## Journal Knowledge Industrial Engineering (JKIE)

## PERAMALAN PERMINTAAN DENGAN PENDEKATAN TIME SERIES DAN PERENCANAAN PRODUKSI AGREGAT
(1) Erik Wijayanti, (2) Khafidz Rosydi
(1) (2) Prodi Teknik Industri- Fakultas Teknik- Universitas yudharta Pasuruan Email koresponden: Erikwijayanti4@gmail.com

## Abstrak
Permasalahan  yang  sedang  dihadapi  adalah  permintaan  produk  yang  tidak  konstan, sehingga  perencanaan  produksi  menjadi sulit.  Akibatnya  seringkali  terjadi  selisih  antara jumlah  permintaan  dengan  persediaan  produk.  Perusahaan  harus  menemukan  strategi perencanaan  produksi  yang  efektif  dan  efisien  dalam  memenuhi  permintaan  yang fluktuatif.  Penelitian  ini  dilakukan  peramalan  permintaan  dengan  bantuan  software minitab  18.  Hasil  peramalan  terbaik  kemudian  digunakan  sebagai  target  produksi. Perencanaan produksi agregat diterapkan menggunakan metode hybrid dan transportasi untuk memenuhi permintaan yang sudah diprediksi dengan menyesuaikan sumber daya yang ada meliputi jam kerja regular, jam kerja over time dan penambahan line produksi. Hasil  penelitian  didapat  bahwa  peramalan  terbaik  menggunakan  metode  double exponential  smoothing  dengan  koefisien  0,1.  Metode  produksi  agregat  hybrid  dan transportasi  memberikan  biaya  yang  sama  besar,  sedangkan  untuk  pesanan  kebutuhan material (lotting) metode POQ menghasilkan biaya lebih kecil EOQ.
Kata kunci : Peramalan permintaan, minitab, perencanaan produksi agregat, EOQ dan POQ.

## Abstract
The problem being faced is the product demand that is not constant, so that production planning  becomes  difficult.  The  result  is  often  the  difference  between  the  amount  of demand  and  product  inventory.  The  company  must  find  an  effective  and  efficient production planning strategy in meeting fluctuating demands. This research is conducted demand forecasting with the help of Minitab software 18. The best forecasting results are then  used  as  production  targets.  Aggregate  production  planning  is  implemented  using hybrid  and  transportation  methods  to  meet  predicted  demand  by  adjusting  existing resources  including  regular  working  hours,  overtime  work  hours  and  addition  of production  lines.  The  results  obtained  that  the  best  forecasting  using  the  double exponential  smoothing  method  with  a  coefficient  of  0.1.  Hybrid  aggregate  production methods  and  transportation  provide  the  same  costs,  while  for  orders  of  material requirements (lotting) the POQ method results in a smaller EOQ cost.
Keywords: Demand forecasting, minitab, aggregate production planning, EOQ and POQ

## PENDAHULUAN
Perusahaan  yang  menghasilkan  suatu  produk  sebaiknya  memiliki  strategi  yang  baik  dalam pemenuhan  kebutuhan  konsumen.  Konsumen  merupakan  faktor  penting  dalam  target pemasaran produk dalam artian pendapatan keuntungan (Sarja & Wirawan, 2014). Sedangkan didalam  perusahaan  sumber  daya  manusia  merupakan  faktor  pentingnya.  Setiap  produk diproduksi melalui input – proses – output, hal itu dioperasikan oleh sumber daya manusia.
PT.  XYZ  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  beverage  yaitu
memproduksi  minuman  penyegar  yang  berfungsi  membantu  meredakan  panas  dalam. Perusahaan  ini  memiliki  distributor  tetap dan tidak tetap  yang  tersebar di  seluruh  Indonesia. Jika datangnya permintaan dari konsumen bersifat rutin dan dapat diketahui dengan pasti, baik besarnya  maupun  waktunya,  maka  perencanaan  produksi  tidak  diperlukan  lagi.  Namun  pada kenyataannya pola   permintaan yang terjadi pada PT. XYZ tidak dapat ditentukan dengan pasti.
Masalah tersebut mengakibatkan perusahaan harus menemukan cara atau strategi berproduksi agar  fluktuasi  pemintaan  tersebut  dapat  diantisipasi  tentu  saja  dengan  cara  yang  ekonomis, sehingga tujuan perusahaan mencari keuntungan dapat tercapai.
Data Permintaan Guava Periode Januari 2017 sampai April 2018 Seiring dengan kebutuhan, PT XYZ melakukan perencanaan produksi berdasarkan hasil penjualan periode sebelumnya,

## Gambar 1 : data permintaan guava
sehingga  memungkinkan  terjadinya  waktu  produksi  yang  tidak  optimal  dan  mengharuskan adanya penambahan jam kerja (waktu lembur) untuk memenuhi kapasitas (SURI, 2017). Selain itu  juga,  ketidakakuratan  ramalan  merupakan  isu  yang  paling  fundamental  dalam  proses perencanaan  produksi  pada  perusahaan  yang  menerapkan  produksi  Make  To  Stock  (MTS) (Putra  dkk.,  2011).  Pengaruh  tersebut  akan berdampak  pada  rendah  atau  tingginya  tingkat persediaan yang ada pada gudang (Rini, 2015).

