## Jurnal Flywheel
Februari 2024 - Vol. 15 No. 1, hal. 8-17 e-ISSN: 2745-7435             p-ISSN: 1979-5858

## Evaluasi Target Produksi Gula Kristal Putih PT.X dengan Pendekatan Perencanaan Produksi dan Analisis Investasi dalam Pemenuhan Permintaan Gula Nasional
Terresa Indrajani Kusuma 1* , Rahaditya Dimas Prihadianto 1 , Silvi Istiqomah 1
1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University Surabaya
Kata kunci

## A B S T R A K
Gula Kristal Putih Peramalan Perencanaan Produksi Analisis Investasi Tebu Permintaan gula di Indonesia terus meningkat, namun terdapat ketidakseimbangan antara produksi  dan konsumsi  gula kristal putih pada level  konsumen. PT X merupakan anak perusahaan  BUMN  di  sektor  agroindustri  tebu  yang  memproduksi  gula  kristal  putih. Penelitian  ini  berfokus  pada  perencanaan  produksi  gula  pada  PT  X  guna  memenuhi permintaan  dari  konsumen,  dengan  menggunakan  metode  Perencanaan  Produksi  yaitu Forecasting , Sales and Operations Planning (S&OP), dan  analisis  investasi. Pola data pada  tahun  2019  sampai  2022  merupakan  pola  data  stasioner.  Peramalan  atau Forecasting dengan Single Exponential Smoothing menggunakan parameter nilai alpha sebesar 0,30. Diperoleh hasil perhitungan MAD sebesar 6541, MSE sebesar 70321436, dan MAPE sebesar 337%. Total produksi gula pada tahun 2023 diproyeksikan sebesar 79.805  ton.  Total  biaya  strategi  level  S&OP  sebesar  Rp  94.688.400.019.  Adanya kekurangan lahan untuk penanaman tebu sebagai bahan baku gula sebesar 2.929 hektar. Terdapat  tiga  alternatif  investasi  (beli,  sewa,  beli  dan  sewa)  sawah  tebu  dihitung menggunakan Net  Present  Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), dan Payback Period (PBP), alternatif 2 (sewa) sawah tebu merupakan pilihan terbaik.
* Corresponding author :
Terresa Indrajani Kusuma (email: tessakusuma@gmail.com )
Diterima: 13 Februari 2024 Disetujui: 24 Februari 2024 Dipublikasikan: 29 Februari 2024

## 1 Pendahuluan
Gula merupakan komoditas strategis di sektor pertanian dan perkebunan Indonesia yang berperan penting bagi perekonomian nasional [1]. Indonesia merupakan salah satu negara dengan tingkat konsumsi gula kristal putih atau GKP yang tinggi di dunia. Konsumsi gula kristal putih di Indonesia sangat tinggi dan terus meningkat tajam tiap tahunnya seiring pertumbuhan populasi dan perubahan gaya hidup masyarakat. Peningkatan konsumsi gula yang pesat ini tidak diimbangi dengan kenaikan produksi gula dalam negeri. Akibatnya, sering terjadi kelangkaan pasokan  dan  lonjakan  harga  gula  di  pasaran  [2].  Untuk  menjaga  ketersediaan  gula  nasional,  pemerintah  telah mengeluarkan regulasi yang mewajibkan produsen gula meningkatkan produksinya. Namun berbagai kendala baik di hulu maupun hilir membuat upaya peningkatan produktivitas ini tidak mudah. Salah satu tantangan utama adalah menurunnya luas lahan tebu sebagai bahan baku gula akibat perubahan iklim dan hilangnya minat petani tebu [3]. PT  X  merupakan  anak  perusahaan  BUMN  (Badan  Usaha  Milik  Negara)  pada  sektor  agroindustri  tebu.  PT  X mempunyai produk gula kristal putih. PT X mempunyai pabrik gula yang berlokasi di Kabupaten Malang. PT X berupaya  dalam  memenuhi  target  penjualan  dengan  melakukan  perencanaan  produksi  yang  tepat  agar  tercapai optimalisasi produksi. Oleh karena itu penelitian ini difokuskan pada upaya perencanaan produksi gula PT X agar bisa optimal dengan menggunakan pendekatan Perencanaan Produksi dengan teknik forecasting atau peramalan, S&OP  ( Sales  and  Operations  Planning ),  dan  analisis  investasi  dengan  objek  amatan  gula  kristal  putih.  Hasil penelitian ini diharapkan bisa memberi evaluasi dan rekomendasi perbaikan bagi perencanaan produksi gula PT X sehingga perusahaan bisa mengejar target penjualannya untuk ikut andil memenuhi kebutuhan gula nasional.

