Ilyas Mas'udin

## ABSTRACT
In trade competition for this time, then each factories must be try to completing consumer demand on precise time and quantity. One thing which influence is fluent ofproduction.
In order that production able to work smoothly, so it is necessary to conducting work resposibility to perform work operations in production process. There is exact work responsibility could be optimalizing collar worker productivity. The4 this thing have side effect to production cost. One way to create this situation is with using VAM (Vogel, Approximation menthod). On
VAM, this case will  be finished equivalen with transpotation problem that production capacity and demand said on same squad, same total capacity and same demand. If some time this situation is not completed, then the system must be balanced out first with make capacity or demand D u m m y .
So can be alocating every costs until have minimum production and demand costs.
Based on analyst result, then known that with VAM, so labor cost before and alier planning, there are ajudgment 13.59% or Rp. 14.976.345,-
Kelt Wonk : hotluction,  VAM, Demand

## PENDAHULUAN
Setiap perusahaan yang  bergerak dalam bidang manufaklur maupun jasa akan berusaha memperoleh  keuntungan  yang sebesar-besarnya dengan  biaya  total seminimal mungkin. Untuk mencapai tujuan tersebul. maka perusahaan harus menjaga
kelancaran proses produksinya yaitu dengan
melakukan perencanaan produksi sehingga dapat  memenuhi permintaan konsumen dalam jumlah dan waktu yang tepat.
Walaupun saat sekarang ini tampak terjadi pengembangaan teknologi produksi yang meningkat cepat, akan tetapi elemen manusia masih saja merupakan komponen kerja yang signifikan dalam sistim produksi.
Kemajuan  teknologi  secara  kongkrit membawah perubahan terhadap rancangan
kerja dari  yang bersifat manual menjadi
mekanis ataupun otomatis I terkomputerisasi. Ha1 ini  dilakukan dengan jalan  menggantikan fungsi  dan  peran manusia dengan mesin baik sebagai sumber energi maupun kendali kerja.  Sekalipun demikian, baik  dalam sekor  manufaktur maupun jasa  pelayanan, peran manusla masih  juga  lebih  diandalkan sebagai komponen kerja dalam proses produksi.
Perencanaan pembebanan tenaga kerja. maka salah satu tugas pokoknya yang harus dilakukan adalah menetapkan secara rinci  dan  spesifikasi  langkahJangkah operasional  trasformasi  imput  menjadi finished goods yang  di  kehendaki dan bertujuan untuk menentukan metode terbaik dalam melaksanakan operasi-operasi kerja
yang  diperlukan dalam proses produksi.
'  Dosen Pada Jnunn  Tektik  Infusti  Fakfuas Tekrik  Unioercitas Mabaantadilah Matrztg
Langkahperancanganpembebanantenaga  Dimana:
kerja dalam hakekatnya merupakan tahapan Y :  Permintaan paling kitis  pada saat perancangan sistim X = Periode waku produksi  yang  baru.  Lebih  lanjut" a & b:  Koefisien regresi pengembangan teknologi  baik  yang
untuk menghitung niali a dan b  digunakan perangkat keras dan  lunak  yang  dapat rumus: mengurangi biaya  produksi,  introduksi Iy txy produk-produk baru, dan keburuan unruk u ; ' IX2 bisa untuk mengantisipasi linkungan industri (Sumber : T.Tani Handoko, r984,ha1273 ) yang dinamis serta suasana kompetisi yang ketat  membuat perancangan kembali  tata Metude Lusponential Smoothing ca-ra dan prosedur kerja menjadi suatu upaya peramalan dengan metode Exsponential
yang vital,  penting dan bernilai strategis
Smoothing ini  menurut (Elsayed, hal  33)
dalam meraih performans sistem produksi lebih  cocok  digunakan pada data  yang yang lebih baik lagi. cenderung konstar (tidak memiliki  trend Dalam hal ini, perusahan
khusus), dengan diberikan fakor  peralatan khususnya dipabrik  pengalengan sayur
(Smoothing) yang disimbolkan dengan cr
probolinggo menghadapi masalah yaitu:
yang memiliki nilai antara 0 _ I, rumus yang
tentang tenaga kerja  yang kurang optimal
digunakan  dalam  metode  Exsponential
akan  menyebabkan terjadinya  lonjakan
Smoorhing ini adalah: biaya  yang  besar.  Sehingga  tidak a.  Single Exsponentiat smoothlng tercapainya target yang diharapkan, dengan pengadaan pembebanan tenaga  ke1ja X'=  c[&+(l-ct)Xt-t mengunakanVAM(Vogel'Approximation Dima-na: menthod) diharapkan nantinya pemsahan Oc  :  Faktor Smoothin dapat  mengatasi ketidak  maksimalnya Xt  :  Permintaan aktual periode t temebut Xl  = Peramalan .r'TNJAUAN pusrAKA (sumber : Elsavad' hal 35) b.  Double Exponential Smoothing Metode Peramrlan yang digunakan Metode Peramalan Regresi Liner X  t :X +Ct g Xt'r + cr F'Xr-z
Metode Regresi Liner ini  memiliki bentuk trend gans lurus dan mempunyai persamaan + ++61 B x1-r '+B1l  o
sebagai berikut Dimana: Y - - a + b x X ,   -  p e r a m a l a n C{. :  Faktor Smoothins
F :  t-c[ perubahan dengan menggunakan periode- (Sumber: Elsayed,hal36) periode sebelumnya Rumus yang digunakan pada metode ini Exsponential Smoothing dengan Trend adalah : Bentuk  kurva  trend  eksponensial pada X,  = ] iX umumnya tidak berbentuk garis lurus tetapi 111 r=.-*r berbentuk  garis  lengkung.  Hal ini Dimana: disebabkan adanya  penambahan atau X,  :  Ramalan pengurangan harga trend tiap-tiap periode m  :  Jumlah data yang diratakan tidak selalu sama. n  :  Jumlah total data Adapun rumusnya adalah: X  :  Data aktual a':2F\ F'?r (Sumber :E/sayed, hal 27) dimana: Penggunaan jumlah  data yang diratakan F1  :  estimasi baru  ("forecast") untuk menurut Narasimhan (1995, hal 28) sekecil periode depan (t  +  l)  yang dibuat mungkin karena semakin besar m  maka pada periode t semakin berkurang kevalidan peramalan.
a1  : nilai aktual dari demand / penjualan untuk periode t Mod.el Moing  Ateruge Wth Linear  Trentl
Ft-r = forecast demand /  penjualan pada ,r A, + A, , i  ...a A, ,.r penode sebelumnya, yang mana unnrk I  r: : ,V periode awal (t  :  1) maka Ft.r tidak .,  _  l-,, _ F.,1 , +...  + 4lx*1 tersedia. Untuk itu dapar diasumsikan N b a h w a F : A a , : Z p t , _ f r , a :  Kon$anra smootnrng lpemulusan) bt=2/(N-l  ).(Ftt  F'?,) yang besamya 0145  1, dimana unruk Q*," = at + \  m data yang stabil dapat menggunakan Metod€ simple Av€rage a . . . . : x yang reotn oesar dan seballknya (  Sumber  :  skripsi  Perqncqngfit  Sistem n Pendukung  Keputusan  I Intuk  Apliknst Dimana X,  -  Peramalan remtunan  .\nqtegt  femqsaran  Sludt  ktsns di  pr-  Ikan Dorang,  hal4l ) x  :  Data aldual rvletode Moving  Average N  :  Jumlah data Metode  Moving  Average  ini  lebih (Sumber: Biegel' 1992' hal 35)
mudah digunakan dari pada merode regresi linier karena  ridak  memiliki  variabel independent, maode  ini  meratakan jalur

