## STRATEGI PENURUNAN BIAYA PRODUKSI DENGAN MENGGUNAKAN PERENCANAAN PRODUKSI PADA PLANT ALUMINIUM SULFAT SOLID DI PT. MAHKOTA INDONESIA
Umi Marfuah, Rahmad Priharyanto Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Jakarta

## ABSTRAK
PT. MAHKOTA INDONESIA merupakan perusahaan manufaktur yang memproduksi aluminium sulfat solid. Besarnya permintaan setiap periode sangat berfluktuatif sehingga bagian produksi sulit memperkirakan besarnya produk yang akan di produksi untuk setiap item produk. Oleh karena itu kegiatan lembur sering kali di lakukan untuk memenuhi permintaan yang ada. Dari peramalan tersebut dilanjutkan dengan melakukan perencanaan agregat dengan metode grafik dengan memilih strategi yang menghasilkan biaya paling minimalMetode pemulusan eksponensial ganda adalah metode yang digunakan dalam melakukan peramalan karena memberikan nilai kesalahan terkecil. Setelah didapatkan hasil peramalan dilanjutkan dengan melakukan perencanaan agregat menggunakan strategi yang menghasilkan biaya paling kecil yaitu strategi penambahan tenaga kerja serta diikuti dengan pengadaan persediaan, pada strategi ini biaya produksi dapat berkurang sebesar Rp.47.482.882,92,- kemudian dilanjutkan dengan proses pembuatan Jadwal Induk Produksi dengan model Disagregasi Hax & Meal dan diakhiri dengan pembuatan jadwal produksi mingguan untuk setiap item produk  menggunakan metode Run Out Time.
Kata kunci : Pemulusan Eksponensial Ganda, Perencanaan Agregat Metode Grafik, Disagregasi Hax & Meal, Jadwal Induk Produksi, Penjadwalan Setiap Item Produk

## 1. PENDAHULUAN
PT.MAHKOTA INDONESIA merupakan salah satu perusahaan penghasil aluminium sulfat solid di Indonesia. Aluminium sulfat solid terdiri dari berbagai bentuk dan ukuran. Banyaknya jenis barang yang dihasilkan di PT. MAHKOTA INDONESIA mengakibatkan sulitnya menentukan produk jenis mana yang akan di produksi lebih dahulu. Sehingga untuk memenuhi permintaan, perusahaan melakukan kegiatan lembur. Hal ini dapat terlihat dari jumlah jam lembur yang dilakukan oleh PT. MAHKOTA INDONESIA selama Agustus 2011 – Juli 2013 dengan rata-rata jam lembur sebanyak 841,71 jam/bulan. Dengan meningkatnya jumlah jam lembur maka mengakibatkan biaya produksi khususnya untuk biaya mengadakan lembur menjadi sangat besar sekali.
Dengan kondisi tersebut, maka PT. MAHKOTA INDONESIA perlu membuat suatu perencanaan produksi yang baik untuk mengurangi biaya produksi khususnya untuk jumlah jam lembur. Dalam membuat suatu perencanaan produksi tersebut, akan saling berkaitan dengan bagian lain sehingga perlu ada penyesuaian. Seperti bagian pemasaran menghendaki agar setiap permintaan pesanan dapat terpenuhi tepat waktu, sedangkan bagian gudang mengendalikan persediaan dalam jumlah seminimum mungkin dan sebagainya. Dengan
demikian PT. MAHKOTA INDONESIA perlu membuat suatu perencanaan dan pengendalian produksi yang baik untuk menurunkan biaya produksi yang ada selama ini.

## 2. STUDY PUSTAKA
Untuk membuat suatu perencanaan produksi yang baik maka terlebih dahulu dilakukan suatu peramalan untuk menentukan permintaan yang akan datang. Peramalan adalah suatu perkiraan tingkat permintaan yang diharapkan untuk suatu produk atau beberapa produk dalam priode waktu tertentu dimasa yang akan datang. (John E.Biegel, hal 19). Beberapa bagian organisasi dimana peramalan kini memainkan peranan yang penting adalah :
1. Penjadwalan sumber daya yang tersedia. Penggunaan sumber daya     yang efisien yang memerlukan penjadwalan produksi, transportasi, kas, personalia dan sebagainya. Input yang penting untuk penjadwalan seperti itu adalah ramalan tingkat permintaan untuk produk, bahan, tenaga kerja, finansial, atau jasa pelayanan.
2. Penyedian sumber daya tambahan, waktu tenggang (lead time) untuk memperoleh bahan baku, menerima pekerja baru, atau membeli mesin atau peralatan dapat berkisar antara beberapa hari sampai beberapa tahun. Peramalan diperlukan untuk menentukan sumber daya dimasa mendatang.