## 2 Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif karena data penelitian ini berupa angka-angka dan statistik. Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  perhitungan  dengan  pendekatan  Perencanaan  Produksi  dengan  teknik forecasting atau peramalan, S&OP ( Sales and Operations Planning ), dan analisis investasi dengan objek amatan gula kristal putih. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh hasil berupa perhitungan peramalan yang paling tepat untuk PT. X serta memberikan evaluasi dan rekomendasi perbaikan bagi perencanaan produksi gula PT X agar perusahaan bisa mengejar target penjualannya untuk ikut andil memenuhi kebutuhan gula nasional. Perhitungan ini  berdasarkan  data  historis  penjualan  dan  produksi  PT.  X  dari  tahun  2019  sampai  2022.  Rumusan  masalah diambil berdasarkan fenomena yang terjadi dan telah dirangkum untuk membantu menentukan tujuan dan metode penyelesaian dalam penelitian perencanaan proses produksi gula kristal putih pada PT X. Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan metode observasi dan studi dokumentasi pada PT X. Penelitian ini menggunakan jenis data primer dan data sekunder yang diperoleh dari sumber internal dan eksternal perusahaan. Analisis data dalam penelitian ini menggunakan teknik-teknik terkait Perencanaan Produksi yaitu forecasting atau peramalan, S&OP ( Sales and Operations Planning ), dan analisis investasi.
Supply Chain adalah jaringan yang terdiri dari semua entitas yang terlibat, baik secara langsung maupun tidak langsung, dalam memenuhi kebutuhan dan permintaan pelanggan [4]. Supply chain melibatkan aliran barang, informasi, dan uang dari hulu ke hilir untuk memenuhi kebutuhan pelanggan yang terdiri dari pemasok, produsen, distributor,  pengecer,  dan  pelanggan  itu  sendiri  [5].  Dalam  konteks Production  Planning  and  Control (PPC), supply  chain berfokus  pada  perencanaan,  pengawasan,  dan  pengendalian  produksi  serta  persediaan  guna memenuhi  permintaan  pelanggan  secara  efisien  [6].  Dalam  PPC, supply  chain juga  melibatkan  perencanaan kapasitas produksi yang mencakup pengaturan mesin, tenaga kerja, dan fasilitas produksi. PPC harus memastikan bahwa  kapasitas  produksi  sesuai  dengan  permintaan  pasar  untuk  menjaga keseimbangan antara  penawaran  dan permintaan, serta dapat memastikan bahwa pemasok dapat memberikan bahan baku sesuai dengan jadwal produksi yang ditentukan [7].
Forecasting atau peramalan adalah estimasi nilai atau kejadian di masa depan berdasarkan data saat ini [8]. Tujuan  utama forecasting adalah  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dan  merencanakan langkah-langkah yang tepat untuk menghadapi masa depan [9]. Pada dasarnya, forecasting melibatkan analisis dan interpretasi data historis atau tren yang relevan [10]. Metode-metode forecasting dapat bervariasi tergantung pada karakteristik  data  dan  tujuan  yang  ingin  dicapai  [11].  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah menggunakan metode time series . Metode ini memanfaatkan data historis gula kristal putih untuk mengidentifikasi pola dan tren yang ada dalam data tersebut. Model mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di sekitar mean yang tetap,  tanpa  trend  atau  pola  pertumbuhan  konsisten  [12]. Single  Exponential  Smoothing adalah  suatu  metode peramalan yang menggunakan pendekatan rata-rata bergerak dengan memberikan penimbangan eksponensial pada data  masa  lalu  [13].  Dalam  metode  ini,  peramalan  dilakukan  dengan  cara  menggabungkan  hasil  prediksi  dari periode sebelumnya dengan porsi perbedaan atau tingkat kesalahan antara data  aktual dari periode terakhir dan peramalan untuk periode tersebut [14]. Single Exponential Smoothing banyak digunakan dalam peramalan data bisnis, seperti peramalan penjualan, peramalan persediaan, dan peramalan permintaan pelanggan. Beberapa teknik evaluasi forecasting adalah Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean  Square  Error (MSE), Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) yang mengukur tingkat kesalahan hasil ramalan dibandingkan data actual [15]. Production planning merupakan  tahap  penting dalam supply  chain , di  mana perusahaan  merencanakan kebutuhan  material  dan  kapasitas  produksi,  mengatur  jadwal  produksi,  dan  melakukan  pengawasan  terhadap kinerja operasional [16]. Production planning melibatkan penentuan jadwal, alokasi sumber daya, dan pengaturan produksi  yang  optimal.  Tujuannya  adalah  memastikan  ketersediaan  material,  efisiensi  biaya,  dan  memenuhi permintaan pelanggan [17]. Production planning juga mencakup perencanaan kapasitas, persediaan, jadwal, dan kualitas produksi. Sales & Operations Planning (S&OP) adalah proses perencanaan strategis untuk menyelaraskan aktivitas penjualan dan operasi. Ini melibatkan proyeksi permintaan, evaluasi kapasitas produksi, dan penentuan keseimbangan optimum antara pasokan dan permintaan [18].
Analisis  investasi  mengevaluasi  kelayakan  suatu  investasi  untuk  menentukan  apakah  investasi  tersebut menguntungkan  [19].  Metode  analisis  investasi  meliputi Net  Present  Value (NPV)  untuk  menilai  keuntungan bersih, Internal  Rate  of  Return (IRR)  untuk  tingkat  pengembalian  investasi,  dan Payback  Period (PBP)  untuk mengukur periode pengembalian investasi [20].

## 3 Hasil dan Pembahasan
Bagian  hasil  dan  pembahasan  terdiri  dari  beberapa  sub  bab  yaitu  peramalan  atau  forecasting, Sales  & Operations Planning (S&OP), dan analisis investasi yang dapat memberikan deskripsi dan analisis yang tepat dari hasil penelitian dan interpretasinya. Pada penelitian ini menggunakan berbagai macam perhitungan yang dimulai dari pengumpulan data yang kemudian dianalisis secara statistik menggunakan teknik-teknik terkait Perencanaan Produksi yaitu forecastin g, S&OP ( Sales and Operations Planning ), dan analisis investasi.

