Jurnal Media Teknik & Sistem Industri Vol. 1(2017) hal.11-25 http://jurnal.unsur.ac.id/index.php/JMTSI e-issn: 2581-0561 p-issn: 2581-0529
Perencanaan dan Penentuan Jadwal Induk Produksi di P.T. Arwina Triguna Sejahtera
Muhammad Nasir Sidiq 1 , Akhmad Sutoni 2
1,2 Teknik Industri Universitas Suryakancana Jl. Pasir Gede Raya Cianjur
2 tbungsu13@gmail.com
Dikirimkan: 10,  2017 .  Diterima: 12, 2017.  Dipublikasikan: 12 , 2017.
Abstract — P.T.  Arwina  Triguna  Sejahtera  is  a  company  engaged  in  the  production  of  molding.  Common issues in each company include P.T. Arwina Triguna Sejahtera, is experiencing constraints in planning the production amount according to production capacity. So planned to be created master production schedule so that the cost is not too high. Steps that are done is to start by doing data processing of the past by using demand aggregation, then do the forecasting in accordance with the characteristics of demand. Aggregate procurement planning is carried out for the next 1 (years) period using a permanent employment strategy. Then proceed at the disaggregation stage by using the proportion method, calculating the Master Production Schedule  to  find  out  how  much  quantity  of  product  to  produce,  and  when  to  start  the  production.  Finally perform  the  calculation  of  Rought  Cut  Capacity  Planning  to  know  the  balance  between  the  available capacity  and  the  required  capacity.  Production  master  schedule  obtained,  production  will  be  smooth  and able to meet the actual demand of 20,000 pcs by adding overtime hours and produce end items as much as 2.368 pcs for deabetamil scoop products, while for featherlock brown plastic products actual demand can be fulfilled.  The  feasibility  of  the  master  production  schedule  is  calculated  based  on  the  suitability  between Regular  Man  Hour  on  production  plans,  with  the  amount  of  time  available  in  the  calculated  capacity capacity of 17,1360 hours to meet the demand for this year.
Keywords —  Master Production Schedule; Agregate Production Planning; Rought Cut Capacity Planning; Production System.
Abstrak —P.T.  Arwina  Triguna  Sejahtera  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang produksi moulding .  Masalah  umum  pada  tiap  perusahaan  termasuk  P.T.  Arwina  Triguna  Sejahtera  adalah mengalami kendala dalam merencanakan jumlah produksi sesuai kapasitas produksi. Sehingga direncanakan dibuat jadwal induk produksi agar biaya tidak terlalu tinggi. Langkah-langkah yang dilakukan yaitu dengan dimulai  melakukan  pengolahan  data  masa  lalu  dengan  menggunakan  agregasi demand ,      kemudian melakukan  peramalan  yang  sesuai  dengan  karakteristik demand .  Perencanaan  prosuksi  agregat  dilakukan untuk 1 periode (tahun) ke depan dengan menggunakan strategi tenaga kerja tetap. Kemudian berlanjut pada tahap  disagregasi  dengan  menggunakan  metode  proporsi,  perhitungan Master Production Schedule untuk mengetahui  berapa  banyak  jumlah  produk  yang  harus  diproduksi,  serta  kapan  harus  memulai  produksi tersebut.  Terakhir  melakukan  perhitungan Rought  Cut  Capacity  Planning agar  diketahui  keseimbangan antara  kapasitas  yang  tersedia  dengan  kapasitas  yang  dibutuhkan.  Jadwal  induk  produksi  yang  diperoleh, produksi  akan  lancar  dan  mampu  memenuhi actual  demand yang  ada  sebanyak  20,000 pcs dengan  cara menambahkan jam lembur dan menghasilkan end item sebanyak 2,368 pcs untuk produk sendok deabetami l, sedangkan  untuk  produk plastic  featherlock  s  brown permintaan  aktual  dapat  terpenuhi.  Kelayakan  jadwal induk  produksi  dihitung  berdasarkan  kesesuaian  antara Regular  Man  Hour pada  rencana  produksi,  dengan jumlah waktu pada perhitungan kapasitas tersedia yang berjumlah sama yaitu sebanyak 171,360 jam dalam memenuhi permintaan untuk tahun  ini.
Kata  kunci —  Jadwal  Induk  Produksi;  Perencanaan  Produksi  Agregat; Rought  Cut  Capacity  Planning; Sistem Produksi.

## I. P ENDAHULUAN
I.1    Latar Belakang Masalah P.T.  Arwina  Triguna  Sejahtera , merupakan perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  produksi moulding yang  menggunakan  bahan  baku  bijih plastik  yang  berbeda-beda  untuk  beberapa  jenis
produknya,  16  bahan  baku  yang  berbeda  untuk membuat  104    jenis  produk.  Dengan  beragamnya jenis  produk  yang  harus  dipenuhi  oleh  perusahaan, terkadang  perusahaan  mengalami  kendala  dalam pengelolaan  bahan  baku  jenis  apa  yang  harus disiapkan  lebih  banyak  untuk  menjaga  kestabilan
produksi yang baik dalam memenuhi order yang akan datang.
Maka  dari  itu  penyesuaian  rencana  produksi harus  benar-benar  matang.  Terkait  dengan  kapasitas mesin,  dan  bahan  baku  serta  ketepatan  waktu produksi dalam memenuhi jumlah pesanan ( Purchasing  Order ).  Ketepatan  dalam  perencanaan produksi  yang  menggunakan  bahan  baku  danproduk yang beragam inisering kali bermasalah dengan P.O. ( Purchasing  Order )  dari  perusahaan  lain  yang beragam  dan  tidaktentu,  hal  ini  di  karenakan  P.T. Arwina  Triguna  Sejahtera  menganut  sistem make  to order. Pihak  perusahaan  terkadang  tidak  menyadari bahwa  salahsatu  bahan  baku  akan  dibutuhkan  lebih banyak  ketika  salah  produk  tertentu  dipesan  dengan jumlah yang banyak.
Oleh  karena  itu  dengan  membuat  rencana produksi  diharapkan  dapat  mengatasi  permintaan yang berfluktuasi, terutama jika harus merencenakan jumlah produksi sesuai pesanan dengan menyesuaikan  kapasitas  produksi,  jenis  bahan  baku, serta  kebutuhan  tenaga  kerja  dan  meminimalkan ongkos keseluruhan produksi.
1.2    Perumusan Masalah Berdasarkan permasalahan diatas, dapat dirumuskan beberapa permasalahan yaitu:
a. Bagaimana  menetukan  jumlah  produk  yang harus di produksi untuk periode berikutnya?
b. Apakah  rencana  produksi  untuk  periode mendatang  dapat  ditanggulangi  atau  tidak  oleh perusahaan  dengan  ketentuan  kemampuan kapasitas produksi perusahaan?
1.3    Tujuan Penelitian Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah sebagaiberikut :
a. Mengetahui  bagaimana  menetukan  jumlah produk  yang  harus  di  produksi  untuk  periode berikutnya .
b. Mengetahui  rencana  produksi  untuk  periode mendatang  dapat  ditanggulangi  atau  tidak  oleh perusahaan  dengan  ketentuan  kemampuan kapasitas produksi perusahaan.
Manfaat penelitian berdasarkan pemecahan masalah  yang    penulis  ajukan  akan  berdampak positif  bagi  pihak  perusahaan,  yaitu  dapat dipergunakan sebagai dasar perencanaan produksi untuk  periode  mendatang  pada  kedua  produk yang  diteliti.  Kemudian  perusahan  dapat mempergunakan  tahapan  dan  metode  yang  sama dalam  menjalankan  kegiatan  produksinya  untuk produk-produk  yang  diteliti  ataupun  produk  lain yang diproduksi oleh pihak perusahaan.
1.4    Pengertian Produksi
Produksi  adalah  suatu  proses  pengubahan bahan    baku  menjadi  produk  jadi,  sedangkan sistem  produksi  adalah  sekumpulan  aktivitas
untuk  membuat    suatu  produk,  dimana  dalam pembuatan  produk  ini  melibatkan  tenaga  kerja, bahanbaku,  mesin,  energi,  informasi,  modal,  dan tindakan manajemen. Proses produksi merupakan aktivitas  bagaimana  membuat  produk  jadi  dari bahan  baku  yang  melibatkan  mesin,  energi, pengetahuan teknis dan lain-lain.
Sedangkan    menurut  Baroto  dalam  [6], perencanaan  produksi  merupakan  bagian  dari rencana  strategi  perusahaan  dan  dibuat  secara hamonis dengan rencana bisnis ( busines planning ) dan  rencana  pemasaran  ( marketing  planning ). perencanaan  produksi  dapat  diartikan  penentuan tingkat atau rate produksi pabrik yang dinyatakan secara agregat atau  semua  aktivitas  bagaimana mengelelola proses produksi tersebut. Perencanaan dan pengendalian produksi merupakan  tindakan  manejemen  yang  bersifat absrak (tidak dapat dilihat secara nyata).