3. Penentuan sumber daya yang diinginkan. Setiap organisasi harus menentukan sumber daya yang ingin dimilki dalam jangka panjang. Keputusan semacam itu bergantung pada kesempatan pasar, faktor-faktor lingkungan, dan pengembangan internal dari sumber daya finansial, manusia, produk, dan teknologis. Semua penentuan ini memerlukan ramalan yang baik dan manajer yang dapat menafsirkan pendugaan serta membuat keputusan yang tepat. (Makridakis, Spyros, C. Wheel Wright, Steven. E. Mc Gee, Victor.,hal.4). Untuk metode peramalan yang akan digunakan pada peramalan kali ini adalah peramalan dengan metode double moving average, double eksponential smoothing dan triple eksponential smoothing. Peramalan dengan moving average adalah untuk mendapatkan rata-rata sejumlah data paling baru yang berurutan. Teknik peramalan dengan moving average ini diantaranya adalah double moving average . Metode exponential smoothing merupakan metode peramalan yang cukup baik untuk peramalan jangka panjang dan jangka menengah. Meode eksponential smoothing yang akan digunakan kali ini adalah double eksponential smoothinh dan triple eksponential smoothing.
Ketiga metode peramalan tersebut dipilih metode yang memberikan kesalahan terkecil dengan menggunakan pengukuran kesalahan AE, MAD, MAPE, MSE, dan SDE. AE merupakan rata-rata perbedaan antara nilai sebenarnya dan nilai prakiraan. MAD merupakan penjumlahan kesalahan prakiraan tanpa menghiraukan tanda aljabarnya dibagi dengan banyaknya data yang diamati. MAPE menunjukkan rata-rata kesalahan absolut prakiraan dalam bentuk persentasenya terhadap data actual. MSE memperkuat pengaruh angka-angka kesalahan besar, tetapi memperkecil angka kasalahan prakiraan yang kecil (kurang dari 1 unit). SDE dapat menunjukkan bagaimana tingkat fluktuasi dari pendugaan atau statistic. Standard deviasi error juga dapat diintepretasikan seberapa akurat pendugaan dalam menduga suatu parameter
Sesuai dengan permasalahan di PT. MAHKOTA INDONESIA, tentang terjadinya permintaan produk untuk setiap item yang berfluktuatif sehingga perencanaan produksi agregat merupakan solusi untuk membuat perencanaan produksi. Dalam perencanaan agregat, tidak dihasilkan rencana dalam bentuk individual produk melainkan dalam bentuk agregat produk. Penggunaan satuan agregat ini dilakukan mengingat keuntungan-keuntungan yang dapat diperoleh antara lain : (Ginting, Rosnani, hal. 71  )
1. 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.
2. 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.
3. Kemudahan untuk melihat dan memahami mekanisme sistem produksi yang terjadi dalam implementasi rencana.
Perencanaan agregat kali ini akan menggunakan metode grafik (tabel). Metode ini juga dikenal dengan metode yang sederhana, aplikatif dan “ trial and error” ( uji coba ).dari beberapa solusi. Secara garis besar langkah-langkah perencanaan agregat yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut : (Ginting, Rosnani, hal.80)
1. Gambarkan histogram permintaan dan tentukan kecepatan produksi (Pt) rata-rata yang diperlukan untuk memenuhi permintaan.
2. Gambarkan grafik permintaan kumulatif terhadap waktu serta grafik permintaan rata-rata kumulatif terhadap waktu. Identifikasikan periode-periode tempat terjadinya kekurangan barang ( back order ) dan periode-periode adanya kelebihan barang ( inventory ).
3. Tentukan strategi yang akan digunakan untuk menanggulangi kekurangan dan kelebihan barang tersebut.
4. Hitung ongkos yang ditimbulkan oleh setiap strategi dan pilih yang memberikan ongkos terkecil.
Strategi perencanaan agregat yang akan digunakan pada penelitian kali ini adalah strategi mengatur jumlah tenaga kerja, strategi mengatur jumlah jam kerja dan strategi dengan menambah tenaga kerja disertai dengan pengadaan persediaan. Pada strategi pengaturan jumlah tenaga kerja kebijaksanaan yang akan dilakukan adalah dengan melakukan pengaturan setiap saat atas jumlah tenaga kerja yang digunakan. Dalam hal ini perusahaan akan merekrut tenaga kerja baru bila permintaan meningkat dan memberhentikan  sebagian tenaga kerja bila permintaan menurun. Pada strategi yang kedua yaitu dengan mengatur jumlah jam kerja karyawan kebijaksanaan yang akan dilakukan adalah dengan melakukan pengaturan jam kerja yaitu menambah jam kerja atau jam lembur jika permintaan meningkat dan terdapat jam menganggur ketika permintaan menurun. Dalam hal ini perusahaan tetap mempertahankan jumlah tenaga kerja yang ada. Konsekuensi yang timbul adalah biaya lembur karyawan dan biaya menganggur. Pada saat mengenggur, biaya tenaga kerja langsung tetap harus dibayar oleh perusahaan. Sehingga secara tidak langsung, pihak perusahaan telah merugi. Pada strategi yang ketiga ini adalah dengan melakukan penambahan karyawan diikuti dengan pengadaan persediaan, kebijaksanaan yang akan dilakukan adalah dengan menambah jumlah tenaga kerja dan meredam fluktuasi permintaan dengan mengadakan inventory (persediaan). Dalam hal ini jika produksi melebihi demand pada periode yang bersangkutan, maka kelebihan produksi tersebut disimpan untuk mengantisipasi kelebihan permintaan pada periode selanjutnya.