## 3.1 Peramalan atau Forecasting
Data  historis  penjualan  dan  produksi  PT  X  akan  digunakan  sebagai  acuan  analisis  untuk  meramalkan kebutuhan  persediaan  gula  di  PT  X  di  masa  mendatang.  Data  mencakup  produksi  gula  per  bulan  dalam  kurun waktu 4 tahun yang dimulai tahun 2019 hingga 2022 yang diperoleh langsung dari PT X. Data bulanan dipilih agar pola data lebih terlihat jelas. Berikut merupakan data aktual penjualan dan produksi gula PT X mulai tahun 2019 hingga tahun 2022.
Tabel 1 Data aktual produksi dan penjualan PT. X. Tahun  Periode Bulan Data Real (Ton) Data Produksi  Data Penjualan Selisih 2019 1 19-Jan - 3.287 2 19-Feb - 2.698 3 19-Mar - 2.422 4 19-Apr - 2.023 5 19-May 12.392 6.705 6 19-Jun 28.844 22.759 7 19-Jul 46.067 24.059 8 19-Aug 45.164 32.988 9 19-Sep 41.784 35.653 10 19-Oct 19.205 29.727 11 19-Nov - 26.607 12 19-Dec - 10.465 193.456 199.393 (5.937) 2020 13 19-Jan - 2.251 14 19-Feb - 614 15 19-Mar - 198 16 19-Apr - 81 17 19-May - 63 18 19-Jun 16.328 9.050 19 19-Jul 34.658 10.051 20 19-Aug 37.338 11.917 21 19-Sep 39.377 23.131 22 19-Oct 26.236 23.740 23 19-Nov 15.133 18.078 24 19-Dec - 10.911 169.070 110.085 58.985 2021 25 19-Jan - 22.206 26 19-Feb - 16.752 27 19-Mar - 12.784 28 19-Apr - 7.243 29 19-May 766 565 30 19-Jun 7.696 4.913 31 19-Jul 17.104 8.154 32 19-Aug 34.876 20.375 33 19-Sep 35.248 24.918 34 19-Oct 26.405 35.445 35 19-Nov 14.862 32.580 36 19-Dec 961 10.968 137.918 196.903 (58.985) 2022 37 19-Jan - 339 38 19-Feb - 310 39 19-Mar - 166
Tahun  Periode Bulan Data Real (Ton) Data Produksi  Data Penjualan Selisih 40 19-Apr - 129 41 19-May 2.443 1.708 42 19-Jun 5.543 1.584 43 19-Jul 3.844 2.640 44 19-Aug 17.410 5.336 45 19-Sep 21.031 15.570 46 19-Oct 7.343 21.641 47 19-Nov 5.561 11.438 48 19-Dec 2.277 5.210 65.452 66.071 (619) Total 565.896 572.452 (6.556)
Setelah mengetahui data historis penjualan dan produksi, selanjutnya adalah menentukan pola permintaan dari produk gula kristal putih. Berikut merupakan pola data pada data real tahun 2019 sampai dengan tahun 2022.

## Gambar 1 Grafik perbandingan data aktual produksi dan penjualan PT. X.
Pola data pada data real tahun 2019 sampai 2022 ini merupakan pola data stasioner, dan tidak ada siklus pada pola data ini. Sehingga metode yang tepat digunakan untuk peramalan gula di PT X adalah Single Exponential Smoothing .  Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  peramalan  tahun  2023  menggunakan Single  Exponential Smoothing .
Tabel 2 Hasil peramalan atau forecasting tahun 2023. Periode Hasil Peramalan 1 17.356 2 5.444 3 1.850 4 671 5 292 6 1.283 7 1.494 8 2.296 9 4.424 10 12.226 11 18.817 12 13.652
Setelah  dilakukannya  peramalan  menggunakan Single  Exponential  Smoothing ,  maka  selanjutnya  adalah pengukuran tingkat kesalahan atau penghitungan error dengan menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Berikut merupakan hasil perhitungan MAD, MSE, dan MAPE dari peramalan Single Exponential Smoothing diatas.
Tabel 3 Hasil perhitungan MAD, MSE, dan MAPE.
MAD MSE MAPE 0,1 9733 138074524 1522% 0,2 9447 127217221 1455% 0,3 6541 70321436 337% 0,4 7034 78849297 460% 0,5 7538 88878919 629% 0,6 8148 101437475 877% 0,7 8780 114659616 1171% 0,8 9447 127217221 1455% 0,9 9733 138074524 1522% MIN 0,3 6541 70321436 337%
Penting  untuk  memilih  nilai alpha yang  tepat,  yang diperoleh  melalui  pengalaman  dan  pengujian  model regresi. Perhitungan perbandingan parameter alpha dilakukan dari 0,1 sampai dengan 0,9. Hasil MAD, MSE, dan MAPE dari alpha yang terpilih yaitu 0,3 berdasarkan data peramalan penjualan gula PT X dari tahun 2019 sampai 2022. Parameter alpha 0,3 memperoleh hasil perhitungan MAD sebesar 6541, MSE sebesar 70321436, dan MAPE sebesar 337%.

