## ANALISIS PERENCANAAN PRODUKSI PADA PT. ARMSTRONG INDUSTRI INDONESIA DENGAN METODE FORECASTING DAN AGREGAT PLANNING

## Fristha Ayu Reicita
Teknik Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Al-Azhar Indonesia e-mail: fristhaayureicita@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  umumnya  masalah  yang  sering  muncul  tiap  perusahaan  termasuk  PT.  Armstrong Industri  Indonesia  adalah  mengalami  kendala  dalam  merencanakan  jumlah  produksi  sesuai kapasitas  produksi  sehingga  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  metode  peramalan yang  tepat  dan  strategi  agregat  yang  sesuai  untuk  digunakan  dalam  perencanaan  produksi pada produk Insulation Sheet A, Foot, dan Wire Harness Tie L-80 yang memiliki permintaan berfluktuasi. Metode yang digunakan untuk melakukan peramalan pada ketiga produk tersebut adalah  Single  Moving  Average  dan  Single  Exponential  Smoothing,  sedangkan  untuk perencanaan agregat strategi yang digunakan antara lain Chase Strategy, Level Strategy dan Mixed Strategy yang kemudian dipilih strategi terbaik yang memberikan biaya produksi paling minimum.  Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  peramalan yang  terbaik  adalah  dengan  menggunakan  metode  Single  Exponential  Smoothing menggunakan  alpha  0,4  dengan  total  nilai  MAPE  sebesar  14%  dan  strategi  agregat  terpilih adalah  Chase  dan  Level  Strategy  dengan total  biaya  produksi  paling  minimum  yaitu  sebesar Rp 17,940,300,-
Kata kunci : Peramalan, Perencanaan Agregat, Strategi Agregat

## ABSTRACT
In  general,  problems  that  often  arise  every  company,  including  PT.  Armstrong  Industri Indonesia  is  experiencing  difficulties  in  planning  the  amount  of  production  according  to production capacity so that this study aims to determine the correct forecasting method and the appropriate aggregate strategy for use in production planning on Insulation Sheet A, Foot, and Wire Harness Tie L-80 products that have demand fluctuates. The method used for forecasting the  three  products  is  Single  Moving  Average  and  Single  Exponential  Smoothing,  while  for aggregate planning strategies used include Chase Strategy, Level Strategy and Mixed Strategy, which then choose the best strategy that provides the minimum production cost. The results of the  research  can  be  concluded  that  the  best  forecasting  is  to  use  the  Single  Exponential Smoothing method using alpha 0.4 with a total MAPE value of 14% and the selected aggregate strategy  is  Chase  and  Level  Strategy  with  the  minimum  total  production  cost  of  Rp.  17,940 ,300,-
Keywords: Forecasting, Aggregate Planning, Aggregate Strategy

## PENDAHULUAN
Dalam kegiatan produksi dibutuhkan peramalan dan perencanaan agregat yang tepat untuk  mengatasi  masalah  peramalan  permintaan  terhadap  kemungkinan  terjadinya penurunan  atau  kenaikan  penjualan  pada  periode  yang  akan  datang.  Peramalan  adalah suatu usaha memperkirakan keadaan dimasa yang akan datang melalui pengujian keadaan dimasa  lalu. Sedangkan, perencanaan agregat merupakan  suatu metode pendekatan untuk menentukan  kuantitas  dan  waktu  produksi  pada  jangka  waktu  menengah.  Perencanaan Agregat digunakan untuk menekan biaya produksi yang dikeluarkan yang dilihat dari hasil perhitungan peramalan yang terpilih.
Sebagai  salah  satu  perusahaan  manufaktur  PT.  Armstrong  Industri  Indonesia spesialis teknik presisi terkemuka dan  merupakan bagian dari Armstrong Industrial Corp. di  Singapura.  PT.  Armstrong  Industri  Indonesia  merupakan  salah  satu supplier yang membuat  komponen-komponen  untuk  kebutuhan spare  parts perusahaan  elektronik. Penerapan  metode  peramalan  dan  perencanaan  pada  PT.  Armstrong  Industri  Indonesia dapat  memberikan  pengaruh  terhadap  kapasitas  produksi  dan  biaya-biaya  lainnya.
Fristha Ayu Reicita
Perhitungan peramalan dan perencanaan agregat berdasarkan data penjualan  masa  lalu (1 tahun  sebelumnya)  dan  data  biaya  tenaga  kerja,  biaya  material,  jumlah  tenaga  kerja,  dan lain-lain.  metode  peramalan  dengan  menggunakan  Metode Single  Moving  Average dan Single Exponential Smoothing untuk menghitung peramalan penjualan dari PT. Armstrong Industri  Indonesia.  Dalam  menentukan  metode  yang  digunakan  dapat  dilihat  dari  pola grafik  agregat  penjualan  PT.  Armstrong  Industri  Indonesia  dari  bulan  Oktober  2017 sampai dengan Januari 2019. Setelah diperoleh hasil dari metode peramalan yang optimal yang  dilihat  dari  nilai  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  terkecil,  dilanjutkan dengan  menghitung  perencanaan  agregat.  Pada  perhitungan  perencanaan  agregat menggunakan  metode chase strategy , level  strategy ,  dan mixed  strategy untuk mendapatkan  hasil  biaya  minimum  pada  biaya  produksi,  tenaga  kerja,  dan  lain-lain  pada PT. Armstrong Industri Indonesia.