Sebaliknya jika yang terjadi adalah demand melebihi produksi pada periode yang bersangkutan, maka inventory yang ada akan dioptimalkan untuk memenuhi kelebihan demand tersebut.
Setelah perencanaan produksi dilakukan, dimana tahap tersebut akan dihasilkan jumlah tingkat inventory pada periode t (1t), produksi pada periode t (Pt), permintaan pada periode t (Dt) dalam bentuk jadwal produksi agregat, maka langkah selanjutnya adalah melakukan proses disagregasi pada tingkat produk individu . Maksud dari proses disagregasi
adalah proses menguraikan hasil yang di dapat pada perencanaan agregat menjadi jadwal produksi tingkat item (produk individu).
Metode disagregasi yang digunakan pada pembahasan kali ini adalah metode disagregasi pendekatan Hax & Meal. Metode ini mempunyai mekanisme tersendiri dan beberapa alasan mengapa dipilih. Metode Hax & Meal  karena :
1. Metodenya sederhana
2. Prosedurnya tidak terlalu banyak dan simple
3. Mudah untuk dipahami
4. Filosofinya dapat disesuaikan dengan kondisi nyata/actual, dan tidak terlalu teoritis. Beberapa prosedur dalam melakukan proses disagregasi adalah sebagai berikut ( David D. Bedworth & James E.Bailey, HAL 162 )
1. Memilih famili produk yang akan diproduksi pada periode bersangkutan
Persyaratan yang harus dipenuhi : Iij,t-1 – Dij,t < Ssij…………………(2.37) Dimana : Iij,t-1 : Tingkat persediaan pada akhir periode t-1 dari item j famili i Dij,t : Permintaan item j famili i
Ssij  : cadangan pengaman (Safety Stock) item j famili i
2. Menentukan jumlah barang yang akan diproduksi dari setiap item j dalam famili i. Jumlah yang akan diproduksi dari setiap item j famili i dihitung dengan menentukan kuantitas produksi yang diharapkan (Expected Quantity).
Bagian akhir dari proses disagregasi adalah menentukan kuantitas produksi yang diharapkan (Expected Quantity) yang akan mewakili jumlah produksi hasil disagregasi dari tingkat famili ke tingkat item.
Kuantitas produksi yang diharapkan ini didapat dengan menghitung selisih antara inventory (Iij,t) dengan demand (Dij,t) yang telah dihitung pada bagian awal proses disagregasi ini. Secara matematis dapat dirumuskan hubungan yang membentuk jumlah produksi yang diharapkan (Expected Quantity) , dari tingkat inventory (Iij,t) dan jumlah permintaan (Dij,t) sebagai berikut :
Expected Quantity = Iit,t – Dij,t .........(2.38) Dengan didapatnya jumlah produk yang diharapkan (Expected Quantity) tersebut, maka proses disagregasi selesai pada tingkat item (produk individu). Nilai-nilai expected quantity ini nantinya akan dimasukkan ke dalam jadwal produksi yang lebih rinci sesuai dengan tingkat disagregasinya (dari famili ke item). Jika menginginkan jadwal induk produksi dalam bentuk jumlah produksi setiap bulan atau periode secara keseluruhan, maka total jumlah yang diharapkan (EQ) dikalikan dengan proporsi produk pada demand hasil peramalan.
3. Membuat Jadwal Induk Produksi Jadwal induk produksi (JIP) adalah pernyataan produk akhir (end item) apa saja yang akan diproduksi dalam bentuk jumlah dan waktu (kapan). Jadwal induk produksi merupakan disagregasi dan implementasi perencanaan produksi (agregat).
3.1 Fungsi Jadwal Induk Produksi
1. Menjadwalkan produksi dan pembelian meterial untu produksi ( item ). JIP menyatakan kapan, jumlah dan due date produk harus dipesan.
2. Menjadikan masukan data sistem perencanaan kebutuhan material. JIP dijabarkan menggunakan BOM untuk menentukan jumlah kebutuhan komponen material dan perakitan sehingga JIP dapat dipenuhi.
3. Sebagai dasar penentuan kebutuhan sumber daya, seperti tenaga kerja, jam mesin, atau energi melalui perhitungan perencanaan kapasitas kasar. Karena JIP dinyatakan dalam suatu produk (bukan agregat), perencanaan kapasitas dapat dilakukan dengan lebih rinci.