## 3.2 Sales & Operations Planning
Sales  &  Operations  Planning (S&OP)  adalah  proses  perencanaan  yang  mengintegrasikan  perencanaan penjualan ( sales planning ) dengan perencanaan operasi ( operations planning ) untuk mencapai tujuan perusahaan. Selanjutnya dilakukan perhitungan strategi perencanaan produksi dengan level strategy atau membuat perencanaan dengan  kondisi  yang  sama  jika  mengalami  permintaan  penjualan  yang  didasarkan  pada  penjualan  tahun  2019 sampai 2022 dengan jumlah karyawan tetap sebesar 45 orang. Setiap pekerja mampu memproduksi 7 ton per hari. Angka 7 ton per hari ini merupakan hasil perhitungan dari total rata-rata demand produk dibagi dengan jumlah total pekerja, kemudian dibagi lagi dengan rata-rata  jumlah hari kerja. Biaya pokok per karyawan adalah biaya tetap  sebesar  Rp.  2.550.000 yang harus  dikeluarkan  per  orang  karyawan per  bulan.  Biaya  bahan  baku  per  unit produk  (1  kg  produk)  adalah  Rp.  1.175.  Di  tahun  2023,  perusahaan  menetapkan  harga  jual  produk  sebesar Rp16.000 per kg. Pemilihan strategi ini didasarkan atas kondisi kebijakan perusahaan, kondisi bahan baku, dan kondisi produksi yang ada di PT X. Berikut hasil perhitungan metode agregat dengan perencanaan variansi jumlah persediaan dan tenaga kerja tetap ( level strategy ).
Tabel 4 Hasil perhitungan sales & operations planning . Bulan Produksi 2022 (Unit) Produksi 2023 (Unit) Biaya Produksi Biaya Gaji Total Cost Mei 2443 9976 Rp    11.721.300.002 Rp   114.750.000 Rp    11.836.050.002 Juni 5543 9976 Rp    11.721.300.002 Rp   114.750.000 Rp    11.836.050.002 Juli 3844 9976 Rp    11.721.300.002 Rp   114.750.000 Rp    11.836.050.002 Agustus 17410 9976 Rp    11.721.300.002 Rp   114.750.000 Rp    11.836.050.002 September 21031 9976 Rp    11.721.300.002 Rp   114.750.000 Rp    11.836.050.002 Oktober 7343 9976 Rp    11.721.300.002 Rp   114.750.000 Rp    11.836.050.002 November 5561 9976 Rp    11.721.300.002 Rp   114.750.000 Rp    11.836.050.002 Desember 2277 9976 Rp    11.721.300.002 Rp    114.750.000 Rp    11.836.050.002 Total 65452 79805 Rp    93.770.400.019 Rp    918.000.000 Rp    94.688.400.019
Perhitungan bulan dari strategi ini diambil dari justifikasi masa produksi tahun 2022 yang dimulai dari bulan Mei sampai bulan Desember dengan total hari kerja 244 dan karyawan tetap sebanyak 45 orang. Total unit demand
atau peramalan penjualan pada tahun 2023 untuk produksi per bulannya diambil dari hasil rata-rata total peramalan yang telah dilakukan dari bulan Januari sampai Desember. Dalam level strategy ini dihitung biaya produksi dan biaya gaji. Berdasarkan  tabel 4.7 didapatkan total biaya produksi sebesar Rp 93.770.400.019 dan total biaya gaji sebesar    Rp  918.000.000.  Sehingga  pada level  strategy ini  total  biaya  yang  diperlukan  adalah  sebesar  Rp 94.688.400.019. Dalam level strategy ini dihitung biaya produksi, dan biaya gaji. Berdasarkan data produksi dan data  lahan  tahun  2022  terhadap  permintaan  penjualan  di  tahun  2023,  menunjukkan  bahwa  adanya  kekurangan lahan untuk penanaman tebu sebagai bahan baku gula.

## 3.3 Analisis Investasi
Analisis  investasi  melibatkan  pengumpulan  data,  perhitungan,  dan  interpretasi  hasil  untuk  menentukan keuntungan dari investasi untuk mengkompensasi risiko yang terkait. Dalam upaya memenuhi permintaan gula pada PT X, dengan menggunakan analisis investasi dapat membantu mempertimbangkan rencana investasi dan memperkirakan  permintaan  pasar  di  masa  depan  untuk  penggunaan  lahan  tebu.  Dengan  melakukan  analisis investasi  yang  tepat,  PT  X  dapat  meminimalkan  risiko  dan  memaksimalkan  keuntungan  dari  investasi  yang dilakukan.  Berdasarkan  data  dari  tahun  2022,  diketahui  bahwa  area  tanam  yang  ada  adalah  sebesar  13.358  Ha dengan total hasil tebu sebesar 939.029 Ton yang dapat menghasilkan gula kristal putih sebesar 65.452 Ton dengan hitungan rendemen 7. Berdasarkan data permintaan dan perencanaan produksi di tahun 2023 diestimasikan akan mengalami kenaikan kebutuhan lahan untuk area tanam tebu. Berikut merupakan data total kebutuhan lahan pada tahun 2023.