Karakteristik dari perencanaan produksi biasanya  tidak  rinci,  hal  ini  dikarenakan perencanaan produksi dinyatakan dalam kelompokproduk  atau  famili  (agregat).  Satuan unit  yang  dipakai  dalam  perencanaan  produksi bervariasi  dari  satu  pabrik  ke  pabrik  lain.Hal  ini bergantung  dari  jenisproduk  seperti  :  ton,  liter, kubik,  jam  mesin  atau  jam  orang.  Kemudian untuk  yang  tidak  standar  tergantung  pada  tipe bisnis  apakah make  to  order atau make  to  stock . Namun dalam melakukan langkah tersebut faktor konversi harus ditetapkan sebagai alat komunikasi dengan  deperatemen  lainnya  seperti  departemen pemasaran  danakuntansi  bisa  berdasarkan  satuan menit  atau  satuan  harga  yang  sudah  ditetapkan dan disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan. Adapun tingkatan yang lajim dilakukan oleh suatu perusahaan dalam membuat perencanaan produksi adalah sebagai berikut:
a. Proses agregasi demand
b. Peramalan
c. Perencanaan produksi
d. Proses disagregasi
e. Penjadwalan induk produksi
f. RCCP (Rough Cut Capacity Planning)
1.5     Definisi Peramalan Menurut  Handoko  dalam  [5],  peramalan adalah suatu usaha untuk meramalkan keadaan dimasa  mendatang  melalui  pengujian  keadaan masa  lalu.  Dalam  proses  peramalan  b dalaiasanya  diawali  dengan  penentuan  tujuan, Pengembangan  model  atau  metode  peramalan, pengujian  model,  penerapan  model  dan  revisi dan  evaluasi.  Revisi  digunakan  untuk memperbaiki  hasil  ramalan  karena  adanya perubahan
dalam
perusahaan atau lingkungannya.  Sedangkan  evaluasi  digunakan menilai  ketepatan  pengguanan  suatu  metode peramalan  dengan  cara  membandingkan
ramalan  dengan  kenyataan.Adapun  pengertian yang  berbeda  mengenai  peramalan  sebagai berikut.
Peramalan  dalam  [7],  adalah  seni  dan  ilmu memprediksi  peristiwa-peristiwa  masa  depan. Peramalan bisa jadi berupa prediksi subjektif atau intuitif  tentang  masa  depan  dan  juga  bisa mencakup  kombinasi  model  matematik  yang disesuaikan  dengan  penilaian  yang  baik  oleh manajer .
Sedangkan  menurut  Subagyo  dalam  [9], peramalan  adalah  perkiraan  mengenai  sesuatu yang  belum  terjadi  sehingga  memerlukan penentuan  metode  peramalan  yang  paling  cocok dengan  masalah  atau  keadaan  yang  dihadapi. Metode peramalan tidak ada yang paling baik dan selalu  cocok  digunakan  untuk  membuat forecast untuk  setiap  macam  hal  atau  keadaan.  Suatu metode  mungkin  cocok  untuk  membuat forecast tentang  hal  atau  kedaan  ini  tetapi  tidak  cocok untuk  membuat forecast hal  atau  keadaan  yang lain.  Oleh  karena  itu  kita  harus  memilih  metode yang  cocok,  yaitu  yang  bisa  meminimumkan kesalahan meramal.
Dari ketiga pendapat diatas dapat disimpulkan bahwa peramalan adalah suatu usaha untuk  meramalkan  keadaan  dimasa  yang  akan datang  berdasarkan  keadaan  atau  data-data  di masa lalu. Dengan demikian peramalan merupakan salah satu hal yang harus diperhatikan oleh  perusahaan  karena  dapat  menjadi  dasar dalam  menentukan  berapa  jumlah  barang  yang akan  diproduksi  dan  berapa  jumlah  bahan  baku yang  dibutuhkan  agar  produksi  dapat  berjalan lancar.
1.6    Teknik-Teknik Peramalan
Ada  banyak  tehnik  peramalan  yang  dibuat untuk berbagai keadaan.
Hal tersebut dimaksudkan  untuk  meminimumkan  kesalahan forecast ,  karena  suatu  teknik  peramalan  cocok untuk  meramal  dalam  kondisi  ini,  tetapi  tidak cocok untuk meramal pada kondisi lain. Pendapat para ahli mengenai teknik peramalan adalah sama. Sehingga  penjelasan  hal  tersebut  dari  salah  satu ahli  sudah  mewakili  pendapat  dari  ahli-ahli  yang lain.  Handoko  [5]  menjelaskan  bahwa  ada berbagai  teknik  peramalan  yang  tersedia diantaranya adalah sebagai berikut :
1) Teknik Peramalan Kualitatif Teknik peramalan kualitatif adalah
" judgmental "  atau  berdasarkan  estimasi-estimasi dan  pendapat-pendapat.  Berbagai  peramalan kualitatif  yang  dapat  digunakan,  secara  ringkas dapat diuraikan sebagai berikut :
a. Metode Delphi Metode Delphi merupakan  tehnik  yang mempergunakan  suatu  prosedur  yang  sistematik
untuk  mendapatkan  suatu  konsensus  pendapat dari suatu kelompok ahli.
b. Riset Pasar
Riset pasar adalah peralatan peramalan yang berguna bila ada kekurangan data historik. Tehnik ini  secara  khusus  digunakan  untuk  meramal permintaan  jangka panjang dan penjualan produk baru.
c. Analogi Historik Peramalan  dilakukan  dengan  menggunakan pengalaman-pengalaman  historik  dari  suatu produk yang sejenis.
d. Konsensus Panel Gagasan  yang  didiskusikan  oleh  kelompok yang akan menghasilkan ramalan yang lebih baik daripada dilakukan oleh seorang saja. 1. Peramalan dengan Rata-Rata Bergerak
Rata-rata bergerak diperoleh melalui penjumlahan  dan  pencarian  nilai  rata-rata  dari sejumlah periode tertentu, Setiap kali menghilangkan nilai terlama dan menambah nilai baru.  Ada  dua  sifat  khusus  dari  metode moving average atau rata-rata bergerak menurut Subagyo dalam  [10]    yaitu  pertama  untuk  membuat forecast dengan  metode moving  average membutuhkan  data  historis  selama  jangka  waktu tertentu.  Kedua  semakin  lama  jangka  waktu moving  averages akan  menghasilkan moving averages yang semakin halus . 2. Peramalan  dengan single  exponential smoothing Menurut  Subagyo  dalam  [10]  metode exponential  smoothing adalah  sebagai  berikut: Metode single  exponential  smoothing adalah perkembangan  dari  metode moving  average . Metode  ini  menggunakan  nilai a yang  relatif bebas.  Besarnya a antara  0  sampai  dengan  1. Kalau a mendekati  1  berarti  data  terakhir  lebih diperhatikan  atau  diberi weight lebih  besar  dari pada  data-data  sebelumnya.Selain  itu  metode single  eksponential  smoothing cocok  digunakan untuk meramal hal-hal  yang fluktuasinya random (acak).
1.7  Perencanaan Produksi Agregat
Perencanaan  produksi  agregat  merupakan salah satu metode dalam perencanaan produksi.Dengan menggunakan perencanaan agregat  maka  perencanaan  produksi  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  satuan  produk pengganti  sehingga  keluaran  dari  perencanaan produksi tidak dinyatakan dalam tiap jenis produk (inidividual produk).
Jadi  di  dalam  perencanaan  agregat,  tidak dihasilkan  rencana  dalam  bentukindividual produk  melainkan  dalam  betuk  agregat  produk. Penggunaan satuanagregat ini dilakukan mengingat
keuntungan-keuntungan yang dapatdiperoleh antara lain:
a. Kemudahan dalam pengolahan data, dengan menggunakan satuan agregat maka pengolahan  data  tidak  dilakukan  untuk setiap  individual  produk.  Keuntungan  ini akan  semakin  terasa  jika  pabrik  tempat perencanaan dilakukan memproduksi banyak jenis produk.
b. Ketelitian  hasil  yang  didapatkan,  dengan hanya  mengolah  satu  jenis  data  produk maka  kemungkinan  untuk  menerapkan metode  yang  canggih  semakin  besar sehingga  ketelitian  hasil  yang  didapatkan semakin baik.
c. Kemudahan  untuk  melihat  dan  memahami mekanisme  sistem  produksiyang  terjadi dalam  implementasi  rencana  yang  telah dibuat.
1.8 Strategi Perencanaan Agregat Ada  beberapa strategi  yang  dapat  dilakukan untuk  melakukan  perencanaan  yaitu  dengan melakukan  manipulasi  persediaan,  laju  produksi, jumlah  tenaga  kerja,  kapasitas  atau  variabel terkendali lainnya.Jikaperubahan dilakukan terhadap  suatu  variabel  sehingga  terjadi perubahan  lajuproduksi  disebut  sebagai  strategi murni  ( pure  strategy ).  Sebaliknya,  gabungan ( mixed strategy ), merupakan gabungan perubahan dua  atau  lebihstrategi  murni  sehingga  diperoleh perencanaan produksi fleksibel.Seandainya datangnya  permintaan  dari  konsumen  bersifat rutin  dandapat  diketahui  dengan  pasti  baik besarnya  maupun  waktunya  makaperencanaan produksi  tidak  diperlukan  lagi.Namun  pada kenyataannya  polapermintaan  ini  tidak  dapat ditentukan dengan pasti.