4. Sebagai dasar untuk menentukan janji pengiriman produk kepada konsumen. Dengan mengalokasikan jumlah unit produk dalam penjadwalan, maka pengendalian jumlah produk yang belum teralokasi dapat diketahui sehingga pembuatan janji dapat diperkirakan lebih akurat.
Setelah didapatkan Jadwal Induk Produksi, maka dilanjutkan dengan proses penjadwalan untuk setiap item produk. Teknik penjadwalan yang sering digunakan dalam satuan pemrosesan secara batch adalah penjadwalan melalui metode run-out time (waktu habis). Run Out Time menunjukkan berapa lama suatu produk tertentu akan habis dari persediaan. Aturan penjadwalan dalam ROT ialah menjadwalkan pekerjaan yang memiliki ROT paling kecil lebih dulu. Setelah selesai satu tahap penjadwalan kemudian dievaluasi kembali untuk menentukan produk yang memiliki ROT terkecil lagi. Namun bila ROT terkecil terdapat pada item produk yang sudah diproduksi, maka item yang akan diproduksi selanjutnya adalah item produk dengan ROT terkecil kedua dan selanjutnya seperti itu.

## 3. METODOLOGI
Metode penelitian adalah rangkaian tahapan sistematis yang harus ditetapkan terlebih dahulu sebelum melakukan penyelesaian masalah yang sedang dibahas. Pada metode penelitian kali ini berisi mengenai study pendahuluan, study literatur, perumusan masalah yang terjadi di PT. MAHKOTA INDONESIA, tujuan dilakukannya penelitian, pengumpulan data produksi dan data biaya produksi, pengolahan data, analisis hasil pengolahan data dan diakhiri dengan pembuatan suatu kesimpulan mengenai strategi yang dapat dilakukan untuk menurunkan biaya produksi dan pembuatan saran yang dapat dilakukan untuk mengurangi biaya produksi terutama biaya lembur di PT. MAHKOTA INDONESIA.
Berikut ini adalah bagan yang berisi langkah-langkah dalam melakukan penelitian kali ini :

## 4. PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data
Data yang telah penulis kumpulkan selama melakukan penelitian  yaitu pada tanggal 4 Juli 2013 hingga 5 Agustus 2013 untuk melengkapi data penelitian, dan data yang dikumpulkan dapat dikelompokkan menjadi dua yaitu kelompok data produksi dan kelompok data biaya produksi. Yang termasuk kedalam kelompok data produksi terdiri dari data hasil produksi aluminium sulfat solid untuk sebelas item produk selama 24 periode, data penjualan aluminium sulfat solid selama 24 periode, data persediaan aluminium sulfat solid selama 24 periode, data jam lembur karyawan selama 24 periode, data tenaga kerja yang berjumlah 15 orang untuk 2 shift dan dat ketersediaan jam kerja yaitu 7 jam selama Senin sampai Jumat dan 5 jam untuk hari Sabtu. Sedangkan yang termasuk ke dalam data biaya produksi adalah biaya tenaga kerja langsung yaitu sebesar Rp.2.350.000,-untuk setiap orangnya, biaya lembur per jam sebesar Rp.25.000,-, biaya merekrut tenaga kerja sebesar Rp.350.000,-, biaya memberhentikan karyawan sebesar Rp.7.050.000,- setiap orangnya, biaya produksi serta biaya penyimpanan untuk aluminium sulfat solid.

## 4.2 Pengolahan Data
Pengolahan data dimulai dengan membuat suatu ploting data dari penjualan selama 24 periode. Berikut ini adalah gambar ploting data dari penjualan selam 24 periode :
Gambar 4.1. Pola Data Penjualan Produk Aluminium Sulfat Solid
Pola data yang dapat dilihat pada gambar 4.1. merupakan pola data konstan, artinya data berfluktuasi pada sekitar daerah nilai rata-rata yang konstan. Dengan pola data seperti ini maka perhitungan peramalan akan dilakukan dengan menggunakan metode rata-rata bergerak ganda, pemulusan eksponensial ganda dan pemulusan eksponensial tripel. Selanjutnya dari hasil ketiga peramalan tersebut dipilih salah satu metode yang memberikan hasil kesalahan atau penyimpangan terkecil. Metode yang terpilih selanjutnya akan digunakan untuk menyusun suatu perencanaan produksi aluminium sulfat solid. Setelah dilakukan peramalan untuk 6 bulan kedepan dengan menggunakan ketiga metode peramalan diatas maka berikut ini adalah tabel hasil perbandingan dari hasil perhitungan kesalahannya :
Tabel 4.14 Pemilihan Alternatif Metode Peramalan
Dari tabel diatas terlihat bahwa peramalan dengan mengguanakan metode peramalan double eksponential smoothing menghasilkan kesalahan peramalan terkecil, sehingga metode double pemulusan eksponential inilah yang terpilih untuk digunakan dalam melakukan peramalan selama 6 bulan kedepan. Berikut ini adalah data hasil peramalan selama 6 periode dengan menggnakan metode peramalan double esponential smoothing : Tabel 4.15 Hasil Perhitungan Ramalan Untuk 6 Bulan ke Depan
Dari hasil peramalan diatas, selanjutnya dibuat suatu peta kendali rentang bergerak untuk menguji apakah data yang didapatkan masih berada dalam batas control peramalan atau tidak.