Tabel 5 Kebutuhan lahan sawah tebu tahun 2023. Total Gula 2023 79.805 Ton Total Tebu 2023 1.140.066 Ton Kebutuhan Lahan 2023 16.287 Ha Tambahan Kebutuhan Lahan Tahun 2023 (Ha) 2.929 Ha
Berdasarkan  tabel  5  kebutuhan  produksi  gula  di  tahun  2023  sebesar  79.805  Ton,  maka  dibutuhkan  tebu sebesar 1.140.066 Ton. Kebutuhan tebu ini membutuhkan lahan sebesar 16.287 Ton dengan hitungan rendemen 7.  Dibandingkan  dengan  total  lahan  di  tahun  2022,  pada  tahun  2023  kebutuhan  lahan  mengalami  peningkatan sebesar  2.929  Ha. Net  cash  flow di  arus  kas  tahun  2023  sebesar  Rp857.393.425.706  menjadi  dasar  dalam menghitung net cash flow di masa depan. Pada tahun 2023 hingga 2028, PT X akan memperoleh net cash flow positif.  Pada  tahun  2023, net  cash  flow sebesar  Rp857.393.425.706,  dan  meningkat  secara  bertahap  hingga mencapai  Rp1.120.578.917.156  pada  tahun  2028.  Maka  dari  itu,  akan  diadakannya  investasi  lahan  untuk memenuhi  kebutuhan  lahan  untuk  tebu  yang  akan  diproduksi.  Terdapat  3  alternatif  investasi,  yaitu  alternatif  1 yaitu beli, alternatif 2 yaitu sewa, dan alternatif 3 yaitu 50% beli dan 50% sewa.
Pada analisis kelayakan investasi ini, penilaian kelayakan investasi menggunakan metode Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), dan Payback Period (PBP). Net Present Value (NPV) lahan gula merupakan metode  penilaian  nilai  investasi  yang  menggabungkan  jumlah  investasi  sekarang  dan  jumlah  investasi  di  masa depan. Setelah menghitung Net Present Value (NPV), selanjutnya adalah dilakukannya perhitungan hasil analisis tingkat pengembalian atau Internal Rate of Return (IRR) dari investasi dan Payback Period (PBP).

## 3.3.1 Alternatif 1 (Beli)
Untuk menentukan  analisis  investasi  alternatif  1  (beli)  pembelian  tanah,  maka  PT  X  harus  mengetahui berapa luas lahan yang diperlukan dalam investasi dan harga beli tanah per hektar. Harga beli tanah per hektar adalah Rp1.000.000.000 dengan kebutuhan tanah sebesar 2.929 hektar. Pemilihan harga beli tanah didasarkan atas harga beli tanah yang ada di daerah sekitar pabrik untuk meningkatkan efektifitas dan efisiensi distribusi tebu ke pabrik Setelah  diketahui net  cash  flow di  masa  depan, maka  selanjutnya  adalah  menghitung Net  Present  Value (NPV)  dengan alternatif 1 yaitu beli lahan. Berikut merupakan tabel dari Net Present Value (NPV) beli lahan.
Tabel 6 NPV alternatif 1 (beli).
Tahun Cash Flow PV Discount Rate 0 -Rp    2.929.101.175.694 -Rp  2.929.101.175.694 5,5% 1 Rp       857.393.425.706 Rp      812.695.190.243 2 Rp       904.550.064.120 Rp      812.695.190.243 3 Rp       954.300.317.647 Rp      812.695.190.243 4 Rp   1.006.786.835.117 Rp      812.695.190.243 5 Rp   1.062.160.111.049 Rp      812.695.190.243 6 Rp   1.120.578.917.156 Rp      812.695.190.243 NPV Rp  1.947.069.965.763 NPV>0, Investasi Layak
Dengan  menggunakan  metode Net  Present  Value (NPV),  total  NPV  dari  investasi  tersebut  adalah Rp1.947.069.965.763.  Hasil  perhitungan  NPV  menunjukkan  bahwa  investasi  tersebut  layak  dilakukan  karena NPV  lebih  besar  dari  0,  yang  berarti  proyek  tersebut  menghasilkan  keuntungan.  Setelah  menghitung  NPV, selanjutnya adalah dilakukannya perhitungan hasil Internal Rate of Return (IRR) dari investasi. Berikut merupakan tabel dari Internal Rate of Return (IRR) alternatif 1 (beli).
Tabel 7 IRR alternatif 1 (Beli).
Tahun Cash Flow 0 Rp  -3.062.773.873.594 1 Rp   1.143.200.834.275 2 Rp   1.143.200.834.275 3 Rp   1.143.200.834.275 4 Rp   1.143.200.834.275 5 Rp   1.143.200.834.275 6 Rp   1.143.200.834.275 IRR 29% IRR>12%, investasi layak
Berdasarkan tabel 7, diketahui nilai IRR adalah sebesar 29% yang dihitung dari IRR total laba tahun 2023. Diketahui bahwa investasi beli merupakan investasi yang layak karena nilai IRR>12%. Setelah menghitung IRR, maka selanjutnya adalah menghitung Payback Period (PBP) dari investasi beli. Payback period untuk investasi 1 (beli)  adalah 41 bulan. Hal ini berarti bahwa investasi  tersebut diharapkan untuk mencapai "titik impas" dalam waktu 41 bulan.
