + UPOT) – Permintaan = 7.769 Biaya Per periode  = (UPRT x biaya Regular Time ) + (UPOT x biaya Overtime ) + (hiring x biaya hiring ) + (lay off x biaya lay off ) + ( inventory akhir x biaya inventory ) = Rp 1.853.228.000
Berikut adalah hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel  14 dimana pada setiap bulan tidak  membutuhkan  penambahan  jam  kerja  lembur  karena  jumlah  produksi  dan  inventori memenuhi permintaan.
Tabel 14. Alternatif Tenaga Kerja Tetap
Tahun 2022 Hari kerja Demand RMH UPRT UPOT Hiring Lay Off Inventory Akhir Biaya per Periode Januari 20 62.681 35200 70400 0 0 0 7.769 Rp     1.853.228.000 Februari 20 64.579 35200 70400 0 0 0 13.590 Rp     1.923.080.000 Maret 20 71.412 35200 70400 0 0 0 12.578 Rp     1.910.938.400 April 20 71.412 35200 70400 0 0 0 11.566 Rp     1.898.796.800 Mei 20 71.412 35200 70400 0 0 0 10.555 Rp     1.886.655.200 Juni 20 72.171 35200 70400 0 0 0 8.784 Rp     1.865.403.200 Juli 20 71.412 35200 70400 0 0 0 7.772 Rp     1.853.261.600 Agustus 20 71.412 35200 70400 0 0 0 6.760 Rp     1.841.120.000 September 20 62.681 35200 70400 0 0 0 14.479 Rp     1.933.748.000 Oktober 20 79.763 35200 70400 0 0 0 5.116 Rp     1.821.392.000 November 20 72.171 35200 70400 0 0 0 3.345 Rp     1.800.140.000 Desember 20 72.171 35200 70400 0 0 0 1.574 Rp     1.778.888.000 Total 240 843276 422400 844800 0 0 0 103888 Rp   22.366.651.200
2. Alternatif Tenaga Kerja Berubah, Untuk menghitung jumlah tenaga kerja yang dibutuhkan dan biaya  produksi  pada  setiap  periode  menggunakan  rumus  yang  sama  seperti  perhitungan
(∑ 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 − 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝑎𝑤𝑎𝑙)𝑥 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑏𝑎𝑘𝑢
∑ ℎ𝑎𝑟𝑖 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑥 𝑗𝑎𝑚 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎
137
sebelumnya  tetapi  yang  membedakan  terdapat  pada  tenaga  kerja  yang  berubah  pada  tiap  bulan sehingga  untuk  penambahan  jam  kerja  sedikit  digunakan  pada  perencanaan  produksi.  Berikut rumus yang digunakan pada alternatif tenaga kerja berubah.
TK = tenaga kerja yang dibutuhkan tiap periode RMH = kebutuhan jam orang pada tiap periode UPRT = unit produk yang diproduksi pada jam regular UPOT = unit produk yang diproduksi pada jam lembur Hirring = Penambahan Tenaga Kerja Lay off = Pengurangan Tenaga Kerja
Maka perhitungannya sebagai berikut :
TK = = 31.315,5 160 = 195,72 = 196 Orang RMH = TK × Jam Kerja × Hari Kerja Per periode = 196 × 8 × 20 = 31.360 Unit UPRT = 𝑅𝑀𝐻 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐵𝑎𝑘𝑢 = 62.720 Unit UPOT = UPRT × Maksimal Overtime
= 0 × 0,5
= 0 Unit
Hirring        = 96 Orang (karena tenaga kerja awal hanya 100 orang maka ditambah 96 orang untuk memenuhi tenaga kerja yang dibutuhkan sebanyak 196 orang)
Lay Off = 0 Orang (karena tidak ada pengurangan tenaga kerja) Inventory Akhir = ( Inventory Awal + UPRT + UPOT) – Permintaan = 89 Biaya Per periode       = (UPRT x biaya Regular Time ) + (UPOT x biaya Overtime ) + (hiring x biaya hiring )  + (lay  off x  biaya lay  off )  +  ( inventory  akhir x  biaya inventory ) = Rp. 1.577.204.359.000
Berikut  adalah  hasil  perhitungan  Alternatif  Tenaga  Kerja  Berubah  dapat  dilihat  pada Tabel 4.15 dimana Pada bulan Februari, juni dan oktober membutuhkan  penambahan jam kerja lembur.