## METODE PENELITIAN
Langkah  –  langkah  Pengolahan  Data  peramalan  permintaan  dengan  pendekatan  time series.
a. Dari  data  permintaan  periode  sebelumnya  dilakukan  peramalan  untuk  8  periode  ke depan  yaitu  dari  Mei  2018  sampai  dengan  Desember  2018.  Metode  peramalannya dengan bantuan software minitab 18 dengan langkah–langkah sebagai berikut :
• Input data permintaan
• Pilih menu start – time series – Pilih salah satu metode (misal Moving average)
• Input variabel dan panjang periodenya
• Pilih generate forecast dan jumlah peramalannya
• Klik  menu  storage  dan  centang  forecast  untuk  menampilkan  nilai  atau  hasil peramalan kemudian klik OK
b. Lakukan prosedur yang sama untuk metode peramalan yang lain
c. Dari hasil plot data peramalan diketahui nilai MAPE. MAD dan MSD dari masing - masing metode, pilih yang memiliki nilai terkecil sehingga dijadikan metode terbaik.
langkah - langkah perencanaan produksi dengan metode hybrid dan transportasi. Hasil dari peramalan time series kemudian dijadikan acuan kapasitas permintaan dan dilanjutkan perencanaan produksi dengan metode transportasi dan hybrid.
a. Metode Hybrid
 Lakukan klasifikasi hari kerja, jam kerja  regular  dan  over  time  selama  sebulan  dari periode Mei 2018 – Desember 2018
 Hitung kecepatan produksi selama 1 hari dengan memakai jumlah line produksi yang ada, kemudian hitung kapasitas yang diperoleh selama sebulan dari jam kerja regular dan over time.
 Hitung  selisih  kapasitas  permintaan  dengan  kapasitas  produksi  yang  dihasilkan selama sebulan
 Hitung biaya – biaya yang terkait dengan produksi dan persediaan
b. Metode Transportasi
 Hitung  kapasitas  produksi  hari  kerja  reguler  dan  over  time  seperti  pada  metode hybrid  masing  metode,  pilih  yang  memiliki nilai  terkecil  sehingga  dijadikan  metode terbaik.
langkah - langkah perencanaan produksi dengan metode hybrid dan transportasi.
Hasil dari peramalan time series kemudian dijadikan acuan kapasitas permintaan dan dilanjutkan  perencanaan  produksi  dengan  metode  transportasi  dan  hybrid  (Kumroni  & Amiluddin, 2016).
c. Metode Hybrid
 Lakukan klasifikasi hari kerja, jam kerja  regular  dan  over  time  selama  sebulan  dari periode Mei 2018 – Desember 2018
 Hitung kecepatan produksi selama 1 hari dengan memakai jumlah line produksi yang ada, kemudian hitung kapasitas yang diperoleh selama sebulan dari jam kerja regular dan over time.
 Hitung  selisih  kapasitas  permintaan  dengan  kapasitas  produksi  yang  dihasilkan selama sebulan
 Hitung biaya – biaya yang terkait dengan produksi dan persediaan
d. Metode Transportasi
 Hitung  kapasitas  produksi  hari  kerja  reguler  dan  over  time  seperti  pada  metode hybrid
 Buat tabel transportasi yang berisi periode, kapasitas, ongkos, inventory dan demand
 Input kebutuhan kapasitas produksi sesuai periodenya
 Hitung total biaya produksi langkah – langkah menentukan ongkos minimal lotting dengan menggunakan metode EOQ dan POQ
 Lakukan perhitungan  kebutuhan  material terkait perencanaan  produksi  tersebut  ke bentuk  bagan  MRP  (Material  Requirement  Planning)  dari  masing  –  masing  metode pemesanan yaitu  EOQ  (Economic  order  quantity)  dan  POQ  (Periodic  Order Quantity) (Ihsanuddin, 2015).
 Hitung  biaya  –  biaya  yang  timbulkan  dari  kedua  metode  tersebut  dan  lakukan perbandingan. Biaya paling sedikit dipilih sebagai metode kebutuhan material paling
efisien untuk perencanaan produksi selama 8 bulan kedepan.
 Lakukan analisis  dengan  membandingkan  selisih  antara  permintaan  dan persediaan  sebelum  dan  sesudah  penerapan  metode  peramalan  dan  perencanaan produksi ini.

## Gambar 2 : Prosedur Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Peramalan Permintaan
Permintaan produk guava pada PT. XYZ dari bulan ke bulan selama tahun 2017 mengalami kenaikan dan juga mengalami penurunan. Dalam melakukan peramalan permintaan, terlebih dahulu menyiapkan data yang akan dilakukan untuk meramal yaitu data permintaan produk di  bulan  –  bulan  sebelumnya  (Baktiar  dkk.,  2015).  Selanjutnya  memilih  metode  peramalan yang akan digunakan, dalam hal ini metode yang akan digunakan ada 4 yaitu :
1. Moving average
2. Single exponential smoothing
3. Double exponential smoothing
4. Holts winter
Dengan  membandingkan  hasil  peramalan  dari  keempat  metode  tersebut,  diharapkan memperoleh  tingkat  kesalahan  atau  error  terkecil, sehingga dapat dijadikan pedoman  untuk melakukan peramalan di periode mendatang.