Tabel 8 NPV Alternatif 2 (Sewa). Tahun Cash Flow PV Discount Rate 0 -Rp       20.503.708.230 -Rp    20.503.708.230 5,5% 1 Rp      877.897.133.936 Rp  832.129.984.774 2 Rp     925.053.772.350 Rp  831.116.796.433 3 Rp     974.804.025.876 Rp  830.156.428.338 4 Rp  1.027.290.543.347 Rp  829.246.126.826 5 Rp  1.082.663.819.279 Rp  828.383.281.791 6 Rp  1.141.082.625.386 Rp  827.565.419.198 NPV Rp  4.958.094.329.129 NPV>0, Investasi Layak

## 3.3.2 Alternatif 2 (Sewa)
Untuk menentukan analisis investasi alternatif 2 (sewa) pembelian tanah, maka PT X harus mengetahui berapa luas lahan yang diperlukan dalam investasi dan harga sewa tanah per hektar. Harga sewa tanah per hektar per  tahun  adalah  Rp7.000.000.000  dengan  kebutuhan  tanah  sebesar  2.929  hektar.  Pemilihan  harga  sewa  tanah didasarkan atas harga sewa tanah yang ada di daerah sekitar pabrik untuk meningkatkan efektifitas dan efisiensi distribusi tebu ke pabrik Setelah diketahui net cash flow di masa depan, maka selanjutnya adalah menghitung Net Present Value (NPV)  dengan alternatif 2 yaitu sewa lahan. Berikut merupakan tabel dari Net Present Value (NPV) sewa lahan.
Dengan  menggunakan  metode Net  Present  Value (NPV),  total  NPV  dari  investasi  tersebut  adalah Rp4.958.094.329.129.  Hasil  perhitungan  NPV  menunjukkan  bahwa  investasi  tersebut  layak  dilakukan  karena NPV  lebih  besar  dari  0,  yang  berarti  proyek  tersebut  menghasilkan  keuntungan.  Setelah  menghitung  NPV, selanjutnya adalah dilakukannya perhitungan hasil Internal Rate of Return (IRR) dari investasi. Berikut merupakan tabel dari Internal Rate of Return (IRR) alternatif 2 (sewa).
Tabel 9 IRR Alternatif 2 (Sewa).
Tahun Cash Flow 0 Rp     -154.176.406.129 1 Rp   1.143.200.834.275 2 Rp   1.143.200.834.275 3 Rp   1.143.200.834.275 4 Rp   1.143.200.834.275 5 Rp   1.143.200.834.275 6 Rp    1.143.200.834.275 IRR 741% IRR>12%, investasi layak
Berdasarkan  tabel  9,  diketahui  nilai  IRR  adalah  sebesar  741%  yang dihitung  dari  IRR  total  laba  tahun 2023. Diketahui bahwa investasi sewa merupakan investasi yang layak karena nilai IRR>12%. Setelah menghitung IRR,  maka  selanjutnya  adalah  menghitung Payback  Period (PBP)  dari  investasi  sewa. Payback  period untuk investasi 2 (sewa) adalah 3 bulan. Hal ini berarti bahwa investasi tersebut diharapkan untuk mencapai "titik impas" dalam waktu 3 bulan.

## 3.3.3 Alternatif 3 (Beli dan Sewa)
Untuk menentukan analisis investasi alternatif 3 (beli dan sewa), maka PT X harus mengetahui berapa luas lahan  yang  diperlukan  dalam  investasi  beli  dan  harga  sewa  tanah  per  hektar.  Kebutuhan  area  tanam  yang dibutuhkan dibagi menjadi 2 yaitu 50% lahan dengan beli dan 50% lahan dengan sewa. Harga beli tanah per hektar adalah Rp 1.000.000.000 dengan kebutuhan tanah sebesar 1.465 hektar. Harga sewa tanah per hektar per tahun adalah Rp 7.000.000 dan tambahan kebutuhan tanah adalah 1.465 hektar. Setelah diketahui net cash flow di masa depan, maka selanjutnya adalah menghitung Net Present Value (NPV)  dengan alternatif 3 yaitu beli dan sewa lahan. Berikut merupakan tabel dari Net Present Value (NPV) beli dan sewa lahan.
Tabel 10 NPV Alternatif 3 (Beli dan Sewa).
Tahun Cash Flow PV Discount Rate 0 -Rp  1.474.802.441.962 -Rp  1.474.802.441.962 5,5% 1 Rp      847.141.571.591 Rp     802.977.792.978 2 Rp      894.298.210.005 Rp     803.484.387.148 3 Rp      944.048.463.532 Rp     803.964.571.195 4 Rp      996.534.981.002 Rp     804.419.721.951 5 Rp   1.051.908.256.934 Rp     804.851.144.469 6 Rp    1.110.327.063.041    Rp     805.260.075.765 NPV Rp  3.350.155.251.544 NPV>0, Investasi Layak
Dengan  menggunakan  metode Net  Present  Value (NPV),  total  NPV  dari  investasi  tersebut  adalah Rp3.350.155.251.544.  Hasil  perhitungan  NPV  menunjukkan  bahwa  investasi  tersebut  layak  dilakukan  karena NPV  lebih  besar  dari  0,  yang  berarti  proyek  tersebut  menghasilkan  keuntungan.  Setelah  menghitung  NPV, selanjutnya adalah dilakukannya perhitungan hasil Internal Rate of Return (IRR) dari investasi. Berikut merupakan tabel dari Internal Rate of Return (IRR) alternatif 3 (beli dan sewa).