Tabel 15. Alternatif Tenaga Kerja Berubah Tahun 2022 Hari kerja Tenaga Kerja Dipakai Demand RMH UPRT UPOT Hiring Lay Off Inventory Akhir Biaya per Periode Januari 20 196 62681 31360 62720 0 96 0 89 Rp   1.577.204.359 Februari 20 202 64579 31360 62720 31360 102 0 29590 Rp   3.499.710.156 Maret 20 131 71412 31360 62720 0 31 0 20898 Rp   1.821.387.316 April 20 158 71412 31360 62720 0 58 0 12206 Rp   1.719.394.475 Mei 20 185 71412 31360 62720 0 85 0 3515 Rp   1.617.401.634 Juni 20 215 72171 31360 62720 31360 115 0 25424 Rp   3.450.820.056 Juli 20 144 71412 31360 62720 0 44 0 16732 Rp   1.772.497.216 Agustus 20 171 71412 31360 62720 0 71 0 8040 Rp   1.670.504.375 September 20 171 62681 31360 62720 0 71 0 8079 Rp   1.670.962.016 Oktober 20 224 79763 31360 62720 31360 124 0 22396 Rp   3.415.293.063 November 20 156 72171 31360 62720 0 56 0 12945 Rp   1.728.061.484 Desember 20 185 72171 31360 62720 0 85 0 3494 Rp   1.617.159.906 Total 240 2135 843276 376320 752640 94080 935 0 163408 Rp 25.560.396.056
c. Metode Transportasi
(𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 − 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑖 𝑎𝑤𝑎𝑙)𝑥 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑏𝑎𝑘𝑢
𝐻𝑎𝑟𝑖 𝐾𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑥 𝑗𝑎𝑚 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎
138
1. Alternatif  Tenaga  Kerja  Tetap,  Pada  bulan  Januari  diketahui  permintaan  produksi  sebesar 62681unit untuk menentukan rencana produksi dan biaya produksi dalam bulan menggunakan ru- mus sebagai berikut.:
Dimana : RT  = Regular Time OT  = Overtime K = Kapasitas produksi
R = Rencana produksi pada periode t
B = Biaya produksi pada periode t Maka perhitungannya sebagai berikut :
RT  =
𝑅𝑀𝐻
𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐵𝑎𝑘𝑢
= 35.200 0,5
= 70.400 Unit OT  = RT × Max Overtime = 70.400 × 0,5 = 35.200 Unit K    = RT =70.400 Unit R    = 62.681 Unit Total Rencana Produks = = 843.276
Biaya per periode = Rencana produksi × Biaya Produksi
= 62.681 × 25.000 = Rp 1.567.025.000 Total Biaya Produksi   = = Rp 21.575.275.000
Hasil  perencanaan  produksi  agregat  dengan  metode  transportasi  alternatif  tenaga  kerja tetap dapat dilihat pada Tabel 16 dibawah ini :
Tabel 16. ATKT
𝑅 1 + 𝑅 2 +𝑅 3 + ⋯ + 𝑅 𝑛 𝐵 1 + 𝐵 2 +𝐵 3 + ⋯ + 𝐵 𝑛 RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT 70400 35200 70400 35200 70400 35200 70400 35200 70400 35200 70400 35200 70400 35200 70400 35200 70400 35200 70400 35200 70400 35200 70400 35200
K 70400 35200 B 25000 50000 R 62681 0 K 7719 70400 35200 B 25000 0 R 0 64579 0 K 5821 70400 35200 B
25000 0 R 0
70400 1012 K
34188 70400 35200 B
25000 0
R 0 70400 1012 K
34188 70400 35200
B
25000 0
R 0 70400 1012
K
34188 70400 35200
B
25000 50000 R
0 70400 1771
K 33429 70400 35200
B
25000 0
R 0 70400 1012
K 34188 70400 35200
B
25000 0
R 0 70400 1012 K 34188 70400 35200
B
25000 50000
R 0
62681 0
K 7719
70400 35200 B 25000 50000
R 0
70400 9363
K 25837 70400 35200 B 25000 50000 R
0 70400 1771 K 33429 70400 35200 B 25000 50000 R
0 70400 1771 RT 62681 64579 70400 70400 70400 70400 70400 70400 62681 70400 70400 70400 823541 OT 0 0 1012 1012
1012
1771 1012
1012 0 9363 1771 1771 19735 1.567.025.000 - 1.614.475.000 - 1.760.000.000 50.590.000 1.760.000.000 50.590.000 1.760.000.000 50.590.000 1.760.000.000 88.550.000 1.760.000.000 50.590.000 1.760.000.000 50.590.000 1.567.025.000 - 1.760.000.000 468.150.000 1.760.000.000 88.550.000 1.760.000.000 88.550.000 21.575.275.000 71412 62681 79763 72171