## TINJAUAN PUSTAKA Metode Peramalan
Pemilihan  model  peramalan  tergantung  pada  pola  data  dan  horizon  waktu  dari peramalan.  Model  peramalan  pada  dasarnya  terbagi  ke  dalam  tiga  kategori  yaitu pertimbangan,  ekstrapolasi  dan  kausal.  Pertimbangan  merupakan  model  kualitatif, ekstrapolasi  dan  kausal  dikategorikan  sebagai  model  kuantitatif.  Metode  ekstrapolasi sering  disebut  juga  sebagai  Metode  Deret  Waktu  yang  menggunakan  sekumpulan berdasarkan interval waktu tertentu  1  .
1. Exponential Smoothing
Eksponensial  Smoothing merupakan  metode  peramalan  rata-rata  bergerak  dengan pembobotan  yang  canggih,  namun  cukup  mudah  untuk  digunakan  [2].  Maka  ditarik kesimpulan bahwa Metode Exponential Smoothing merupakan metode peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan dan  menggunakan  pencatatan data masa  lalu. Ramalan dari Exponential Smoothing didapat dengan menggunakan persamaan berikut [3],[4],[5]:
𝐹 𝑡 =   𝐹 𝑡−1 +  𝛼 (𝐴 𝑡−1 −   𝐹 𝑡−1 ) (1)
Keterangan:
𝐹 𝑡 : Nilai prediksi untuk periode t 𝐹 𝑡−1 : Nilai prediksi untuk periode sebelumnya (t-1) α
: Konstanta pemulusan 𝐴 𝑡−1 : Nilai aktual untuk periode sebelumnya (t-1)

## 2. Moving Average
Peramalan dengan Metode Moving Average atau rata-rata bergerak dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari rata-rata yang kemudian nilai rata-rata tersebut  digunakan  sebagai  ramalan  untuk  periode  berikutnya.  Secara  sistematik Moving Average didapat dengan menggunakan persamaan berikut [3],[4],[5]:
𝑆 𝑡+1 = 𝑋 𝑡 + 𝑋 𝑡−1 +...𝑋 𝑡−𝑛 +1 𝑛
(2)
Keterangan:
𝑆 𝑡+1 : Nilai prediksi untuk periode t+1 𝑋 𝑡 : Data pada periode t
n : Jangka waktu Moving Average Nilai n merupakan banyaknya periode dalam Moving Average  6  .

## Ketepatan Metode
Dalam  peramalan,  ketetapan  dipandang  sebagai  kriteria  penolakan  dalam  memilih suatu  metode  peramalan.  Dengan  ini  ketepatan  metode  berfungsi  untuk  mengukur
kesesuaian  suatu  metode  peramalan  yang  memperoleh  sebuah  data  yang  telah  diolah  7  . Berikut merupakan beberapa ukuran ketetapan metode yang sering digunakan, seperti:
1. Ukuran Statistik Standar
Jika  Xi  merupakan  data  aktual  untuk  periode 𝑖 dan 𝐹𝑖 merupakan  ramalan  untuk periode yang sama, maka e atau kesalahan didefinisikan menggunakan persamaan (3). 𝑒  =  𝑋𝑖  −  𝐹𝑖
(3)
Lalu  mencari  nilai  tengah  galat  absolut  metode  MAE  ( Mean  Absolute  Error ) menggunakan persamaan berikut:
𝑀𝐴𝐸 = ∑ |𝑒𝑖| 𝑛 𝑛 𝑖=1…𝑛 (4)