1.9
Jadwal Induk Produksi Jadwal induk produksi dalam [1] merupakan rencana  tertulis  yang  memperlihatkan  berapa banyak  masing-masing  jenis  yang  akan  dibuat  di dalam suatu periode yang akan datang. Sedangkan pendapat  lain  memberikan  pengertian  jadwal induk produksi sebagai berikut
Jadwal  induk  produksi  dalam  [8]  adalah membuat  spesifikasi  mengenai  apa  yang  akan dibuat.  Jadwal  ini  harus  disesuaikan  dengan rencana  produksi  yang  mencakup  rencana anggaran,  permintaan  konsumen,  kemampuan teknik,  ketersediaan  tenaga  kerja  fluktuasi persediaan  kinerja  pemasok  dan  pertimbangan lainnya.
Adapun  menurut  Handoko  dalam  [5], jadwal  induk  produksi  ada  yang  berdasarkan pesanan  dan  ada  yang  berdasarkan  ramalan penjualan.Pertama,  jadwal  induk  produksi  untuk pesanan  yaitu  jadwal  yang  dibuat  berdasarkan pesanan-pesanan  pelanggan  untuk  berbagai produk.Kedua,  jadwal  induk  produksi  untuk
persediaan yaitu perusahaan biasanya memproduksi  dalam  antisipasinya  terhadap permintaan  dan  tidak  hanya  sekedar  hanya memenuhi pesanan pelanggan.
Menurut  Vincent  Gaspersz  dalam  [11], Pada  dasarnya  jadwal  produksi  induk  ( master production schedule ) merupakan suatu pernyataan tentang  produk  akhir  (termasuk parts pengganti dan  suku  cadang)  dari  suatu  perusahaan  industri manufaktur yang merencanakan
memproduksi output berkaitan  dengan  kuantitas dan  periode  waktu.  Aktivitas Master  Production Scheduling (MPS)  dalam  [11]  pada  dasarnya berkaitan  dengan  bagaimana  menyusun  dan memperbaharui  jadwal  produksi  induk  ( master production  schedule ),  memproses  transaksi  dari MPS,  dan  memberikan  laporan  evaluasi  dalam periode  waktu  yang  teratur  untuk  keperluan umpan balik dan tinjauan ulang.
Penjadwalan  produksi  induk  dalam  [11] pada  dasarnya  berkaitan  dengan  aktivitas melakukan empat fungsi utama berikut :
1. Menyediakan  atau  memberikan  input  utama kepada  sistem  perencanaan  kebutuhan material  dan  kapasitas  ( material  and capacity planning /M&CRP).
2. Menjadwalkan  pesanan-pesanan  produksi dan  pembelian  ( production  and  purchase ordes ) untuk item-item MPS.
3. Memberikan  landasan  untuk  penentuan kebutuhan sumber daya dan kapasitas.
4. Memberikan  basis  untuk  pembuatan  janji tentang penyerahan produk ( delivery promises ) kepada pelanggan.
Adapun  beberapa  yang  menjadi  tujuan penjadwalan produksi induk diantaranya yaitu :
a. Memenuhi target tingkat pelayanan terhadap konsumen.
b. Efisiensi  dalam  penggunaan  sumber  daya produksi.
c. Mencapai target tingkat produksi.
Dalam [11] sebagai suatu aktivitas proses, penjadwalan produksi
induk (MPS)
membutuhkan lima input utama, yaitu :
1. Data permintaan  total  merupakan  salah satu sumber  data  bagi  proses  penjadwalan produksi  induk.  Data  permintaan  total berkaitan  dengan  ramalan  penjualan  ( sales forecasts ) dan pesanan-pesanan ( orders ).
2. Status  inventori  berkaitan  dengan  informasi tentang on-hand  inventory ,  persediaan  yang dialokasikan untuk
penggunaan tertentu (allocated  stock ),  pesanan-pesanan produksi  dan  pembelian  yang  dikeluarkan ( released  production  and  purchase  orders ),
dan firm planned orders .
3. Rencana  produksi  memberikan  sekumpulan batasan kepada MPS. MPS harus menjumlahkannya untuk menentukan
tingkat  produksi, inventory ,  dan  sumber- sumber  daya  lain  dalam  rencana  produksi tersebut.
4. Data  perencanaan  berkaitan  dengan  aturan- aturan tentang lot-sizing yang harus digunakan, shrinkage  factor ,  persediaan pengaman  ( safety  stock ),  dan  waktu  tunggu ( lead  time )  dari  masing-masing  item  yang biasanya  tersedia  dalam file induk  dari item ( Item Master File ). 5. Informasi dari Rough Cut Capacity Planning (RCCP) berupa kebutuhan kapasitas  untuk  mengimplementasikan  MPS menjadi  salah  satu  input  bagi  MPS.  RCCP menentukan  kebutuhan  kapasitas  untuk mengimplementasikan MPS, menguji kelayakan  dari  MPS,  dan  memberikan umpan-balik kepada perencana atau penyusun  jadwal  produksi  induk  untuk mengambil  tindakan  perbaikan  apabila ditemukan  adanya  ketidaksesuaian  antara penjadwalan  produksi  induk  dan  kapasitas yang tersedia.
1.10    Tugas  dan  Tanggung  Jawab  Penyusun Jadwal Produksi Induk Tugas  dan  tanggung  jawab  profesional  dari penyusun  jadwal  produksi  induk  ( master production schedule ) dalam [11] adalah membuat perubahan-perubahan pada catatan MPS, mendisagregasikan  rencana  produksi  untuk menciptakan  MPS,  menjamin  bahwa  keputusan- keputusan produksi yang ada dalam MPS itu telah sesuai  dengan  rencana  produksi,  dan  yang terpenting  adalah  mengkomunikasikan  hal-hal utama  dalam  MPS  itu  kepada  bagian-bagian  lain yang terkait dalam perusahaan.
I.11 Beberapa Pertimbangan dalam Desain MPS Ketika  akan  mendesain  MPS,  perlu diperhatikan  beberapa  faktor  utama  yang menentukan  proses  penjadwalan  produksi  induk (MPS). Beberapa faktor utama tersebut adalah:
Lingkungan
manufakturing sangat menentukan  proses  penjadwalan  produksi  induk (MPS).  Lingkungan  manufakturing  yang  umum dipertimbangkan  ketika  akan  mendesain  MPS adalah make to stock , make to order , dan assemble to order .
Produk-produk  dari  lingkungan make  to stock biasanya  dikirim  secara  langsung  dari gudang  produk  akhir,  dan  karena  itu  harus  ada persediaan sebelum pesanan pelanggan ( customer order )  tiba.  Hal  ini  berarti  produk  akhir  harus dibuat  atau  diselesaikan  terlebih  dahulu  sebelum menerima pesanan pelanggan.
Produk-produk  dari  lingkungan make  to order biasanya  baru  dikerjakan  atau  diselesaikan setelah  menerima  pesanan  pelanggan.  Seringkali komponen-komponen  yang  mempunyai  waktu
tunggu  panjang  ( long  lead  time )  direncanakan atau  dibuat  lebih  awal  guna  mengurangi  waktu tunggu  penyerahan  kepada  pelanggan,  apabila pelanggan memesan produk.
Pada dasarnya produk-produk dalam lingkungan assemble  to  order adalah make  to order  product ,  dimana  semua  komponen ( semifinished, intermediate, subassembly, fabricated, purchased, dan lain-lain) yang digunakan  dalam assembly ,  pengepakan,  atau proses akhir, direncanakan atau dibuat lebih awal, kemudian  disimpan  dalam  persediaan  guna mengantisipasi pesanan pelanggan.
Berikut  ini  akan  dikemukakan  penjelasan singkat  berkaitan  dengan  informasi  yang  ada dalam MPS seperti di bawah ini :
1. Lead Time adalah waktu (banyaknya periode) yang dibutuhkan untuk memproduksi atau membeli suatu item.
2. On  Hand adalah  posisi  inventori  awal  yang secara  fisik  tersedia  dalam stock ,  yang merupakan  kuantitas  dari  item  yang  ada dalam stock .
3. Lot  Size adalah  kuantitas  dari  item  yang biasanya dipesan dari pabrik atau pemasok.
4. Safety  Stock adalah  persediaan  tambahan dari  item  yang  direncanakan  untuk  berada dalam  inventori  yang  dijadikan  sebagai persediaan  pengaman  guna  mengatasi fluktuasi dalam ramalan penjualan, pesanan- pesanan  pelanggan  dalam  waktu  singkat, penyerahan  item  untuk  pengisian  kembali inventori.
5. Time  Bucket pembagian planning periode yang digunakan dalam MPS atau MRP.
6. Time Phase Plan adalah penyajian perencanaan,
dimana demand, order,
inventory disajikan dalam time bucket.
7. Time Fences adalah batas waktu penyesuaian pesanan.
8. Demand  Time  fence (DTF)  adalah  periode mendatang dari MPS dimana  dalam periode ini  perubahan-perbahan terhadap MPS tidak diijinkan  atau  tidak  diterima  karena  akan menimbulkan  kerugian  biaya  yang  besar akibat  ketidaksesuaian  atau  kekacuan jadwal.