## 1. Perbandingan Metode EOQ dan POQ

## Tabel 1: Hasil perbadingan perhitungan
Diketahui dari tabel diatas untuk biaya pemesanan lotting bahan baku dengan metode Periodic Order  Quantity  ternyata  lebih  baik  karena  mengijinkan  untuk melakukan  pemesanan  dengan kapasitas  sesuai  kebutuhan  bersih,  sedemikian  sehingga  mampu  memperkecil  biaya  simpan karena memungkinkan sisa persediaannya menjadi nol (Sadriatwati, 2017).

## KESIMPULAN
Dengan  pola  data  permintaan  yang  trending  dan  fluktuatif  pada  interval  tertentu,  metode peramalan  yang  cocok  untuk  kasus  ini  adalah  metode  double  exponential  smoothing  dengan koefisien  level  0.1  dan  trend  0.1  karena  menghasilkan  nilai  MAPE,  MSD  dan  MAD  paling  kecil diantara metode lainnya (Ahmad, 2017). Sehingga hasilnya digunakan sebagai permintaan pada perhitungan rencana agregat.
Rencana  produksi  agregat  dilakukan  dengan  dua  metode  yaitu  hybrid  dan  transportasi,  dari kedua metode tersebut menghasilkan total biaya yang sama yaitu sebesar Rp. 66.877.616.240,-. Dipilih  metode  transportasi  karena  terlihat  biaya  per  periodenya,  sehingga  total  supplynya dijadikan  untuk jadwal  induk  produksi  (Kismanti,  2016).  Pada  metode  lotting EOQ (Economic order  quantity)  kebutuhan  bahan  baku  diketahui dengan  pasti  dan  konstan  sepanjang  waktu dengan  pemesanan  kembali  dilakukan  ketika  persediaan  sudah  tidak  mencukupi  untuk memenuhi permintaan produksi (Lois dkk., 2017). Sedangkan pada metode POQ (Periodic Order Quantity)  interval  pemesanan  ditentukan  dengan  pasti  dan  konstan  sepanjang  waktu  dengan jumlah  kebutuhan  yang  bisa  berubah.  Pada  kasus  ini  metode  POQ  menghasilkan  biaya  lebih rendah dibandingkan dengan metode EOQ (Delia dkk., 2017) dengan total selisih adalah sebesar Rp. 2.500.000,-.

## DAFTAR PUSTAKA
Baktiar,  C.,  Wibowo,  A.,  &  Adipranata,  R.  (2015).  Pembuatan  Sistem  Peramalan  Penjualan Dengan Metode Weighted Moving Average dan Double Exponential Smoothing Pada UD Y. Jurnal Infra, 3(1), 222–226.
Ihsanuddin,  M.  (2015).  Simulasi  metode  pengendalian  persediaan  bahan  baku  biji  kopi:  Studi kasus di restoran Sweet Corner Hotel Atlet Century Park Jakarta.
Kismanti, S. T. (2016). Penentuan Jaringan Logistik Pada Transportasi Laut Menggunakan Fuzzy C-Means  Dan  Minimum  Spanning  Tree  Berbasis  Hybrid Genetic  Algorithm  [PhD  Thesis]. Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Kumroni,  M.,  &  Amiluddin,  Z.  (2016).  Penerapan  Metode  Quality  Function  Deployment  (QFD) pada Pengembangan Produk Locker.
Lois,  C.,  Rowena,  J.,  &  Tannady,  H.  (2017).  Perencanaan  dan  Pengendalian  Persediaan  Bahan Baku  Benang  dengan  Lot  Sizing  Economic  Order  Quantity.  JIEMS  (Journal  of  Industrial Engineering and Management Systems), 10(2).
Putra,  I.  N.,  Pujawan,  I.  N.,  &  Arvitrida,  N.  I.  (2011).  Peramalan  Permintaan  dan  Perencanaan Produksi  dengan  Mempertimbangkan  Special  Event  di  PT.  Coca  Cola  Bottling  Indonesia. Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika, 6(1).
Sadriatwati,  S.  E.  (2017).  Analisis  Perbandingan  Metode EOQ  dan  Metode  POQ  Denganmetode Min-max  dalam  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Pada  PT  Sidomuncul  Pupuk NUSANTARA. Admisi dan Bisnis, 17(1), 11–22.
Sarja,  N.  L.  A.  K.  Y.,  &  Wirawan,  I.  W.  W.  (2014).  Peramalan  Permintaan  Produk  Perak Menggunakan Metode Simple Moving Average Dan Exponential Smoothing. Jurnal Sistem dan Informatika, 9(1).
SURI, P. S. (2017). PERENCANAAN KAPASITAS PRODUKSI UNTUK BOX KEMASAN ALUMINIUM FOILL (STUDI KASUS PT. X) [PhD Thesis]. Fakultas Teknik.