## 2. Ukuran-ukuran Relatif
Nilai  tengah  galat  persentase  absolut  metode  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage Error ) menggunakan persamaan berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ |𝑃𝐸𝑡| 𝑛 𝑛 𝑖=1…𝑛 (5)

## Strategi Perencanaan Agregat
Terdapat tiga strategi dasar dalam perencanaan agregat  berdasarkan trade off antara biaya  yang berkaitan dengan kapasitas produksi, biaya  inventori dan  biaya backlog , yaitu  8  :
1. Level strategy ( Level Production )
Strategi  yang  ditempuh  dengan  cara  menjaga  tingkat  output,  produksi  dan  tenaga kerja yang konstan. Ciri-ciri Level Strategy adalah mempertahankan tingkat produksi yang tetap dan memfluktuasikan tingkat persediaan, order backlogs dan lost sales .

## 2. Chase strategy ( Chase Demand )
Strategi  yang  digunakan  untuk  mencapai  tingkat  output  bagi  setiap  periode  yang memenuhi  peramalan  permintaan  untuk  periode  tersebut.  Strategi  ini  digunakan  untuk meminimalkan  dan  menstabilkan  level  inventori.  Ciri-ciri Chase  Strategy adalah memadankan  tingkat  produksi  dengan  tingkat  permintaan,  menambah/mengurangi  tenaga kerja  sesuai  dengan  tingkat  permintaan  dan  jumlah  tenaga  kerja  tetap,  tetapi  jam  kerja tidak tetap

## 3. Mixed Strategy
Strategi  ini  merupakan kombinasi antara level  strategy dan chase  strategy . Ciri-ciri 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 .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  penjualan  terhadap  ketiga  produk  ( Insulation  Sheet  A , Foot ,  dan Wire  Harness  Tie L-80)  yang  diperoleh  dari  sumber  data-data  historis  yang  diakses  dari data  perusahaan  PT.  Armstrong  Industri  Indonesia  yang  tersimpan  di database pada komputer. Data penjualan untuk produk Insulation Sheet A , Foot, dan Wire Harness Tie L- 80 selama periode September 2017 sampai dengan Januari 2019 dapat dilihat pada Tabel 1.
Fristha Ayu Reicita
Tabel 1 . Data Penjualan Insulation Sheet A , Foot , dan Wire Harness Tie L-80 September 2017 - Januari 2019 (dalam unit)
Gambar 3. Grafik Hasil Data Agregat Produk Insulation Sheet A , Foot , dan Wire Harness Tie L-80 pada PT. Armstrong Indonesia
Berdasarkan  pola  data  yang  ditampilkan  dalam  Gambar  3,  dari  hasil  agregat  dari ketiga  produk  PT.  Armstrong  Industri  Indonesia  terhadap  20  bulan  sebelumnya menunjukkan  bahwa  grafik  tersebut  masuk  ke  dalam  pola  data horizontal atau  stasioner. Maka  peneliti  mengolah  data  permintaan  terhadap  tiga  produk  dengan  menggunakan Metode Single Moving Average dan Single Exponential Smoothing .

## Metode Peramalan
Metode peramalan yang digunakan adalah Single Exponential Smoothing dan Single Moving  Average ,  metode  ini  digunakan  berdasarkan  pola  grafik  yang  diketahui  pada pengelompokan  dua  jenis  produk  yaitu  pola horizontal sehingga  penggunaan  dua  metode tersebut akan lebih tepat dalam perhitungan peramalan.