9. Planning  Time  Fence (PTF)  adalah  periode mendatang dari MPS dimana  dalam periode ini  perubahan-perubahan  terhadap  MPS dievaluasi  guna  mencegah  ketidaksesuaian atau kekacuan jadwal yang akan menimbulkan kerugian.
10. Time Periods For Display adalah banyaknya periode  waktu  yang  ditampilkan  dalam format MPS.
11. Sales  Plan  (sales  Forecast) merupakan rencana penjualan atau peramalan penjualan untuk item yang dijadwalkan itu.
12. Actual  Orders merupakan  pesanan-pesanan yang diterima dan bersifat pasti ( certain ).
13. Profected Available Balances (PAB) merupakan informasi proyeksi on-hand inventory dari  waktu  ke  waktu  selama horizon perencanaan MPS.
14. Available-To-Promise (ATP) merupakan informasi  yang  sangat  berguna  bagi departemen  pemasaran  untuk  mampu memberikan  jawaban  yang  tepat  terhadap pertanyaan pelanggan.
15. Master Production Schedule (MPS) merupakan jadwal produksi atau
manufacturing yang  diantisipasi  untuk  item tertentu.
16. Planning  Horizon adalah  jangka  waktu perencanaan yang digunakan.
I.12 Rought Cut Capacity Planning (RCCP)
Menurut  Kusuma  dalam  [13],  untuk melakukan  perhitungan  kebutuhan  kapasitas dengan  menggunakan  metode Rought  Cut Capacity Planning dibutuhkan masukan berupa:
a. Ramalan  permintaan  dan  rencana  produksi yang  dihasilkan  dari  proses  peramalan, perencanaan agregat serta disagregasi
b. Struktur produk dan bill of material (BOM).
c. Waktu  setup  dan  waktu  proses  suatu  produk disuatu departemen.
d. Jumlah  produksi  yang  ekonomis  dari  produk tersebut.

## II. M ETODOLOGI P
ENELITIAN 2.1 Model Pemecahan Masalah
Agar masalah  yang ada dapat diselesaikan lebih  sistematis,  maka  penulis  membuat  tahapan penyelesaian masalah sebagai berikut : 1. Agregasi Produk Agregasi prosduk merupakan proses penyeragaman,  sehingga  memudahkan  untuk membuat perencanaan produksi.
2. Peramalan
Tahap ini adalah tahap melakukan peramalan jumlah permintaan pada periode yang akan datang dengan  melihat  data  jumlah  permintaan  pada periode sebelumnya.
3. Perencanaan Produksi Setelah  tahap  kedua  selesai  maka  kita mendapat  data demand agregat  untuk  periode berikutnya.  Data demand inilah  yang  akan digunakan untuk melakukan perencanaan produksi  agregat.  Untuk  alternatif  strategi  yang dipilih  yaitu  metode  tenaga  kerja  tetap,  alternatif ini  diambil  berdasarkan  kebijakan  perusahaan dalam menjalankan proses produksinya.
4. Disagregasi Disagregasi adalah  proses  pengubahan  hasil rencana  produksi  agregat  menjadi  jumlah  yang harus  diproduksi  untuk  setiap end  item .  Adapun
metode  yang  akan  digunakan  adalah  metode proporsi.
5. Master Production Schedule Master Production Schedule merupakan satu set  perencanaan  yang  menggambarkan  berapa jumlah  yang  akan  dibuat  untuk  setiap end  item . Pada planning  period tertentu.  Input  data  yang akan  digunakan  adalah Out  put dari  hasil  proses disagregasi.
6. Rought Cut Capacity Planning (RCCP) Rought  Cut  Capacity  Planning dapat didefinisikan  sebagai  proses  konversi  dari Rencana  Produksi  dan  atau  MPS  ke  dalam kebutuhan  kapasitas  yang  berkaitan  dengan sumber-sumber  daya  kritis. Rought  Cut  Capacity Planning digunakan  untuk  menguji  kelayakan kapasitas  dari  suatu  rencana  jadwal  induk produksi  (MPS)  sebelum  MPS  ditetapkan Validasi  pada  RCCP  dikatakan  layak  apabila kapasitas  yang  dibutuhkan  semuanya  dapat dipenuhi oleh kapasitas tersedia.
2.2  Langkah – Langkah Pemecahan Masalah
1.    Pengumpulan Data Adapun  data  –  data  yang  telah  dikumpulkan untuk  melakukan  perhitungan  dalam  proses pemecahan masalah asalah sebagai berikut:
a. Data umum perusahaan
b. Data permintaan produk selama 2 tahun  yaitu dari bulan januari 2015  - desember 2016.
c. Data jumlah tenaga kerja
d. Data jam kerja dan hari kerja
e. Data ongkos yang dikeluarkan:
1. Ongkos kerja normal
2. Ongkos kerja lembur
3. Ongkos simpan
2.    Proses Agregasi Demand
Dikarenakan  jenis  produk ( item )  lebih  dari satu jenis, maka terlebih dahulu harus melakukan agregasi demand yaitu  dengan  melibatkan  faktor konversi  sehingga  akan  menghasilkan  data demand agregat,  dimana  rumus  untuk  mencari perhitungan tersebut adalah seperti di bawah ini:
a. Faktor Konversi
Untuk  faktor  konversi  agregat  ditentukan oleh  parameter  jenis end  item produk  tertentu. Proses  konversi  agregat  produk  dapat  dilakukan dengan perhitungan sebagai berikut:
Faktor Konversi =
Parameter  yang  digunakan  adalah  waktu baku  yang  terbesar,  Dan  yang  menjadi  penyebut adalah  waktu  baku  yang  terkecil  sebagai  acuan dari produk tertentu.
b. Demand Agregat Untu  mencari demand  agregat ,  maka  data permintaan  tiap item dikalikan  dengan  faktor konversinya masing-masing, perhitungannya adalah sebagai berikut :
Demand Agregat = data demand x faktor konversi
c. Plot Data Melakukan  plot  data  agregat  sesuai  dengan data  permintaan yang sebelumnya  telah diagregasi. 3. Forcasting (peramalan) Setelah melakukan proses agregasi, kemudian  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan proses peramalan untuk permintaan periode  yang akan  datang.  Dimana  data  aktual  yang  akan dijadikan  input  data  agregat  adalah  data demand agregat  pada  periode  sebelumnya  yang  telah  di agregasi.
Dalam  menentukan  metode  peramalan  yang akan digunakan penulis harus memplot data yang ada  terlebih  dahulu  agar  dari  hasil  plot  data tersebut  diketahui  jenis  pola  data  yang  ada, apakah mengikuti pola horizontal , pola musiman, pola siklik, atau pola  yang sesuai dengan kondisi aktual yang ada. Dari beberapa metode yang ada, penulis  harus  memilih  salah  satu  metode  yang paling tepat yaitu metode yang menghasilkan nilai error tekecil,  dan  error  yang  penulis  tentukan adalah  rata-rata  kesalahanprioritasyang  paling kecil.
4.     Perencanaan Produksi Perencanaan  Produksi  yang  akan  penulis lakukan  adalah  perencanaan  Produksi  dengan menggunakan  strategi  tenaga  kerja  tetapproduksi konstan . Adapuntahapan-tahapannya
adalah sebagai berikut :
a. Menghitung Rencana Produksi Σ RP = Σ demand + safety stock – inventory awal
b. Menghitung reguler man hour (RMH) RMH  =  jmltenagakerja  x  harikerja  x  jam kerja
c. Menghitung  Produksi  Normal  / Unit Production Regular Time (UPRT)
Produksi  Normal  = X  Persen produktivitas d. Menghitung  kapasitas  Produksi  Normal (UPRT) KAP produksi normal
=
e. Menghitung Inventory akhir Inventory akhir = UPRT- demand
f. Menghitung  produksi  lembur  / Unit Production  Over Time (UPOT)
Menghitung unit produksi over time (UPOT), atau  lembur  dilakukan  jika  produksi  normal Unit Production Regular Time (UPRT) tidak dapat memenuhi permintaan. Dalam kata lain jika UPRT lebih besar dari demand (UPRT > demand )  tidak  perlu  melakukan Unit Production Over Time (UPOT).