Tabel 11 IRR alternatif 3 (beli dan sewa).
Tahun Cash Flow 0 Rp    (1.608.475.139.862) 1 Rp   1.143.200.834.275 2 Rp   1.143.200.834.275 3 Rp   1.143.200.834.275 4 Rp   1.143.200.834.275 5 Rp   1.143.200.834.275 6 Rp   1.143.200.834.275 IRR 65% IRR>12%, investasi layak
Berdasarkan  tabel  11,  diketahui  nilai  IRR  adalah  sebesar  65%  yang dihitung  dari  IRR  total  laba  tahun 2023. Diketahui bahwa investasi sewa merupakan investasi yang layak karena nilai IRR>12%. Setelah menghitung IRR, maka selanjutnya adalah menghitung Payback Period (PBP) dari investasi beli dan sewa. Payback period untuk  investasi  3  (beli  dan  sewa)  adalah  20,9  bulan.  Hal  ini  berarti  bahwa  investasi  tersebut  diharapkan untuk mencapai "titik impas" dalam waktu 20,9 bulan.
Dari ketiga alternatif investasi yang telah dihitung dan dianalisis dengan menggunakan Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), dan Payback Period (PBP), alternatif 2 (sewa) merupakan pilihan terbaik. Hal  ini  dikarenakan  alternatif  2  (sewa)  memberikan  nilai  keuntungan  finansial  paling  tinggi  dan  waktu pengembalian  investasi  paling  singkat.    Alternatif    2  (sewa)  memiliki Net  Present  Value atau  NPV  sebesar Rp4.958.094.329.129. Ini merupakan NPV tertinggi di antara ketiga alternatif. Alternatif 2 (sewa) juga memiliki Internal  Rate  of  Return atau  IRR  paling  tinggi  yakni  741%.  Angka  ini  jauh  melampaui  tingkat  pengembalian minimum yang disyaratkan sebesar 12%. Dilihat dari Payback Period atau jangka waktu pengembalian investasi, alternatif 2 (sewa) hanya membutuhkan waktu 0,3 bulan. Ini adalah periode balik modal terpendek di antara opsi lainnya. Semakin singkat Payback Period maka semakin cepat perusahaan bisa mendapatkan kembali uang yang telah dikeluarkan untuk berinvestasi, sehingga mengurangi risiko.
Konsep nilai waktu uang ( time value of money ) mengacu pada gagasan bahwa sejumlah uang saat ini lebih berharga daripada jumlah yang sama di masa depan, karena uang saat ini dapat diinvestasikan untuk menghasilkan keuntungan di masa depan. Alternatif 2 (sewa) memiliki sejumlah uang saat ini yang diinvestasikan dalam opsi sewa akan menghasilkan keuntungan yang lebih besar daripada memiliki jumlah yang sama di masa depan. Konsep nilai  waktu  uang  memperkuat  kesimpulan  bahwa  Alternatif  2  (Sewa)  merupakan  pilihan  investasi  yang menguntungkan.
Setelah ditinjau dari berbagai kriteria penilaian investasi, alternatif 2 (sewa) merupakan opsi terbaik. Opsi investasi ini menjanjikan keuntungan finansial paling besar sekaligus waktu pengembalian modal paling singkat. Oleh  karena  itu,  alternatif  2  layak  dipilih  sebagai  keputusan  investasi  mengingat  manfaat  dan  hasil  yang bakal diperoleh.

## 4 Kesimpulan
Hasil peramalan dengan Single Exponential Smoothing untuk tahun 2023 menggunakan parameter nilai alpha sebesar  0,30.  Diperoleh  hasil  perhitungan Mean  Absolute  Deviation (MAD)  sebesar  6541, Mean  Square  Error (MSE) sebesar 70321436, dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 337%. Total produksi gula pada tahun 2023 diproyeksikan sebesar 79.805 ton, dengan rata-rata produksi per bulan dengan jangka waktu produksi 8 bulan dari bulan Mei sampai dengan bulan Desember.
Level  strategy dipilih  menjadi  strategi Sales & Operations  Planning yang  paling  efektif  perencanaan produksi  di  PT  X.  Total  biaya  yang  diperlukan  adalah  sebesar  Rp  94.688.400.019.,  yang dihitung  berdasarkan jumlah pegawai sebesar 45 orang, total biaya produksi, dan gaji. Berdasarkan pada tahun 2022 dan permintaan penjualan  di  tahun  2023,  menunjukkan  bahwa  adanya  kekurangan  lahan  untuk  penanaman  tebu  sebagai  bahan baku gula sebesar 2.929 hektar sawah tebu.
Terdapat 3 alternatif investasi yaitu alternatif 1 (beli), alternatif 2 (sewa), dan alternatif 3 (beli dan sewa). Dari ketiga alternatif investasi yang telah dihitung dan dianalisis dengan menggunakan Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), dan Payback Period (PBP), alternatif 2 (sewa) merupakan pilihan terbaik. Hal ini dikarenakan  alternatif  2  (sewa)  memberikan  nilai  keuntungan  finansial  paling  tinggi  dan  waktu  pengembalian investasi  paling  singkat.  Alternatif  2  (sewa)  memiliki Net  Present  Value (NPV)  sebesar  Rp4.958.094.329.129, Internal Rate of Return (IRR) sebesar 741%, dan Payback Period (PBP) sebesar 3 bulan. Konsep nilai waktu uang ( time  value  of  money )  memperkuat  kesimpulan  bahwa  alternatif  2  (sewa)  merupakan  pilihan  investasi  yang menguntungkan.