## Single Exponential Smoothing
Data  penjualan  periode  September  2017  sampai  dengan  Januari  2019  digunakan untuk  menghitung  jumlah  produksi  untuk  peramalan  6  bulan  kedepan  dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing berdasarkan data historis pada produk Insulation  Sheet  A , Foot ,  dan Wire  Harness  Tie L-80.  Dalam  metode  ini  menggunakan nilai  α  secara  acak  sebagai  nilai  bobot  adalah  (α  =  0,1),  (α  =  0,2),  dan  (α  =  0,4)  dapat dilihat pada Tabel 2.
Insulation Sheet A Foot Stopper Support A 5 Oct-17 537600 618400 103140 1259140 6 Nov-17 370800 650000 107520 1128320 7 Dec-17 508800 232000 70740 811540 8 Jan-18 445200 124400 87260 656860 9 Feb-18 471600 214400 94240 780240 10 Mar-18 510000 240000 91760 841760 11 Apr-18 600000 300000 94910 994910 12 May-18 453600 240000 116385 809985 13 Jun-18 439200 200000 60615 699815 14 Jul-18 500400 230000 135000 865400 15 Aug-18 499200 320000 138000 957200 16 Sep-18 495600 260000 130420 886020 17 Oct-18 505200 500000 145093 1150293 18 Nov-18 499200 250000 132007 881207 19 Dec-18 398400 80000 71760 550160 20 Jan-19 600000 170000
110900 880900 Produk No. Periode Agregat

## Tabel 2. Hasil Perhitungan Peramalan Single Exponential Smoothing

## Single Moving Average
Perhitungan  Metode Moving  Average dipilih  karena  didasari  pada  pola  data  grafik hasil data agregat yang menunjukan pola data horizontal atau stasioner. Tabel 3 merupakan hasil perhitungan peramalan 6 bulan kedepan dengan menggunakan metode Single Moving Average berdasarkan  data  historis  penjualan  dari  September  2017  sampai  dengan  Januari 2019 pada produk Insulation Sheet A, Foot , dan Wire Harness Tie L-80.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Peramalan Single Moving Average