UPOT = UPRT – demand + Inventory akhir
g. Menghitung  kapasitas  produksi over  time (UPOT) Kapasitas UPOT = 25 % x UPRT
h. Menghitung Subkontrak
Subkontrak  dilakukan  apabila  kapasitas demand tidak  terpenuhi  meski  sudah melakukan lembur (UPOT). Subkontrak  = Demand  -  inventory awal  – UPRT – UPOT
i. Menghitung kapasitas Subkontrak Kapasitas Subkontrak = 50 % x UPOT
j. Menghitung Total Produksi
Total Produksi = Produksi Normal (UPRT) + Produksi over time (UPOT)
k. Menghitung ongkos produksi normal Tot.  ongkos  UPRT  =  ∑  UPRT  x  ongkos UPRT
l. Menghitung ongkos produksi lembur Tot.  ongkos  UPOT  =  ∑  UPOT  x  ongkos UPOT
m. Menghitung ongkos simpan Tot.  ongkos  simpan  =  ∑  inventoriakhir  x ongkos inventori akhir
n. Menghitung ongkos total produksi Total produksi ongkos =
= ongkos produksi normal + ongkos produksi lembur + ongkos simpan
2.3  Proses Disagregasi Proses Disagregasi ini  menggunakan metode  Proporsi,  Proses Disagregasi dilakukan setelah  melakukan  rencana  produksi  agregat sebagai  input  dasar  bagi Master  Production Schedule pada Master Schedule. Tahapan-tahapan dalam  proses Disagregasi ini  adalah  sebagai berikut :
a. Menghitung % Proporsi
%  Proporsi  =
x
100%
b. Menghitung forecast demand
End item t =demand aktual X  % Proporsi c. Menghitung MasterSchedule
MS=
2.4  Penjadwalan  Produksi  Induk  ( Master Production Schedule ) Setelah  proses disagregasi kemudian dilanjutkan  pada  proses  pembuatan  jadwal  induk produksi dengan format sebagai berikut :
a. Nama dan Nomor item
b. Periode
c. Ramalan Kebutuhan, informasi di dapat dari bagian  pemasaran  berupa  estimasi  terhadap kuantitas end  item yang  akan  terjual  pada setiap periode.
d. Pesanan Konsumen ( Custumer Order/Actual Order ),  berupa  pesanan  konsumen  yang sudah diterima sehingga statusnya pasti.
e. Proyeksi  persediaan  ( on  hand )  atau Projected  Avaliable  Balance ,  merupakan proyeksi on hand dari waktu ke waktu yang menunjukan status inventory yang diproyeksilkan  pada  akhir  dari  setiap periode.
f. Jumlah  yang  bisa  dijanjikan  ( avaliable promise ),  merupakan  alat  yang  digunakan untuk menjanjikan jumlah yang bisa dipesan oleh konsumen.
g. Jadwal  produksi  ( MasterSchedule )  adalah keputusan  tentang  kuantitas  yang  akan diproduksi  dan  saat  produk  itu  memasuki stock .
2.5 RCCP ( Rought Cut Capacity Planning )
Tahapan-tahapan yang harus dilakukan dalam proses RCCP adalah sebagai berikut :
a. Menentukan Routhing Sheet
Standar Hours =
b. Menentukan RCCP RCCP = MasterSchedule x Standart Hours
c. Menentukan kapasitas yang dibutuhkan Menjumlahkan total RCCP dari  aetiap Work Station (WS).
d. Menentukan kapasitas yang tersedia Kapasitas tersedia = Jam kerja x Hari kerja x Tenaga kerja
2.6  Kerangka Pemecahan Masalah Kerangka pemecahan masalah dalam penelitian ini seperti yang tercantum pada gambar 1.
Gambar.1 Diagram kerangka pemecahan masalah

## III. H ASIL P ENELITIAN
3.1 Data Permintaan Produk Data  permintaan  produk  seperti  yang tercantum pada tabel I di bawah ini.

## T ABEL I

## DATA PERMINTAAN SENDOK DEABETAMIL DAN PLASTIK
FEATHERLOCK S BROWN
Sumber  :  Data  perusahaan  PT  Arwina  Triguna Sejahtera
Adapun  plot  data  permintaan  seperti ercantum pada gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Plot data demand sendok deabetamil
PLASTIK FEATHERLOCK
S BROWN
1
JAN 40,000 1000000 1,040,000 2 FEB 40,000 1000000 1,040,000 3 MAR 40,000 1000000 1,040,000 4 APR 20,000 800000 820,000 5 MAY 20,000 1000000 1,020,000 6 JUN 40,000 1000000 1,040,000 7 JUL 20,000 1000000 1,020,000 8 AUG 40,000 1000000 1,040,000 9 SEP 20,000 1800000 1,820,000 10 OCT 20,000 1000000 1,020,000 11 NOV 20,000 500000 520,000 12 DEC 20,000 1500000 1,520,000 1 JAN 20,000 1000000 1,020,000 2 FEB 40,000 500000 540,000
3 MAR 20,000 500000 520,000 4 APR
20,000 500000 520,000 5 MAY 20,000 1000000 1,020,000 6 JUN 20,000 1500000 1,520,000 7 JUL 20,000 500000 520,000 8 AUG 20,000 1000000 1,020,000 9 SEP 40,000 2000000 2,040,000 10 OCT 25,000 1000000 1,025,000 11 NOV 20,000 2000000 2,020,000 12 DEC 40,000 1000000
1,040,000 645,000 25,100,000 25,745,000 2010 2011 ∑ SENDOK DEABETAMIL DATA DEMAN PRODUK Total No PERIODE BULAN 0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 DATA DEMAND PLASTIK F.L.S BROWN 2015 - 2016 DEMAND 2 0 1
5 2 0 1 6
Gambar 3. Plot data demand plastik featherlock s brown
Gambar 4.Plot data demand total
3.2 Pengolahan Data
3.2.1 Perhitungan Agregasi Demand a. Faktor Konversi Data  faktor  koreksi  yang  digunakan  dan data  hasil  faktor  konversi  tercantum  pada tabel II dan III.
T ABEL II DATA FAKTOR KONVERSI Nama Produk Jml dlm Satu Capti Harga Per Pcs Sendok Deabetamil 4 500 Plastik Featherlock S Brown 43 70
T ABEL III
D ATA  HASIL FAKTOR KONVERSI Faktor Konversi Berdasarkan Harga
Sendok Deabetamil 70/500  0.14 FK = Plastik Featherlock S Brown 500/500 1 FK = b. Demand Agregat
Data total demand agregat seperti yang tercantum pada tabel IV di bawah ini.
T ABEL IV D ATA T OTAL D EMAND A GREGAT Thn Bln Periode Total Demand (pc) 2015 JAN 1 1005600 FEB 2 1005600 MAR 3 1005600 APR 4 802800 MAY 5 1002800 JUN 6 1005600 JUL 7 1002800 AUG 8 1005600 SEP 9 1802800 OCT 10 1002800 NOV 11 502800 DEC 12 1502800
2016 JAN 13 1002800 FEB 14 505600 MAR 15 502800 APR 16 502800 MAY 17 1002800 JUN 18 1502800 JUL 19 502800 AUG 20 1002800 SEP 21 2005600 OCT 22 1003500 NOV 23 2002800 DEC 24 1005600 ∑ 25190300
Gambar 4. Plot data demand agregat total
0 500,000 1,000,000 1,500,000 2,000,000 2,500,000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 DEMAND TOTAL DEMAND 0 500,000 1,000,000 1,500,000 2,000,000 2,500,000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 DEMAND TOTAL DEMAND 0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 PLOT DATA DEMAND AGREGAT  TOTAL DEMAND
3.2.2 Peramalan Peramalan Double Exponensial Smoothing 2 Parameter Dari Holt 𝑺 ′ 𝒕 = Smoothing / Pemulusan pertama dari demand dengan parameter 𝜶 Rumus :
𝑆 ′ = 𝛼. 𝑋 + (1 − 𝛼). 𝑆 ′ + 𝑏 𝒃 𝒕 = Smoothing /  Pemulusan  kedua  dari  demand dengan parameter 𝜸 Rumus :
𝑏 = 𝛾(𝑆 − 𝑆 ) + (1 − 𝛾)𝑏
𝐹𝑡 = Forecasting (peramalan) Rumus : 𝐹𝑡 = 𝑆 ′ 𝑡 + 𝑏𝑡(𝑚) 𝒆 𝒕 = Error (kesalahan perhitungan peramalan) Rumus : 𝑒   =  𝐷𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑– 𝑃𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑒   =  𝑋𝑡– 𝐹𝑡 |𝒆 𝒕 | = Harga mutlak dari et ( Absoulot Error ) Rumus : |𝒆 𝒕 | = Harga mutlak dari et ( Absoulot Error ) 𝒆 𝒕 𝟐 = Kuadrat error Rumus : 𝒆 𝒕 = Kuadrat error 1. Mencari ME = Mean Error (Rata-Rata Error) Rumus :
𝑀𝐸 = ∑ 𝑒 𝑛 2. Mencari MAE = Mean Absoulot Error (Rata- Rata dari Harga Mutlak Eror) Rumus :
𝑀𝐴𝐸 = ∑|𝑒 | 𝑛 3. Mencari SSE
SSE = Sum  Square  Error (Jumlah Error Kuadrat) =Mencari MSE  = Mean  Square Error (Rata-Rata dari Eror Kuadrat) Rumus :
𝑀𝑆𝐸 = ∑ 𝑒 𝑛 4. Mencari SDE = Standar Deviasi Error
Rumus : 𝑆𝐷𝐸 = ∑ 𝑒 𝑛 3.2.3 Proses Perencanaan Produksi Agregat Data  yang  diperlukan  untuk  melakukan perencanaan  produksi  agregat  adalah  meliputi data rencana produksi dan data ongkos. Adapun data-data tersebut adalah sebagai berikut:
Jam Kerja : 8 Jam Maksimum Lembur  : 25 % Dari UPRT Maksimum subkontrak : 50 % Dari UPOT
Inventori awal : 0 Unit Jml T.k langsung : 70 Org Wb : 0.01 Jam org,unit Ongkos Reguler Time : Rp 285 Per unit Ongkos Over Time  : Rp 489 Per unit Onkos Subkontrak : Rp 713 Per unit Ong. Hiring : Rp 1500000 Perorg Ong. Lay off : Rp 2100000 Per org Ong. Simpan : Rp23 Per unit.bln
Berikut  ini  pada  tabel  V  merupakan  data permintaan  1  tahun  yang  akand  atang  yang diperoleh dari proses peramalan.