72171
71412
71412
71412 72171 71412 Januari Tahun 2022 Total Rencana Produksi
62681
64579 Januari Februari
Maret April Mei Juni Juli Agustus September Demand Desember 72171 72171 79763 71412 62681 71412 64579 71412 71412 71412 72171 Biaya Total Rencana Produksi 62681 Oktober November Desember Maret
April Mei Juni Juli Agustus
September Oktober Februari November

## Gambar 8. ATKT
2. Aternatif Tenaga Kerja Berubah, Pada bulan Januari diketahui permintaan produksi sebesar 86827 unit  untuk  menentukan  rencana  produksi  dan  biaya  produksi  dalam  bulan  menggunakan  rumus sebagai berikut.:
Dimana : RT  = Regular Time OT  = Overtime
K = Kapasitas produksi
R = Rencana produksi pada periode t
B = Biaya produksi pada periode t
Maka perhitungannya sebagai berikut : RT  = 𝑅𝑀𝐻 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐵𝑎𝑘𝑢 = 31.360 0,5
= 62.720 Unit OT   = RT × Max Overtime = 62.720 × 0,5 = 31.360 Unit K    = RT = 62.720 Unit R    = 62.681 Unit Total Rencana Produks = = 843.276
Biaya per periode
= Rencana produksi × Biaya Produksi = 62.681 × 25.000 = Rp 1.567.025.000 Total Biaya Produksi   = = Rp 25.613.475.000
Hasil perencanaan produksi agregat dengan metode transportasi alternatif tenaga kerja beru- bah dapat dilihat pada tabel 17 dibawah ini :
𝑅 1 + 𝑅 2 +𝑅 3 + ⋯ + 𝑅 𝑛 𝐵 1 + 𝐵 2 +𝐵 3 + ⋯ + 𝐵 𝑛
140

## Tabel 17. ATKB
Gambar 8. ATKT

## 4. PENUTUP
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat diperoleh  hasil peramalan menggunakan metode Algoritma Fuzzy Time Series Averge – Based menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 10,6% dan menyatakan hasil tergolong Baik. Untuk Strategi Perencanaan Agregat pada produk Accel- era selama 12 bulan dengan Level strategy memperoleh biaya sebesar Rp. 22.209.760.000. Sedangkan Chase strategy memperoleh biaya sebesar Rp. 21.080.670.000 dan Untuk Mixed strategy memperoleh biaya sebesar Rp. 22.204.610.000. Kemudian metode transportasi alternatif tenaga kerja tetap menghasilkan biaya sebesar Rp. 21.302.740.000. Sedangkan alternatif tenaga kerja berubah sebesar Rp. 23.346.420.000. Maka perhitungan Strategi perencanaan agregat metode Chase strategy merupakan metode terbaik yang dapat digunakan untuk
RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT RT OT 62720 31360 62720 31360 62720 31360 62720 31360 62720 31360 62720 31360 62720 31360 62720 31360 62720 31360 62720 31360 62720 31360 62720 31360
K 62720 31360 B 25000 0 R 62681 0 K 39 62720 31360 B 25000 50000 R 0 62720 1859 K 29501 62720 31360 B 25000 50000 R 0 62720 8692 K
22668 62720 31360 B 25000 50000 R 0 62720 8692 K
22668 62720 31360 B
25000 50000 R 0 62720 8692
K 22668 62720 31360 B 25000 50000 R
0 62720 9451 K 21909 62720 31360
B
25000 50000 R
0 62720 8692 K
22668 62720 31360
B
25000 50000 R
0 62720 8692 K
22668 62720 31360
B 25000 0
R 0 62681 0 K
39 62720 31360
B
25000 50000 R 0 62720 17043
K
14317 62720 31360 B 25000 50000 R 0 62720 9451
K
21909 62720 31360 B 25000 50000 R 0 72171 50000 RT 62681 62720 62720 62720 62720 62720 62720 62720 62681 62720 62720 72171 762013 OT 0 1859 8692 8692 8692 9451 8692 8692 0 17043 9451 50000 131263 1.567.025.000 - 1.568.000.000 92.950.000 1.568.000.000 434.590.000 1.568.000.000 434.590.000 1.568.000.000 434.590.000 1.568.000.000 472.550.000 1.568.000.000 434.590.000 1.568.000.000 434.590.000 1.567.025.000 - 1.568.000.000 852.150.000 1.568.000.000 472.550.000 1.804.275.000 2.500.000.000 25.613.475.000 71411,8 62681 79763 72171 122171 71411,8