## Rekapitulasi Hasil Peramalan
Rekapitulasi  dilakukan  untuk  mempermudah  dalam  mengetahui  kevalidan  metode yang digunakan. Hasil rekapitulasi nilai error dapat dilihat pada Tabel 4.
α = 0,1 α = 0,2 α = 0,4
α = 0,1 α = 0,2 α = 0,4 t xt Ft ₊₁ Ft ₊₁ Ft ₊₁ Et^2 Et^2 Et^2 1 Oct-17 1259140 1259140.00 1259140.00 1259140.00 - - - - - - - - - 2 Nov-17 1128320 1259140.00 1259140.00 1259140.00 17113872400.00 17113872400.00 17113872400.00 130820.00 130820.00 130820.00 12% 12% 12% 3 Dec-17 811540 1246058.00 1232976.00 1206812.00 188805892324.00 177608302096.00 156239953984.00 434518.00 421436.00 395272.00 54% 52% 49% 4 Jan-18 656860 1202606.20 1148688.80 1048703.20 297838914814.44 241895568509.44 153541093386.24 545746.20 491828.80 391843.20 83% 75% 60% 5 Feb-18 780240 1148031.58 1050323.04 891965.92 135270646318.90 72944848495.64 12482681199.85 367791.58 270083.04 111725.92 47% 35% 14% 6 Mar-18 841760 1111252.42 996306.43 847275.55 72626165515.43 23884599643.93 30421313.86 269492.42 154546.43 5515.55 32% 18% 1% 7 Apr-18 994910 1084303.18 965397.15 845069.33 7991140594.76 871008574.84 22452226026.43 89393.18 29512.85 149840.67 9% 3% 15% 8 May-18 809985 1075363.86 971299.72 905005.60 70425940300.88 26022437753.02 9028914181.11 265378.86 161314.72 95020.60 33% 20% 12% 9 Jun-18 699815 1048825.98 939036.77 866997.36 121808661115.79 57227056765.30 27949941238.38 349010.98 239221.77 167182.36 50% 34% 24% 10 Jul-18 865400 1013924.88 891192.42 800124.42 22059639406.96 665248854.51 4260901926.70 148524.88 25792.42 65275.58 17% 3% 8% 11 Aug-18 957200 999072.39 886033.93 826234.65 1753297066.65 5064608830.68 17151923077.81 41872.39 71166.07 130965.35 4% 7% 14% 12 Sep-18 886020 994885.15 900267.15 878620.79 11851621154.53 202981222.44 54748314.63 108865.15 14247.15 7399.21 12% 2% 1% 13 Oct-18 1150293 983998.64 897417.72 881580.47 27653815459.55 63945908096.79 72206421760.18 166294.36 252875.28 268712.53 14% 22% 23% 14 Nov-18 881207 1000628.07 947992.77 989065.48 14261392558.12 4460339693.86 11633452625.54 119421.07 66785.77 107858.48 14% 8% 12% 15 Dec-18 550160 988685.97 934635.62 945922.09 192305022201.98 147821502151.04 156627632318.35 438525.97 384475.62 395762.09 80% 70% 72% 16 Jan-19 880900 944833.37 857740.50 787617.25 4087475636.99 536362636.29 8701670639.47 63933.37 23159.50 93282.75 7% 3% 11% 17 Feb-19 - 938440.03 862372.40 824930.35 - - - - - - - - - 18 Mar-19 - 1876880.06 1724744.79 1649860.71 - - - - - - - - - 19 Apr-19 - 5630640.19 5174234.38 4949582.12 - - - - - - - - - 20 May-19 - 22522560.76 20696937.52 19798328.46 - - - - - - - - - 21 Jun-19 - 112612803.82 103484687.59 98991642.31 - - - - - - - - - 22 Jul-19 - 675676822.94 620908125.56 593949853.87 - - - - - - - - - 1185853496868.97 840264645723.77 669475854392.56 3539588.41 2737265.43 2516476.29 468% 363% 326% 153895.15 119011.54 109412.01 20% 16% 14% Absolute Percentage Error (PEI) No Periode Data Permintaan Perkiraan Penyimpangan Perkiraan
Error (MAE)
α = 0,2 α = 0,4 MAPE α = 0,1 α = 0,2 α = 0,4 α = 0,1 Total MAE Periode Data
Permintaan
Perakiraan 3
Bulanan Error t xt Ft (ei) 1 Oct-17 1259140 - - - 2 Nov-17 1128320 - - - 3 Dec-17 811540 - - - 4 Jan-18 656860 1066333.33 409473.33 62.34% 5 Feb-18 780240 865573.33 85333.33 10.94% 6 Mar-18 841760 749546.67 92213.33 10.95% 7 Apr-18 994910 759620.00 235290.00 23.65% 8 May-18 809985 872303.33 62318.33 7.69% 9 Jun-18 699815 882218.33 182403.33 26.06% 10 Jul-18 865400 834903.33 30496.67 3.52% 11 Aug-18 957200 791733.33 165466.67 17.29% 12 Sep-18 886020 840805.00 45215.00 5.10% 13 Oct-18 1150293 902873.33 247419.67 21.51% 14 Nov-18 881207 997837.67 116630.67 13.24% 15 Dec-18 550160 972506.67 422346.67 76.77% 16 Jan-19 880900 860553.33 20346.67 2.31% 17 Feb-19 - 770755.67 - - 18 Mar-19 - 1541511.33 - - 19 Apr-19 - 4624534.00 - - 20 May-19 - 18498136.00 - - 21 Jun-19 - 92490680.00 - - 22 Jul-19 - 554944080.00 - - 2114953.67 281.37% 151068.12 20.10% MAPE No. Absolute Percentage Error (Pei) Total MAE
Analisis  Perencanaan  Produksi  pada  PT.  Armstrong  Industri  Indonesia  dengan  Metode  Forecasting  dan Agregat Planning
Fristha Ayu Reicita

## Tabel 4. Rekapitulasi Hasil Nilai Error
Berdasarkan  Tabel  4,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  kesalahan  atau  nilai error terkecil terhadap  MAE  dan  MAPE  metode Single  Exponential  Smoothing merupakan  metode peramalan  terbaik  karena  menghasilkan  nilai  MAE  sebesar  109412,01  dan  nilai  MAPE sebesar 14,17% yang berarti memiliki nilai bias yang kecil.
Tabel 5. Hasil Peramalan dengan Metode Single Exponential Smoothing
Pada  Tabel  5  merupakan  hasil  peramalan  untuk  6  bulan  mendatang  dengan  metode peramalan terpilih, yaitu metode Single Exponential Smoothing dengan alpha 0,4 terhitung dari bulan Februari 2019 sampai dengan Juli 2019 untuk ketiga produk ( Insulation Sheet A, Foot, dan Wire Harness Tie L-80) pada PT. Armstrong Industri Indonesia.