## T ABEL V D ATA HASIL PERAMALAN D OUBLE E XPONENTIAL S MOOTHING
P ARAMETER DARI H OLT
a= 0.4 1-a= 0.6 y= 0.05 1-y= 0.95
1 1005600 1005600.00 0.00 2 1005600 1005600.00 0.00
3 1005600 1005600.00 0.00 1 1005600.00 0.00 0.00 0.00 1 4 802800 924480.00 -4056.00 1 920424.00 -117624.00 117624.00 13835405376.00 2 5 1002800 951752.00 -2489.60 1 949262.40 53537.60 53537.60 2866274613.76 3
6 1005600 970801.60 -1412.64 1 969388.96 36211.04 36211.04 1311239417.88 4 7 1002800 982188.32 -772.67 1 981415.65 21384.35 21384.35 457290510.46 5 8 1005600 990780.32 -304.44 1 990475.88 15124.12 15124.12 228738957.38 6 9 1802800 1315283.75 15935.96 1 1331219.71 471580.29 471580.29 222387971048.28 7 10 1002800 1206226.21 9686.28 1 1215912.49 -213112.49 213112.49 45416932323.32 8 11 502800 934542.00 -4382.24 1 930159.76 -427359.76 427359.76 182636364915.81 9 12 1502800 1157462.96 6982.92 1 1164445.87 338354.13 338354.13 114483514177.15 10 13 1002800 1102580.69 3889.66 1 1106470.35 -103670.35 103670.35 10747541019.20 11 14 505600 867678.07 -8049.96 1 859628.11 -354028.11 354028.11 125335905699.10 12 15 502800 713676.89 -15347.52 1 698329.37 -195529.37 195529.37 38231733433.68 13 16 502800 613978.61 -19565.06 1 594413.56 -91613.56 91613.56 8393043762.35 14 17 1002800 749942.11 -11788.63 1 738153.48 264646.52 264646.52 70037778968.28 15 18 1502800 1039296.64 3268.53 1 1042565.17 460234.83 460234.83 211816100906.68 16 19 502800 827966.51 -7461.40 1 820505.11 -317705.11 317705.11 100936536152.62 17 20 1002800 890438.50 -3964.73 1 886473.77 116326.23 116326.23 13531791757.31 18 21 2005600 1332538.37 18338.50 1 1350876.86 654723.14 654723.14 428662383836.48 19 22 1003500 1219261.52 11757.73 1 1231019.25 -227519.25 227519.25 51765007353.89 20 23 2002800 1544434.64 27428.50 1 1571863.14 430936.86 430936.86 185706579336.05 21 24 1005600 1356329.28 16651.81 1 1372981.09 -367381.09 367381.09 134968863555.35 22 Pembulatan 25 1 1372981.09 1372982 26 2 1389632.89 1389633 27 3 1406284.70 1406285 28 4 1422936.50 1422937 29 5 1439588.31 1439289 30 6 1456240.12 1456241 31 7 1472891.92 1472892 32 8 1489543.73 1489544 33 9 1506195.53 1506196 34 10 1522847.34 1522848 35 11 1539499.14 1539500 36 12 1556150.95 1556151 ∑ 25190300 24708439 34345 447516.03 5278602.18 1963756997121.03 17574498
ME = 20341.64 MAE = 239936.46 SSE = 1963756997121 MSE = 89261681687.32 SDE = 298766.94 et Double Exponential Smoothing 2 Parameter dari Holt et2 t Xt S't bt m Ft et
Gambar 5. Plot data hasil peramalan Exponential Smoothing 2 Parameter dari Holt
T ABEL VI D ATA HARI KERJA DAN PERMINTAAN
Periode Thn Bulan Hari Kerja Demand 1 2017 Jan. 24 1372982
2 Feb. 26 1389633 3 Maret 27 1406285 4 April 26 1422937 5 Mei 26 1439289 6 Juni 26 1456241 7 Juli 26 1472892 8 Agust. 26 1489544 9 Sept. 20 1506196 10 Okt. 26 1522848 11 Nov. 26 1539500 12 Des. 27 1556151 ∑ 306 17574498
o. Menghitung Rencana Produksi
Σ RP = Σ demand + safety stock – inventory awal
p. Menghitung reguler man hour (RMH) RMH  =  jml  tenaga  kerja  x  hari  kerja  x  jam kerja
q. Menghitung Produksi Normal (UPRT) Produksi  Normal  = X  Persen produktivitas r. Menghitung  kapasitas  Produksi  Normal
(UPRT)
KAP produksi normal =
,
s. Menghitung Inventory akhir Inventory akhir = UPRT- demand
t. Menghitung unit produksi over time (UPOT) Menghitung  unit produksi over time (UPOT), atau  lembur  dilakukan  jika  produksi  normal (UPRT)  tidak  dapat  memenuhi  permintaan. Dalam  kata  lain  jika  UPRT  lebih  besar  dari
demand (UPRT
> demand )tidak perlu melakukan UPOT.
UPOT = UPRT – demand + Inventory akhir u. Menghitung  kapasitas  unit  produksi over time (UPOT) Kapasitas UPOT = 25 % x UPRT
v. Menghitung Subkontrak Subkontrak  dilakukan  apabila  kapasitas demand  tidak  terpenuhi  meski  sudah melakukan lembur (UPOT). Subkontrak  = Demand  -  inventory awal  – UPRT – UPOT
w. Menghitung kapasitas Subkontrak Kapasitas Subkontrak = 50 % x UPOT
x. Menghitung ongkos produksi normal Tot.  ongkos  UPRT  =  ∑  UPRT  x  ongkos UPRT
y. Menghitung ongkos produksi lembur Tot.  ongkos  UPOT  =  ∑  UPOT  x  ongkos UPOT
z. Menghitung ongkos simpan Tot.  ongkos  simpan  =  ∑  inventori  akhir  x ongkos inventori akhir aa. Menghitung ongkos total produksi Total produksi ongkos = = ongkos produksi normal + ongkos produksi lembur + ongkos simpan
T ABEL VII D ATA HASIL PERHITUNGAN PRODUKSI AGREGAT TENAGA KERJA TETAP 0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000 1 5 9 13 17 21 25 29 33 Double Exponential Smoothing 2 Parameter dari Holt DEMAND DEMAND AKTUAL PERIODE HARI KERJA DEMAND RMH UPRT UPOT SUB KONTRAK INVENTORI AKHIR TOTAL PRODUKSI
BULAN HARI UNIT HARI UNIT UNIT UNIT UNIT UNIT
1 24 1372982 13440 1463467 90485 1463467
2 26 1389633 14560 1585422 286274 1585422
3 27 1406285 15120 1646400 526389 1646400
4 26 1422937 14560 1585422 688874 1585422
5 26 1439289 14560 1585422 835007 1585422
6 26 1456241 14560 1585422 964189 1585422
7 26 1472892 14560 1585422 1076719 1585422
8 26 1489544 14560 1585422 1172597 1585422
9 20 1506196 11200 1219556 885957 1219556
10 26 1522848 14560 1585422 948531 1585422
11 26 1539500 14560 1585422 994453 1585422
12 27 1556151 15120 1646400 1084702 1646400
∑ 306 17574498 171360 18659200 0 18659200 PERIODA REGULER OVER TIME SUBKONTRAK TIME ( UNIT ) ( UNIT ) ( UNIT ) NAMA JML UNIT ONGKOS JML ONGKOS
1 1493333 373333 186666.67 UPRT 18659200 285 5317872000 2 1617778 404444 202222.22 UPOT 0 489 0 3 1680000 420000 210000.00 SUB. KONTRAK 0 713 0 6 1617778 404444 202222.22 SIMPAN 1084702 23 24948146 7 1617778 404444 202222.22 ∑ 5342820146 8 1617778 404444 202222.22 12,254,156,274
9 1617778 404444 202222.22 10 1617778 404444 202222.22 11 1244444 311111 155555.56 12 1617778 404444 202222.22 ∑ 15742222 3935556 1967777.78 ONGKOS TOTAL TABEL KAPASITAS

## 3.2.4 Proses disagregasi dengan proporsi
1. Menghitung % Proporsi
% Proporsi =
x 100%
T ABEL VIII
H ASIL PERSEN PROPORSI End Item % Proporsi Faktor Konversi Sendok Deabetamil 0,36 % 0,14 Plastik Featherlock S Brown 99,64 % 1 2. Menghitung forecast demand
End item t =  demand aktual X  % Proporsi
Dengan  perhitungan  ini  maka  akan  di  dapat demand  forcast aktual  seperti  tabel  IX  dibawah ini.