5 Referensi
[1] Y. Togi, F. Marpaung, P. Hutagaol, W. H. Limbong, and N. Kusnadi, “Perkembangan Industri Gula Indonesia dan Urgensi Swasembada Gula Nasional”, Jul. 2011.
[2] D. Agista Pratama, S. Hidayati, E. Suroso, and D. Sartika, “Analisis Peramalan Permintaan dan Pengendalian Persediaan  Bahan  Baku  Pembantu  pada  Industri  Gula  (Studi  Kasus  PT.  XYZ  Lampung  Utara)  Analysis Forecasting Dem & Control of Supply Raw Materialsi In The Sugar Industry (Case Study of PT. XYZ North Lampung),” Jurnal Penelitian Pertanian Terapan , vol. 20, no. 2, 2020.
[3]
Ditjebun, “Tingkatkan Prioritas Tebu Menuju Swasembada Gula Nasional,”
https://ditjenbun.pertanian.go.id/tingkatkan-protas-tebu-menuju-swasembada-gula-nasional/.
[4] M.  Deniarsyah,  Silviana,  and  C.  Fatma  Putri,  “Analisis  Penggunaan  Vendor  Managed  Inventory Terhadap Minimasi Bullwhip Effect Pada Supply Chain Manufaktur Produk Infus D5, NS, dan RL,” Jurnal Flywheel , vol. 14, no. 2, pp. 11–18, 2023.
[5] S. Chopra and P. Meindl, Supply chain management: Strategy, Planning, and Operation . Pearson, 2013.
[6] S. Gudagunti and A. A. Ali Leon Linton, “Implementation of Production Planning Tools in Sugar Industry,” 2018.
[7] C.  Cahyadi  and  T.  Octavia,  “Perancangan  PPIC  dan  Penempatan  Barang  di  Gudang  Perusahaan  Roti  X,” Jurnal TeknikIndustri ITN Malang , 2022.
[8] B. Daniawan, “Sales Analysis Using the Forecasting Method,” bit-Tech , vol. 1, no. 2, pp. 74–83, Dec. 2018.
[9] F. Ahmad, “Penentuan Metode Peramalan pada Produksi Part New Granada Bowl St di PT. X,” JISI: Jurnal Integrasi Sistem Industri , vol. 7, no. 1, p. 31, May 2020.
[10] R.  Ariyanto,  D.  Puspitrasari,  and  F.  Ericawati,  “Penerapan  Metode  Double  Exponential  Smoothing  pada Peramalan Produksi Tanaman Pangan,” Jurnal Informatika Polinema , 2017.
[11] Z. Silvya, A. Zakir, and D. Irwan, “Penerapan Metode Weighted Moving Average untuk Peramalan Persediaan Produk Farmasi,” JITEKH , vol. 8, no. 2, pp. 59–64, 2020.
[12] R. Rachman, S. Nusa, and M. Jakarta, “Penerapan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing pada Peramalan Produksi Industri Garment,” Jurnal Informatika , vol. 5, no. 1, 2018.
[13] A. B. Santoso, M. S. Rumetna, and K. Isnaningtyas, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Analisa Peramalan Penjualan,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 756, Apr. 2021.
[14] S. R. Rizalmi et al. , “Peramalan Produksi Gula Dengan Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Pada PG. XYZ,” 2021.
[15] H.  D.  P.  Habsari, I.  Purnamasari,  and  D.  Yuniarti,  “Peramalan  Menggunakan  Metode  Double Exponential Smoothing dan Verifikasi Hasil Peramalan Menggunakan Grafik Pengendali Tracking Signal,” BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 14, no. 1, pp. 013–022, Mar. 2020.
[16] D. F. Bozutti and K. F. Esposto, “Sales and Operations Planning: a comparison between the demand-driven and traditional approaches,” International Journal of Production Management and Engineering , vol. 7, no. 1, p. 23, Jan. 2019.
[17] J.  Ferdous,  S.  Sarker,  and  K.  Nahar,  “Applying  Linear  Programming  Method  to  Aggregate  Production Planning: A Case Study on Rajshahi Sugar Mill,” 2022.
[18] S. Sandy, S. Serang, and S. Jambatan Bulan, “Production Planning and Raw Material Inventory Control in Manufacturing Companies in the Face of Demand Fluctuations: Literature Review Perencanaan Produksi dan Pengendalian Persediaan Bahan Baku pada Perusahaan Manufaktur dalam Menghadapi Fluktuasi Permintaan: Tinjauan Pustaka,” 2023.
[19] H. Ulfa, D. Yulhendra, and A. Ansosry, “Analisis Investasi Pengadaan Alat Berat Di PT. Anugrah Halaban Sepakat Dengan Metode NPV dan IRR,” Jurnal Bina Tambang , vol. 3, no. 3, 2022.
[20] M. S. Aditrio and W. Oetomo, “Analisis Investasi Pembangunan Proyek Rumah Sakit Al-Arafah Kota Kediri,”
Jurnal Ilmiah Teknik dan Manajemen Industri , vol. 3, no. 1, pp. 2023–802, 2023.