## Strategi Perencanaan Agregat
Setelah dilakukannya peramalan, hal  berikutnya yang dilakukan adalah perencanaan agregat. Dalam perencanaan agregat  dilakukannya perhitungan  menggunakan tiga strategi yaitu chase , level , dan mixed strategy dalam menentukan strategi produksi perusahaan dari perhitungan  permalan  sebelumnya.  Pada  perhitungan  perencanaan  agregat  menggunakan data jumlah tenaga kerja, biaya tenaga kerja, dan biaya material. Berikut pengumpulan data untuk menunjang dalam perhitungan perencanaan agregat dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Data Penunjang Perencanaan Agregat
Berdasarkan  tabel  6,  jumlah  tenaga  kerja  langsung  untuk  memproduksi  tiga  produk ( Insulation  Sheet A, Foot ,  dan Stopper  Support A)  adalah  sebanyak  35  pekerja  yang diperoleh dari total tenaga kerja pada PT. Armstrong Industri Indonesia.

## Level Strategy
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 7.
Metode Peramalan MAE MAPE Keterangan 153895.15 20.34% α = 0,1 119011.54 15.76% α = 0,2 109412.01 14.17% α = 0,4 Single Moving Average 151068.12 20.10% Single Exponential Smoothing Periode Hasil Peramalan Feb-19 824930 Mar-19 1649861 Apr-19 4949582 May-19 19798328 Jun-19 98991642 Jul-19 593949854
Pekerja Saat Ini
35 Hiring Cost - Rp Firing Cost - Rp Inventory Cost - Rp Gaji Pekerja/org 4,160,000 Rp Material Cost/unit 630 Rp Stockout Cost - Gaji Lembur/hari 179,740
Rp
Produk/pekerja/hari 6000
Data Awal

## Tabel 7. Data Hasil Perhitungan Menggunakan Level Strategy
Gambar 4. Grafik Hasil Pengolahan Data Menggunakan Metode Level Strategy
Berdasarkan  Tabel  7  serta  gambar  grafik Level  strategy pada  Gambar  4  didapatkan hasil bahwa produksi pada periode awal output produksi dapat menyeimbangi permintaan sampai  dengan  pada  periode  keempat output produksi  mulai  tidak  memenuhi  permintaan konsumen  dan  dapat  dikatakan  bahwa  PT.  Armstrong  Industri  Indonesia  perlu  dapat menambah  tingkat  produksi  sehingga  dapat  memenuhi  permintaan.  Adapun  biaya  total produksi  pada  perencanaan  agregat  dengan  metode Level  Strategy ini  sebesar  Rp 17,940,300,000,-