No
Metode Peramalan AE
MAD MAPE MSE SDE 1 Rata-rata Bergerak Ganda
- 20.4 182.6 26.5  50,177 230.9 2 Pemulusan Eksponensial Ganda - 18.7 119  18.4  22,571 153.8 3 Pemulusan Eksponensial Tripel - 13.1 120.8 18.4 24,005 158.6
Bulan Periode ( t ) Ramalan ( ton )
Aug-13 25  703.61
Sep-13 26  701.28 Oct-13 27  698.95
Nov-13 28  696.63 Dec-13 29  694.30
Jan-14 30  691.97
∑ 4,186.73
697.79

## Gambar4.2 Peta Kendali Rentang Bergerak Metode Double Eksponential Smoothing
Setelah didapatkan hasil peramalan selama 6 periode kedepan maka selanjutnya dibuat perencanaan produksi dalam bentuk agregat. Mekanisme  perencanaan agregat adalah sebagai berikut :
1. Membuat histogram permintaan periode mendatang (berdasarkan hasil peramalan) serta kecepatan produksi rata-rata perbulan
2. Memplot permintaan kumulatif dan periode rata-rata setiap periode.
3. Menentukan strategi yang akan digunakan dan menghitung biaya yang ditimbulkan oleh setiap strategi.
4. Memilih strategi yang menghasilkan biaya minimum. Strategi perencanaan agregat yang akan dilakukan adalah dengan mengatur jumlah tenaga kerja, mengatur jumlah jam kerja serta mix strategi antara penambahan tenaga kerja disertai dengan pengadaan persediaan.
Strategi yang pertama adalah dengan mengatur jumlah tenaga kerja. Pada strategi ini kebijaksanaan yang dilakukan adalah dengan melakukan pengaturan setiap saat atas jumlah tenaga kerja langsung yang digunakan pada plant produksi aluminium sulfat solid. Dalam hal ini perusahaan akan merekrut tenaga kerja baru bila permintaan meningkat dan mengurangkan sebagian tenaga kerja bila permintaan menurun.Pada strategi ini total biaya produksi yang dikeluarkan sebesar Rp.322.750.000,-. Angka tersebut berasal dari penjumlahan antara biaya tenaga kerja selama 6 bulan ditambah biaya merekrut dan memberhentikan tenaga kerja.
Strategi perencanaan produksi yang kedua adalah dengan melakukan pengaturan jumlah jam kerja pada karyawan produksi aluminium sulfat solid. Pada strategi ini kebijaksanaan yang akan dilakukan adalah dengan melakukan pengaturan jam kerja yaitu menambah jam kerja atau jam lembur jika permintaan meningkat dan terdapat jam menganggur ketika permintaan menurun. Dalam hal ini perusahaan tetap mempertahankan jumlah tenaga kerja yang ada. Konsekuensi yang timbul adalah lembur karyawan dan menganggur. Pada saat waktu menganggur, biaya tenaga kerja langsung tetap saja harus dibayar oleh perusahaan. Sehingga secara tidak langsung, pihak perusahaan telah merugi. Total biaya produksi pada strategi ini sebesar Rp.341.640.929,-. Jumlah ini berasal dari penjumlahan antara biaya tenaga kerja selama 6 bulan kedepan ditambah dengan biaya kerja lembur karyawan selama 6 bulan.