71411,8
71411,8 72171 71411,8 Januari Tahun 2022 Total Rencana Produksi
62681 64579 Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September
Demand Desember 72171 72171 79763 71412 62681 71412 64579 71412 71412 71412 72171 Biaya Total Rencana Produksi 62681
Oktober November
Desember Maret
April Mei Juni Juli Agustus
September Oktober Februari November
141 memenuhi permintaan produksi dengan meminimumkan biaya produksi. Penelitian ini masih memiliki keku- rangan dalam segi pengembangan aplikasi untuk peramalan. Selanjutnya diharapkan dapat mengembangkan penelitian ini dengan  aplikasi peramalan metode Algoritma Fuzzy Time Series Averge  – Based atau metode Fuzzy Time Series lainnya seperti Fuzzy Time Series Chen guna memperoleh hasil perencanaan produksi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Indiyanto Rus, Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Klaten: Yayasan Humaniora, 2008.
[2] G.  Patrobas,  A.  Hassan,  and  J.  Pondaag,  “Analisis  Perencanaan  Produksi  Tepung  Kelapa  Dengan Metode Agregat Planning Pada PT. Tropica Coco Prima Di Lelema Minahasa Selatan,” Jurnal EMBA , vol. 9, no. 3, pp. 1173–1182, 2021.
[3] R.  Ginting  and  D.  Pitaloka,  “Perencanaan  Agregat  Pada  Produk  Raket  Nyamuk  Dengan  Metode Transportasi,” Talenta Conference Series , vol. 3, no. 2, pp. 45–51, 2020, doi: 10.32734/ee.v3i2.972.
[4] F. A. Reicita, “Analisis Perencanaan Produksi Pada PT. Armstrong Industri Indonesia Dengan Metode Forecasting dan Agregat Planning,” Jurnal Ilmiah Teknik Industri , vol. 7, no. 3, pp. 160–168, 2019.
[5] I.  Imani  Khoirul  Akbar,  B.  Rahmat,  and  F.  Tri  Anggraeny,  “Implementasi  Algoritma  Fuzzy  Time Series  Average-Based  Untuk  Memprediksi  Intensitas  Sampah  Tempat  Pemrosesan  Akhir,” Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) , vol. 02, no. 2, pp. 2722–130, 2021.
[6] A. I. Hamdani, Y. A. Pranoto, and N. Vendyansyah, “Penerapan Metode Fuzzy Time Series Untuk Prediksi  Penjualan  Berbasis  Web  Pada  CV.  Agva  Kota  Pasuruan,” Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika , vol. 4, no. 1, 2020.
[7] A. S. Yani, “Analisis Perencanaan Agregat Dengan Metode Transportasi Untuk Optimalisasi Biaya (Studi Kasus Pada UKM Produk Tas Wanita),” Bisnis dan Industri (EBI) , vol. 02, no. 02, pp. 1–10, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.cic.ac.id/EBI
[8] R. Tri Vulandari, S. Siswanti, D. Tri Laksono, P. Studi Teknik Informatika, and S. Sinar Nusantara Surakarta, “Penerapan Algoritma  Fuzzy Time  Series Average-Based untuk Memprediksi Penjualan Kelapa,” Indonesian Journal of Mathematics and Natural Science Education , vol. 2, no. 1, pp. 130– 135, 2020, [Online]. Available: http://mass.iain-jember.ac.id
[9] K. Rachmawansah, Average Based Fuzzy Time Series Untuk Peramalan Kurs Valuta Asing . 2014.
[10] D. R. Y. D. R. P. A. P. Dhebys Suryani, “Sistem Peramalan Hasil Panen Dan Permintaan Pasar Buah Apel Menggunakan Metode Fuzzy Time Series (Studi Kasus Dinas Pertanian Kota Batu),” SIAP , pp. 458–462, 2020.
[11] S. Efendi, D. Pratiknyo, and I. Edi Sugiono, Manajemen Operasional . 2019.