## Chase Strategy
Strategi chase yang  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  meminimalkan  dan menstabilkan level inventori. Berikut adalah hasil perhitungan menggunakan stategi chase dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Data Hasil Perhitungan Menggunakan Chase Strategy
Gambar 5. Grafik Hasil Pengolahan Data Menggunakan Metode Chase Strategy
Feb-19 120000 4200000 824930 3375069.65 2,646,000,000 Rp 0 145,600,000 Rp 2,791,600,000 Rp Mar-19 126000 4410000 1649861 2760139.29 2,778,300,000 Rp 0 145,600,000 Rp 2,923,900,000 Rp Apr-19 132000 4620000 4949582 329582.12 2,910,600,000 Rp 0 145,600,000 Rp 3,056,200,000 Rp May-19 138000 4830000 19798328 14968328.46 3,042,900,000 Rp 0 145,600,000 Rp 3,188,500,000 Rp Jun-19 120000 4200000 98991642 94791642.31 2,646,000,000 Rp 0 145,600,000 Rp 2,791,600,000 Rp Jul-19 138000 4830000 593949854 589119853.87 3,042,900,000 Rp 0 145,600,000 Rp 3,188,500,000 Rp
Total 17,940,300,000 Rp Biaya Inventory Biaya Gaji Total Cost Bulan Produk/Pekerja Produksi (Unit) Demand (Unit) Inventory (Unit) Biaya Produksi
Feb-19 35 - - 120000 4200000 824930 3375070 2,646,000,000 Rp - Rp 145,600,000 Rp 2,791,600,000 Rp Mar-19 35 - - 126000 4410000 1649861 2760139 2,778,300,000 Rp - Rp 145,600,000 Rp 2,923,900,000 Rp Apr-19 35 - - 132000 4620000 4949582 329582 2,910,600,000 Rp - Rp 145,600,000 Rp 3,056,200,000 Rp May-19 35 - - 138000 4830000 19798328 14968328 3,042,900,000 Rp - Rp 145,600,000 Rp 3,188,500,000 Rp Jun-19 35 - - 120000 4200000 98991642 94791642 2,646,000,000 Rp - Rp 145,600,000 Rp 2,791,600,000 Rp Jul-19 35 - - 138000 4830000 593949854 589119854 3,042,900,000 Rp - Rp 145,600,000 Rp 3,188,500,000 Rp
0 0 17,940,300,000 Rp Total Gaji Pekerja Total Inventory Cost Total Material Cost Inventory (Unit) Demand (Unit) Total Total Total Produksi Bulan Jumlah Pekerja Hiring Firing Produk / Pekerja Produksi (Unit)
Analisis  Perencanaan  Produksi  pada  PT.  Armstrong  Industri  Indonesia  dengan  Metode  Forecasting  dan Agregat Planning
Fristha Ayu Reicita
Berdasarkan  Tabel  8  serta  grafik  pada  Gambar  5  dapat  dilihat  bahwa  strategi perburuan  ini pada periode awal output produksi dapat  menyeimbangi permintaan sampai dengan  pada  periode  keempat output produksi  mulai  tidak  memenuhi  permintaan konsumen  dan  dapat  dikatakan  bahwa  PT.  Armstrong  Industri  Indonesia  perlu  dapat menambah  tingkat  produksi  sehingga  dapat  memenuhi  permintaan.  Adapun  biaya  total produksi  pada  perencanaan  agregat  dengan  metode Chase  Strategy ini  sebesar  Rp 17,940,300,000,-

## Mixed Strategy
Mixed  Strategy ini  melibatkan  pengubahan  lebih  dari  satu  variabel  yang  dapat dikontrol dan merupakan strategi gabungan dari Chase dan Level Strategy . Berikut Tabel 9 adalah hasil perhitungan menggunakan mixed strategy .
Tabel 9. Data Hasil Perhitungan Menggunakan Mixed Strategy
Tabel 10. Data Hasil Perhitungan Menggunakan Mixed Strategy (Lanjutan)
Gambar 4. Grafik Hasil Pengolahan Data Menggunakan Metode Chase Strategy
Berdasarkan Tabel 9 dan 10 serta Gambar 4 mengenai Mixed Strategy adalah tingkat total output produksi  yang dihasilkan pada periode awal dapat  menyeimbangi permintaan sampai  dengan  pada  periode  keempat output produksi  mulai  tidak  memenuhi  permintaan konsumen  dan  dapat  dikatakan  bahwa  PT.  Armstrong  Industri  Indonesia  perlu  dapat menambah  tingkat  produksi  sehingga  dapat  memenuhi  permintaan.  Adapun  untuk  biaya produksi  yang dihasilkan adalah sekitar 2 sampai  3 milyar rupiah selama periode 6 bulan tersebut. Begitu juga dengan total biaya produksi yang cukup besar selama periode 6 bulan tersebut  yaitu  sebesar  Rp  17,114,580,000,-  dan  total  biaya  produksi  dengan  biaya tambahan, seperti biaya lembur dan gaji pekerja mencapai sebesar Rp 18,001,840,240,-
Hari Kerja Reguler Feb-19 20 8 120000 1000 35 17 4200000 17000 Mar-19 21 8 126000 1000 35 9 4410000 9000 Apr-19 22 9 132000 1000 35 13 4620000 13000 May-19 23 9 138000 1000 35 10 4830000 10000 Jun-19 20 13 120000 1000 35 18 4200000 18000 Jul-19 23 8 138000 1000
35 9 4830000 9000 Jumlah Pekerja
Lembur (orang) Total Produksi Reg.(unit) Total Produksi Lembur (unit) Jumlah Pekerja Reg. (orang) Bulan Hari Kerja Lembur (days) Jumlah Produksi Reg./Pekerja (unit) Jumlah Produksi Lembur/Pekerja (unit) 4217000 824930 - 2,656,710,000 Rp - Rp 3,055,580 Rp 145,600,000 Rp 2,805,365,580 Rp 4419000 1649861 - 2,783,970,000 Rp - Rp 1,617,660 Rp 145,600,000 Rp 2,931,187,660 Rp 4633000 4949582 - 2,918,790,000 Rp - Rp 2,336,620 Rp 145,600,000 Rp 3,066,726,620 Rp 4840000 19798328 - 3,049,200,000 Rp - Rp 1,797,400 Rp 145,600,000 Rp 3,196,597,400 Rp 4218000 98991642 - 2,657,340,000 Rp - Rp 3,235,320 Rp 145,600,000 Rp 2,806,175,320 Rp 4839000 593949854 - 3,048,570,000 Rp - Rp 1,617,660 Rp 145,600,000 Rp 3,195,787,660 Rp 17,114,580,000 Rp 13,660,240 Rp 873,600,000 Rp
18,001,840,240 Rp Biaya Produksi Biaya Inventori Biaya Lembur Gaji Pekerja
Total Biaya
TOTAL Total Produksi Keseluruhan (unit) Demand (unit) Inventory (U nit)