T ABEL IX D ATA D EMAND FORECAST ACTUAL Periode Sendok Deabetamil Plastik Featherlock S Brown Jumlah Jan 4943 1368040 1372983 Feb 5003 1384631 1389634 Mar 5063 1401223 1406286 Apr 5123 1417815 1422938 May 5182 1434108 1439290 Jun 5243 1450999 1456242 Jul 5303 1467590 1472893 Aug 5363 1484182 1489545 Sep 5423 1500774 1506197 Oct 5483 1517366 1522849 Nov 5543 1533958 1539501 Dec 5603 1550549 1556152 ∑ 63275 17511235 17574510 3. Menghitung Master Schedule
Data  yang  digunakan  untuk  dapat menghitung master schedule adalah data total perencanaan  produksi  yang  di  kali  proporsi rata-rata lalu di bagi faktor konversi masing- masing end item , jelasnya dapat menggunakan rumus seperti dibawah ini:
MS=
Dengan  menggunakan  rumus  diatas maka  di  dapat master  schedule seperti  terlihat pada tabel X di bawah ini.
T ABEL X H ASIL M ASTER S CHEDULE Periode Total Prod End Item Sendok Deabetamil Plastik Featherlock S Brown 1 1463467 37632 1458198 2 1585422 40768 1579715 3 1646400 42336 1640473 4 1585422 40768 1579715 5 1585422 40768 1579715 6 1585422 40768 1579715 7 1585422 40768 1579715 8 1585422 40768 1579715 9 1219556 31360 1215165 10 1585422 40768 1579715 11 1585422 40768 1579715 12 1646400 42336 1640473

## 3.2.5 Master Production Schedule
Tabel  XI  di  bawah  ini  menunjukan  hasil perhitungan master production schedule (MPS).
T ABEL XI
H ASIL P ERHITUNGAN MPS

## DESCRIPTION ITEM
LEAD TIME PERIODE PAST DUE 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 FORECAST 4943 5003 5063 5123 5182 5243 5303 5363 5423 5483 5543 5603 ACTUAL DEMAND 20000 PAB 0 32689 68454 105727 141372 176958 212483 247948 283353 309290 344575 379800 416533 ATP 20000 MASTER SCHEDULE 37632 40768 42336 40768 40768 40768 40768 40768 31360 40768 40768 42336 DESCRIPTION ITEM                             : PLASTIK FEATHERLOCK S BROWN LEAD TIME PERIODE PAST DUE 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 FORECAST 1368040 1384631 1401223 1417815 1434108 1450999 1467590 1484182 1500774 1517366 1533958 1550549 ACTUAL DEMAND 500000 PAB 0 90158 285242 524492 686392 831998 960714 1072839 1168371 882763 945111 990868 1080792 ATP 958198 MASTER SCHEDULE 1458198 1579715 1640473 1579715 1579715 1579715 1579715 1579715 1215165 1579715 1579715 1640473
MASTER PRODUCTION SCHEDULE DTF                        :
PTF                         :
SAFETY STOCK : 0 : : : SENDOK DEABETAMIL DTF                        : PTF                         : SAFETY STOCK : 0 : :
3.2.6 Rought Cut Capacity Planning (RCCP)
Tahapan-tahapan yang harus dilakukan dalam proses RCCP adlaah sebgai berikut:
1. Menentukan Routhing Sheet
Menghitung  routing  sheet  menggunakan persamaan rumus pada BAB III, yaitu:
Standar Hours = Untuk contoh
perhitungan diketahui sebelumnya  bahwa runtime didapat  dari  OPC, sedangkan  untuk setup  Time dan Lotsize didapat adari  data  ketentuan  perusahaan  itu  sendiri, berikut contoh perhitungannya:
Untuk  mencari standar  hours pada  operasi yang lain menggunakan rumus yang sama, hingga didapat tabel  XII  dan XIII seperti dibawah ini.
T ABEL XII R OUTING S HEET SENDOK DEABETAMIL T ABEL XIII R OUTING S HEET P LASTIK F EATHERLOCK S
2. Menentukan Rought  Cut  Capacity  Planning (RCCP)
RCCP = MasterSchedule x Standard Hours
Untuk  mencari  RCCP  produk  sendok deabetamil  dan  plastik  featherlock  s  brown  pada work station dan periode selanjutnya menggunakan  rumus  yang  sama,  hingga  didapat tabel-tabel dibawah ini.
T ABEL XIV B ILL OF C APACITY (BOC) Bill Of Capacity (boc) Work Station Standar Hours (jam) S.Deabetamil Plastik Feather 1 0.0002 0.0002 10 0.0083 0.0008 20 0.00005 0.00005
T ABEL XV M ASTER S CHEDULE T ABEL XVI RCCP WS 1 T ABEL XVII RCCP WS 10 T ABEL XVIII RCCP WS 20
3. Menentukan kapasitas yang dibutuhkan Untuk menghitung kapasitas yang dibutuhkan dilakukan dengan menjumlahkan total RCCP dari tiap work station , jumlah total RCCP pada tiap ws dapat  dilihat  pada  tabel  sebelumnya.  Jelasnya dapat di lihat pada tabel XIX di bawah ini.
T ABEL XIX
K APASITAS K EBUTUHAN WORK STATION RUN TIME SETUP TIME LOT SIZE STANDAR HOURS JML detik detik CAPITY JAM
PROPELINE POLYTAN 5 gr Timbang 1 0.2 0 4 0.00005 Timbang 1 0.2 0 4 0.00005 Aduk 1 0.2 0 4 0.00006 PENYELESAIAN Timbang 1 0.1 0 4 0.00003 Cetak (Moulding) 10 0.007 120 4 0.00834 PROSES PRODUKSI Periksa 10 0.007 0 4 0.00000 SENDOK DEABETAMIL dipotong 10 0.007 0 4 0.00000 Kemas 20 0.2 0 4 0.00005 ITEM PROSES PIGMEN WARNA putih 2 gr ROUTING SHEET SENDOK DEABETAMIL WORK STATION RUN TIME SETUP TIME LOT SIZE STANDAR HOURS JML detik detik CAPITY JAM PROPELINE POLYTAN 0,3 gr Timbang 1 0.2 43 0.00005 Timbang 1 0.2 43 0.00005 Aduk 1 0.2 43 0.00005 PENYELESAIAN Timbang 1 0.1 43 0.00003 Cetak (Moulding) 10 0.0002 120 43 0.00078 PROSES PRODUKSI Periksa 10 0.007 43 0.00000 SENDOK DEABETAMIL dipotong 10 0.007 43 0.00000 Kemas 20 0.2 43 0.00005 PIGMEN WARNA putih 0,1 gr ITEM PROSES ROUTING SHEET PLASTIK FEATHERLOCK S BROWN
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 SENDOK DEABETAMIL 37632 40768 42336 40768 40768 40768 40768 40768 31360 40768 40768 42336
PLASTIK FEATHERLOCK S BROWN 1458198 1579715 1640473 1579715 1579715 1579715 1579715 1579715 1215165 1579715 1579715 1640473 ITEM PERIODE MASTER SCHEDULE ITEM 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
SENDOK DEABETAMIL 7 8 8 8 8 8 8 8 6 8 8 8 PLASTIK FEATHERLOCK S BROWN 279 303 314 303 303 303 303 303 233 303 303 314 TOTAL 287 310 322 310 310 310 310 310 239 310 310 322 PERIODE RCCP WS 1 ITEM 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 SENDOK DEABETAMIL 314 340 353 340 340 340 340 340 262 340 340 353 PLASTIK FEATHERLOCK S BROWN 1136 1230 1278 1230 1230 1230 1230 1230 946 1230 1230 1278 TOTAL 1450 1570 1631 1570 1570 1570 1570 1570 1208 1570 1570 1631 RCCP WS 10 PERIODE ITEM 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
SENDOK DEABETAMIL 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 PLASTIK FEATHERLOCK S BROWN 80 86 90 86 86 86 86 86 67 86 86 90 TOTAL 82 89 92 89 89 89 89 89 68 89 89 92 PERIODE RCCP WS 20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 287 310 322 310 310 310 310 310 239 310 310 322 10 1450 1570 1631 1570 1570 1570 1570 1570 1208 1570 1570 1631 20 82 89 92 89 89 89 89 89 68 89 89 92 TOTAL 1818 1970 2045 1970 1970 1970 1970 1970 1515 1970 1970 2045 WS KEBUTUHAN KAPASITAS
PERIODE
4. Menentukan kapasitas yang tersedia Untuk  menghitung  kapasitas  yang  tersedia menggunakan  persamaan  rumus  pada  BAB  III, yaitu sebgai berikut:
Kapasitas tersedia = Jam kerja x Hari kerja x Tenaga kerja
Tabel III.20 Data jam kerja, hari kerja dan jumlah tenaga kerja

## T
ABEL XX D ATA JAM KERJA , HARI KERJA , DAN JUMLAH TENAGA KERJA
Untuk  mengetahui  kapasitas  tersedia  pada periode  berikutnya  menggunakan  rumus  yang sama.  Adapun  jelasnya  dapat  dilihat  pada  tabel XXI berikut ini.