Strategi yang ketiga adalah dengan melakukan penambahan tenaga kerja disertai dengan pengadaan persediaan aluminium sulfat. Pada strategi ini kebijaksanaan yang akan dilakukan adalah dengan tetap menambah  jumlah tenaga kerja dan meredam fluktuasi permintaan dengan mengadakan inventory . Dalam hal ini jika produksi melebihi demand pada periode yang bersangkutan, maka kelebihan produksi tersebut disimpan untuk
mengantisipasi kelebihan permintaan pada periode selanjutnya. Total biaya yang dikeluarkan pada strategi ini sebesar Rp.294.158.046,10,-
Strategi Mengatur jumlah Tenaga Kerja. Tabel 4.19 Kebutuhan Tenaga Kerja Periode Yang Akan Datang
Produktifitas Demand Jam Kerja Jumlah Biaya Periode / Tenaga Kerja Ramalan Yang Tersedia Tenaga Kerja Tenaga Kerja ( ton/jam ) ( Tonase ) ( Jam / Bulan ) ( Orang ) ( Rp ) 25 0.21 703.61 158 21  49,350,000 26 0.21 701.28 167 20  47,000,000 27 0.21 698.95 174 19  44,650,000 28 0.21 696.63 165 20  47,000,000 29 0.21 694.30 153 22  51,700,000 30 0.21 691.97 174 19  44,650,000 284,350,000 Tabel 4.20 Penambahan Tenaga Kerja Periode Yang Akan Datang Demand  Jumlah Jumlah Jumlah Biaya Biaya Periode Ramalan Tenaga Kerja Pengurangan Penambahan Pengurangan Penambahan Tenaga kerja Tenaga kerja Tenaga Kerja (Rp) Tenaga Kerja (Rp) 25 703.61 21 0 6 0 2100000 26 701.28 20 1 0 7,050,000 0 27 698.95 19 1 0 7,050,000 0 28 696.63 20 0 1 0 350,000 29 694.30 22 0 2 0 700,000 30 691.97 19 3 0 21,150,000 0 35,250,000 3,150,000 Strategi Mengatur Jumlah Jam Kerja Tabel 4.22. Biaya Jam Lembur Tenaga Kerja Periode Jumlah Jam Kerja  Waktu  Jam Biaya Biaya Tenaga Kerja Tersedia Produksi Lembur Tenaga Kerja Lembur (Orang) (jam) (jam) (jam) (Rp) (Rp) 25 15 2370 3,373 1003 35,250,000 25,075,053 26 15 2505 3,362 857 35,250,000 21,421,094
27 15 2610 3,351 741 35,250,000 18,517,134 28 15 2475 3,340 865 35,250,000 21,613,175 29 15 2295 3,328 1033 35,250,000 25,834,216 30 15 2610 3,317 707 35,250,000 17,680,257 2477.5 3345.10 211,500,000 130,140,929
Strategi Menambah Tenaga Kerja disertai Pengadaaan Persediaan
Tabel. 4.23 Biaya Menambah Tenaga Kerja Jumlah Jumlah Jumlah  Biaya Total Biaya Tenaga Kerja Tenaga Kerja Penambahan Penambahan  Penambahan Awal Yang Diinginkan Tenaga kerja Setiap Tenaga Kerja Tenaga Kerja ( Rp ) ( Rp ) 15 20  5 350.000 1.750.000 Tabel. 4.24. Biaya Mengadakan Persediaan Dema nd Juml ah Jam Kerja Produktif itas Tingk at Persedi aan Penyesu aian Biay a Biaya Perio de Ramal an Tena ga Terse dia / Tenaga Kerja Produ ksi Yang Timbul Dengan Tena ga Invent ory Kerja ( Jam ) ( ton/jam ) Inventor y Awal Kerj a (Rp Juta) (ton) (Oran g) (ton) (ton) (ton) (Rp Juta) 25 703.6 1 20 3160 0.21 659.1 76 -44.43 142.72 47 1,771 26 701.2 8 20 3340 0.21 696.7 24 -4.56 138.16 47 1,714 27 698.9 5 20 3480 0.21 725.9 28 26.98 165.14 47 2,049 28 696.6 3 20 3300 0.21 688.3 8 -8.25 156.89 47 1,947 29 694.3 0 20 3060 0.21 638.3 16 -55.98 100.91 47 1,252 30 691.9 7 20 3480 0.21 725.9 28 33.96 134.87 47 1,673 282 10,408
Setelah dilakukan perhitungan total biaya produksi dari masing-masing strategi perencanaan agregat, maka selanjutnya dilakukan pemilihan terhadap strategi yang menghasilkan biaya terendah.

## Tabel 4.25 Pemilihan Strategi   Perencanaan Agregat
No Strategi Biaya Perencanaan Yang Dikeluarkan Agregat ( Rp ) 1 Mengatur Jumlah Tenaga Kerja 322,750,000.00 2 Mengatur Jam Kerja 341,640,929.00 3 Menambah TK + Mengadakan Persediaan 294,158,046.10
Pada tabel diatas dapat terlihat bahwa pada strategi ketiga yaitu strategi menambah tenaga kerja disertai mengadakan persediaan menghasilkan biaya produksi yang paling rendah disbandingkan dengan 2 strategi perencanaan agregat yang lain.
Setelah didaptkan strategi perencanaan agregat yang memberikan biaya produksi terendah, maka selanjutnya dilakukan proses disagregasi produk untuk menentukan jadwal induk produksi setiap item produk selam 6 bulan ( setiap periode ). Proses disagregasi produk dilakukan dengan menggunakan metode hax & meal.
Setelah didapatkan jadwal induk produksi selama 6 periode kedepan untuk setiap item produk, maka selanjutnya melakukan penjadwalan produksi untuk setiap item produksi mingguan. Penjadwalan produksi mingguan ini dapat dilakukan dengan menggunakan metode run out time. Prinsip proses penjadwalan dengan metode run out time ini adalah dengan memproduksi produk yang memiliki inventory terendah.