## KESIMPULAN
Berdasarkan pola data terhadap produk Insulation Sheet  A, Foot , dan Wire Harness Tie L-80  diperoleh  hasil  bahwa  pola  data  ketiga  produk  tersebut  memiliki  pola  data horizontal atau  stasioner,  karena  pola  menunjukkan  adanya  fluktuasi  di  sekitar  rata-rata konstan. Maka dalam mengolah data penjualan terhadap tiga produk dengan menggunakan metode Single  Exponential  Smoothing dan Single  Moving  Average dan  untuk  ketepatan metode  digunakannya  nilai error untuk  mengetahui  kevalidan  metode  yang  digunakan. Dari  kedua  metode  yang  digunakan,  metode  peramalan  permintaan  terbaik  adalah  Single Exponential  Smoothing  dengan  nilai  MAE  sebesar  109412,01  dan  nilai  MAPE  sebesar 14,17% yang berarti memiliki nilai bias yang kecil.
Sedangkan,  dalam  pengolahan  data  yang  dilakukan  untuk  strategi  perencanaan agregat yang terpilih adalah menggunakan Chase Strategy dan Level Strategy dengan total biaya  terendah  dibandingkan  dengan  strategi  lainnya  ( Mixed  Strategy )  yaitu  sebesar  Rp 17,940,300,000,-

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Gaspersz,  Vincent.,  2002, Production  Planing  and  Inventory  Control, PT.  Gramedia Pustaka Utama: Jakarta.
[2]. Pakaja,  F.,  Naba,  A.,  Purwanto,  2012,  Peramalan  Penjualan  Mobil  Menggunakan Jaringan Syaraf  Tiruan dan Certainty Factor , Jurnal  EECCIS , Vol.6, No.1, Juni 2012. Malang.
[3]. Assauri,  Sofyan.,  1984, Teknik  dan  Metode  Peramalan  :  Penerapannya  Dalam Ekonomi  dan  Dunia  Usaha, Edisi  Pertama,  Lembaga  Penerbit  Fakultas  Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta.
[4]. Makridakis,  S.,  Wheelwright,  S.C.,  McGee,  Victor  E.,  1999, Metode  dan  Aplikasi Peramalan, Jilid Satu, Edisi 2, Terjemahan Andriyanto, U.S., Abdul, A., Jakarta.
[5]. Nugraha, Eucharistia Yacoba., dan Suletra, I Wayan.,  2017, Analisis Metode Peramalan Permintaan Terbaik Produk Oxycan pada PT. Samator Gresik , Jurnal IDEC 2017, ISSN: 2579-6429, Mei 2017, Surakarta.
[6]. Gaspersz,  Vincent.,  2005, Production  Planing  and  Inventory  Control, PT.  Gramedia Pustaka Utama: Jakarta.7
[7]. Kusuma, J, M.A., 2000, Statistik Teori dan Aplikasi, Edisi 6 Jilid 1, Erlangga: Jakarta [8]. Sule,  Ernie  Tisnawati.,  dan  Kurniawan  Saefullah.,  2008, Pengantar  Manajemen, Prenada Media Group: Jakarta.