## T ABEL XXI
K APASITAS T ERSEDIA
RCCP  ditampilkan  dalam  suatu  diagram yang  dikenal  sebagai Load  Profile untuk menggambarkan  kapasitas  yang  dibutuhkan versus kapasitas  yang  tersedia. Load  Profile didefinisikan  sebagai  tampilan  dari  kebutuhan kapasitas  di  waktu  mendatang  berdasarkan pesanan-pesanan yang direncaanakan dan dikeluarkan  sepanjang  suatu  periode  waktu tertentu.Validasi  pada  RCCP  dikatakan  layak apabila  kapasitas  yang  dibutuhkan  semuanya dapat  dipenuhi  oleh  kapasitas  tersedia.  Adapun perbandingan  antara  kapasitas  kebutuhan  dan kapasitas  tersedia  pada  permasalahan  kali  ini dapat dilihat pada gambar 6,7 dan 8 berikut ini.
Gambar 6. Grafik load profile WS 1
Gambar 7. Grafik load profile WS 10
Gambar 8. Grafik load profile WS 20

## IV. A NALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1 Disagregasi dan Master productions schedule (MPS)
Proses  disagregasi  adalah  proses  pemecahan kembali  dari  data  yang  sebelumnya  telah  di agregatkan  yaitu  dengan  menggunakan  proporsi hingga  di  dapat actual  demand yang  diramalkan dari  kedua  produk  yang  diteliti.  Dari  hasil perhitungan berdasarkan teori didapat bahwa hasil perhitungan master schedule lebih besar dai hasil forcast demand. Hal ini berarti bahwa permintaan sepanjang  tahun 2017 dapat terpenuhi.
Berdasarkan  perhitungan  yang  tampak  pada MPS, dapat dilihat bahwa nilai PAB relatif stabil dan  besar,  hal  ini  berarti  permintaan  yang  ada dapat  terpenuhi  sepenuhnya.  Pada  MPS  sendok deabetamil actual  demand hanya  ada  pada  bulan Januari  saja  sebanyak  20,000  pcs,  maka  didapat ATP  sebesar  17,632  pcs,  hal  ini  berarti  jumlah produk  yang  dapat  perusahaan  janjikan  hanya sebesar  17,632  pcs  dari  total actual  demand sebanyak  20,000  pcs,  dengan  kata  lain  jumlah yang  dijanjikan  masih  kurang  sebesar  2,368  pcs, maka  perusahaan  harus  dapat  memenuhin permintaan actual  demand sebanyak  20,000  pcs dengan  menambah  sebanyak  2,368  pcs  dengan cara menggunakan jam lembur.
Begitupun  pada  MPS  plastik featherlock  s brown  actual  demand hanya  ada  pada  bulan Januari saja sebanyak 500,000 pcs, maka  didapat ATP  sebesar  958,198  pcs,  hal  in  berarti  jumlah produk  yang  dapat  perusahaan  janjikan  dapat terpenuhi
JAM KERJA 8
HARI KERJA 24 26 27 26 26 26 26 26 20 26 26 27 JML T.K WS 1 10 JML T.K WS 10 20
JML T.K WS 20 40 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 1920 2080 2160 2080 2080 2080 2080 2080 1600 2080 2080 2160 10 3840 4160 4320 4160 4160 4160 4160 4160 3200 4160 4160 4320 20 7680 8320 8640 8320 8320 8320 8320 8320 6400 8320 8320 8640 TOTAL 13440 14560 15120 14560 14560 14560 14560 14560 11200 14560 14560 15120 WS
KAPASITAS TERSEDIA PERIODE 0 500 1000 1500 2000 2500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Ka pa si ta s ( ja m ) Periode (Bulan) CAPACITY LOAD PROFILE WS 1 kap. kebutuhan 0 1000 2000 3000 4000 5000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Ka pa si ta s (ja m ) Periode (Bulan) CAPACITY LOAD PROFILE WS 10 kap. kebutuh an 0 2000 4000 6000 8000 10000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Ka pa si ta s ( ja m ) Periode (Bulan) CAPACITY LOAD PROFILE WS 20 kap. kebutuhan kap. tersedia
Sedangkan pada periode selanjutnya tidak ada ATP atau jumlah yang harus perusahaan janjikan terhadap  konsumen  dikarenakan actual  demand belum  ada.  Dalam  format  MPS  inipun  DTF  dan PTF  belum  di  tentukan  dikarenakan  perusahaan belum mempunyai atau menggunakan MPS dalam penjadwalan produksinya, begitupun dengan lead time, tidak  ada lead  time dikarekan  perusahaan tidak  menggunakan  subkontrak  atau  pemesanan produk end item terhadap perusahaan lain.
4.2 Rought Cut Capacity Planning (RCCP) Kegunaan  RCCP  adalah  untuk  menganalisis kelayakan  MPS  denagan  pertimbangan  kapasitas perusahaan  dan  merekomendasikan  revisi  pada MPS  jika  setelah  melakukan  perhitungan  pada RCCP  didapakan  hasil  beberapa  periode  tidak dapat terpenuhi oleh kapasitas perusahaan  hal ini dilakukan  agar  proses  produksi  sesuai  dengan kaspasitas  yang  mampu  perusahaan  lakukan. Adapaun  format  RCCP  yang  penulis  gunakan adalah  menggunakan  kapasitas  jam  tersedia, jumlah jam yang dapat perusahaan lakukan dalam proses  produksinya.  Setelah  proses  perhitungan RCCP dilakukan  maka  didapat  kapasitas tersedia mampu memenuhi kapasitas yang dibutuhkan, hal ini  dapat  dilihat  pada  grafik  yang  di  sebut load profil capacity.
Pada  grafik load profil work  station 1  dapat dilihat  bahwa  jumlah  jam  tersedia  dapat memenuhi  jam  kebutuhan.  Begitupun  pada work station 10  dan work  station 20.  Dengan  melihat kapasitas  jam  tersedia  yang  mampu  memenuhi kapasitas  kebutuhan  maka  perusahaan  tidak akan mengalami  kendala  selama  menjalan  produksi untuk  periode  Januari  sampai  dengan  Desember 2017 ini. Bagian ini merupakan analisa mengenai hasil yang didapat. Hindari penggunaan sitasi dan diskusi  yang  berlebihan  tentang  literatur  yang telah dipublikasikan. Kemukakan arti penting dari hasil penelitian dan implikasinya

## V. K ESIMPULAN
1.  Proses perencanaan produksi ini menggunakan metode  tenaga  kerja  tetap  sesuai  kebijakan P.T.  Arwina  Triguna  Sejahtera.  Dengan kapasitas Reguler Man Hour (RMH) sebanyak 171360  jam,  perusahaan  dapat  memenuhi permintaan  yang  ada  untuk  periode  Januari sampai  dengan  Desember    2017  sebanyak 18.659.200 pcs.
2.    Semua  permintaan  dapat  dijadwalkan  dengan baik  tanpa  ada  kemunduran  jadwal.  Untuk mengetahu ikelayakan  MPS  dalam  mengelola penjadwalan  dihitung  RCCP  dengan  format kapasitas  jam tersedia. Hasilnya didapat MPS untuk kedua Produk ini layak untuk dilakukan.

## R EFERENSI
[1] Frangklin  G.  moore/  Thomas  E.  Hendrick  “ Manajemen  Produksi  dan  Operasi  2 ”  remadja Karya CV. 1986
[2] Volman/Berry/whybark/Jacobs “ manufacturing planning  and  control for  supply  chain management ”, Text Book . 1988
[3] Anandita,  Mutia “Perencanaan  Produksi  Dan
Penentuan Jadwal Induk Produksi Roti Diperusahaan  Industri  Hidup  Baru  Pada Pemasaran Daerah Dengklok” , Bandung, 2007
[4] Laboratorium Sistem Produksi. Laporan Praktikum Sistem Produksi. Cianjur: UNSUR. 2011
[5] Handoko,  T.  Hani.  Dasar-dasar  manajemen produksi  dan  Operasi.  BPFE-UGM,  edisi  6, Yogyakarta. 1984
[6] Baroto,  Teguh.  Perencanaan  dan  Pengendalian Produksi. Ghalia Indonesia. Edisi 1. Jakarta. 2002
[7] Heizer,  Jay  dan  Render,  Barry.  Prinsip-Prinsip Manajemen Operasi. Salemba Empat. Jakarta. 2001
[8] Heizer,  Jay  dan  Render,  Barry.  Manajemen Operasi. Salemba Empat. 2008
[9] Pangestu  Subagyo.  Forecasting  (Konsep  dan Aplikasi). BPFE. Yogyakarta. 1999
[10] Subagyo  Pangestu.  Forecasting:  Konsep  dan Aplikasi. Edisi Kedua. BPFE. Yogyakarta. 1986
[11] Gaspersz,  Vincent.  Production  Planning  and Inventory  Control.  PT.  Gramedia  Pustaka  Utama. Jakarta. 2004
[12] Kusuma,  Hendra.  Perencanaan  dan  Pengendalian Produksi. Edisi Pertama. ANDI. Yogyakarta. 1999.
[13] Sofyan  Assauri.  Teknik  dan  Metode  Peramalan. LPFE UI. Jakarta. 1991