Tabel. 4.37 Jadwal Induk Produksi Selama 6 Periode
Periode Bongkahan Crusher Granular Powder Mesh 20 Mesh 60 CK MI CK DMI CK NL CS MI CS NL C1 MI PA MI PA DMI PA NL PU MI PM MI 25  49.00 39.30 11.87 32.93 17.96  358.97  65.93 33.10 46.81 6.24 10.05
26  48.84 39.17 11.83 32.82 17.91  357.78  65.72 32.99 46.66 6.21 10.01 27  48.67 39.04 11.79 32.71 17.91  356.59  65.50 32.88 46.50 6.19 9.98 28  48.51 38.91 11.75 32.60 17.79  355.41  65.28 32.77 46.35 6.17 9.95 29  48.35 38.78 11.71 32.50 17.73  354.22  65.06 32.66 46.19 6.15 9.91
30  48.19 38.65 11.67 32.39 17.67  353.03  64.84 32.55 46.04 6.13 9.88 ∑ 291.56 233.82 70.61 195.95 106.96 2136.02  392.34 196.95 278.56 37.10 59.79

## Penjadwalan Produksi Untuk Setiap Item Produk
Tabel. 4.41. Data Untuk Melakukan Penjadwalan Menggunakan Metode Run Out Time Periode 25-30 (Tonase)
Data Permintaan Data Produksi Produk Persediaan Permintaan Ukuran Produksi Waktu Produksi Per Minggu Batch (ton) Per Minggu ( Minggu ) CK MI ( A ) 4 11.82 7.30 11.68 0.07 CK DMI ( B ) 8 9.67 7.30 9.64 0.06 CK NL ( C ) 10 3.22 7.30 2.92 0.02 CS MI ( D ) 19 8.60 7.30 7.88 0.05 CS NL ( E ) 16.7 4.94 7.30 4.38 0.03 C1 MI ( F ) 78 88.56 7.30 85.56 0.53 PA MI ( G ) 10.7 16.12 7.30 15.77 0.10 PA DMI ( H ) 18 8.60 7.30 7.88 0.05 PA NL ( I ) 17 11.82 7.30 11.39 0.07 PU MI ( J ) 1.05 1.53 7.30 1.75 0.01 PM MI ( k ) 4.7 2.58 7.30 2.63 0.02
Pada tabel 4.41 diatas merupakan tabel panduan dalam melakukan proses penjadwalan dengan menggunakan metode run out time. Dimana ROT = Tingkat persediaan / rata-rata permintaan untuk setiap minggunya. Setelah didapkan nilai ROT dari masing- masing item produk, selanjutnya dipilih 1 item produk yang menghasilkan nilai ROT terendah, dimana produk tersebut akan diproduksi terlebih dahulu pada minggu itu karena memiliki jumlah inventory terendah dibandingkan dengan jumlah inventory produk yang lainnya. Penjadwalan dengan menggunakan metode Run Out Time menghasilkan penjadwalan setiap item produk selama 24 minggu ( 24 periode ). Bila dalam 1 minggu terdapat nilai ROT yang sama dari beberapa item produk, maka dipilih 1 produk yang mana saja.

## 4.3 Analisis
Dalam melakukan perhitungan, data penjualan selama 24 periode dijadikan sebagai data aktual dalam melakukan peramalan. Semakin banyak data yang disajikan, maka hasil peramalan yang didapatkan akan semakin akurat. Nilai α yang dipakai dengan metode eksponensial ganda adalah 0. Hasil peramalan menyatakan trend statis, hal ini sesuai dengan data penjualan pada 24 periode sebelumnya. Rata –rata permintaan pada periode peramalan sebesar 697,79 ton per periode. Kemudian data demand ramalan periode 25 sampai dengan periode 30 dijadikan dasar untuk membuat perencanaan agregat ,pembuatan Jadwal Induk Produksi dan pembuatan Jadwal Produksi setiap item produk.
Berdasarkan hasil pengolahan data sebelumnya, pada strategi pengaturan jumlah tenaga kerja, maka kebijakan perusahaan dalam mengantisipasi jumlah permintaan yang berfluktuatif adalah dengan melakukan penambahan tenaga kerja pada periode 25, 28 dan 29 sedangkan untuk periode 26,27, dan 30 perusahaan akan melakukan pengurangan jumlah
tenaga kerja. Dengan strategi ini menimbulkan konsekuensi biaya yang besar terutama pada saat pengurangan tenaga kerja yaitu perusahaan harus memberikan pesangon kepada karyawan sebesar 3 kali gaji mereka pada saat itu. Besarnya pesangon sebanyak 3 kali gaji.
Pada strategi pengaturan jumlah jam kerja  tidak terjadi penngurangan jumlah tenaga kerja, alternatif yang dilakukan adalah dengan mempertahankan jumlah tenaga kerja yang ada tetapi melakukan kerja lembur bila permintaan meningkat dan secara tidak langsung perusahaan akan merugi, yaitu terdapat waktu menganggur bila permintaan menurun. Berdasarkan pengolahan data pada bab sebelumnya, pada strategi ini sangat merugikan perusahaan, karena perusahaan harus membayar biaya lembur sebesar Rp.130,140,929,- selama enam periode peramalan. Karena biaya lembur yang digunakan begitu besar, maka strategi ini tidak cocok untuk diterapkan di PT. MAHKOTA INDONESIA.
Selain kedua strategi diatas, alternatif ketiga dalam memenuhi permintaan yang akan datang adalah dengan melakukan penambahan tenaga kerja yang diperkirakan menghasilkan proses produksi yang seefektif mungkin dengan disertai pengadaan persediaan.  Pada strategi ini terjadi penambahan tenaga kerja sebanyak 5 orang pada awal periode peramalan.Sehingga perusahaan hanya perlu mengeluarkan biaya penyimpanan produk aluminium sulfat dan biaya penambahan 5 orang tenaga kerja saja selain gaji tetap para karyawan yang ada. Dengan menggunakan strategi ini perusahaan hanya perlu mengeluarkan biaya sebesar Rp.294.158.046,10,- bila dibandingkan dengan strategi yang digunakan perusahaan sebelumnya yang akan menghasilkan biaya sebesar Rp.341.640.929,-. Oleh sebab itu biaya produksi khususnya biaya lembur dapat diturunkan sebesar Rp.47.482.882,90,-
Pada proses penjadwalan untuk setiap item produk aluminium sulfat solid dapat digunakan dengan metode run out time. Dimana dasar yang digunakan pada metode ini adalah memproduksi lebih dahulu untuk setiap item produk yang memiliki nilai persediaan yang terendah untuk setiap minggunya. Hal ini dikarenakan untuk mengantisipasi bila terdapat permintaan yang tiba-tiba, sehingga perusahaan dapat memenuhinya karena memiliki persediaan.

## 5. KESIMPULAN
Dari uraian yang telah dibahas, maka berikut ini merupakan kesimpulan dari penelitian kali ini :
1. Untuk membuat suatu perencanaan produksi aluminium sulfat solid, maka diperlukan suatu peramalan produksi dengan menggunakan metode eksponensial ganda dengan nilai α 0,1. Setelah diketahui demand hasil peramalan selama 6 bulan, dilanjutkan dengan pembuatan jadwal induk produksi selama 6 bulan. Dimana dari hasil jadwal induk produksi itu menghasilkan jadwal induk produksi selama 6 bulan yaitu 291,56 ton  CK MI; 233,82 ton  CK DMI; 70,61 ton CK NL; 195,95 ton CS MI; 106,96 ton CS NL; 2136,02 ton C1 MI; 392,34 ton PA MI;  196,95 ton PA DMI; 278,56 ton PA NL; 37,10 ton PU MI; dan 59,79 ton PM MI. Setelah didapatkan jadwal induk produksi dilanjutkan dengan pembuatan jadwal produksi untuk setiap item produk mingguan dengan menggunakan metode run out time.
2. Berdasarkan perencanaan produksi yang telah dibuat, strategi perencanaan produksi dengan menambahan tenaga kerja serta mengadakan persediaan merupakan strategi produksi yang terpilih karena menghasilkan biaya produksi terendah yaitu sebesar Rp.294.158.046,10,-. Dengan menggunakan strategi ini perusahaan dapat menurunkan biaya produksi sebesar Rp.47.482.882,92,- untuk enam periode kedepan.
6. DAFTAR PUSTAKA
Bahrul Alam, Tugas Akhir Perencanaan Produksi Benang Tenun Di Seksi Pemintalan  PT ( PERSERO ) Industri Sandang Nusantara Pabriteks Tegal, Universitas Muhammadiyah, Jakarta, 2000
Bedworth David D, James E. Bailey , Integrated Production Control System, Management, Analysis, Design ; Arizona State University. New York.1982 Biegel John, Pengendalian Produksi, edisi pertama, CV. Akademika Pressindo, Jakarta, Maret 1992.
Biegel John, Production Control A Quantitative Approach, Seconde Edition, New Delhi, 1980 Ginting Rosnani, Sistem Produksi, edisi pertama, Graha Ilmu, Jakarta, Desember 2007
Herjanto Eddy, Manajemen Produksi dan Operasi, edisi kedua, PT. Grasindo, Jakarta, 1999 Itsna  Aulia, Perencanaan Produksi Agregat Produk Tembakau Rajang  P01 dan P02 Di PT
X,  Universitas Brawijaya, Malang
Makridakis Spyros C, Wheel Wright, Steven E Mc Gee, Victor. Matode dan Aplikasi Peramalan, Edisi kedua, Jilid 1, Erlangga, Jakarta, 1988
Nasution Arman hakim, Perencanaan dan Pengendalian Produksi, Cetakan Pertama, Gema Widya, Januari 1999
Santoso Maryani, Penerapan Metode Hax And Meal Dalam Proses Disagregasi Pada Penyusunan Jadwal Induk Produksi, Universitas Brawijaya, Malang Sinulingga Sukaria, Perencanaan & Pengendalian Produksi, Graha Ilmu,   Yogyakarta, 2009