## MEMILIE METODE  PERAMALAN YANG PALING TEPAT
Ada  beberapa  indikator  untuk menentukan  kesalahan  standart  dari peramalaq antara lain :
1.  Mean Square Error
i , v   r ,  , '
MSE = , dimana : Yr : data akual periode-I Y'r : ramalan periode ke-l n
:jumlah data
2.  Standart Error Estimasi ( SEE )
l:-- l \ / l Y '   \ 1 Sltt =  rl  l=l \ , 1
dimana : Yr : data altual pada periode ke-I Y'r : ramalan periode ke-I n
:jumlah data
3.  Prosentase Kesalahan (PEt ) r Y  - Y ' r l H l l   = Yt dimana : Yr : dara aktual pada periode ke-i
: ramalan periode
LangkahJangkah didalam  perencanaan agregat adalah :
1. Menentrtkan Safety Stock
Untuk menetukan SaJety Stock digunakan
rumus : s s : k . c r Untuk menentukan  Safety Stock digunakan rumus : SS = Safety Stock K  :  faktor pengaman (Merupakan tingkat Kepercayaan )
CL :  Standart deviasi permintaan produk (Sumber : Narasiman, 1995, hal 216)
2. Mengkonversikan  semua  data  yar\g dibutuhkan kedalam satuan yang samaj yartu  proses  mengkonversikan  data menjadi satuan yang sama bisa dalam jam mesin, .iam orang, meter, d1l
Ada  berbagai  macam  Metode Perencanaan Agregat. Klasifikasi metode tersebut dapat didasarkan pada hubungan biayanya dan  pada  optimal  atau  tidak optimal hasilnya. Dalam hal ini penulis akan menguraikan secara konseptual salah satu perencanaan agregat yang akan diterapkan (sebagai pemecahan masalah) yaitu VAM.
Sedangkan  perencanaan  agregat
(  rencana beban kerja  )  menurut Elsayet dapat dibuat dengan metode sebagai berikut:
* Trasportasi
* Dinamic programming
* Linear programming
* dll
n ke-I

## 4,  Mean  Absolute  Percentage Error
( MAPE )
'n*.=  lp,lrql-roo
Metode yang terpilih adalah metode
MAPE  karena mempunyai nilai  prosentase
elror yang terkecil.
Prencanaan Agregat t r V V r )
Metode trasportasi menurut Batana/Tehar/ dapat diselesaikan dengan algoritma:
* VAM (vogel' approximation menthod)
* NCR
J*  Least Cost
* Moodie
* d
Masalah  perencanaan  agregat  harus diformulasikan sebagai bedkut:
l.  kapasitas produksi  dan  permintaan dinyatakan dalam satuan yang sama.
2.  Total  kapasitas sama dengan total permintaan dalam horison yang sama.
Jika keadaan ini tidak terpenuhi maka harus dibuat kapasitas atau permintaan buatan atau Dummy dengan biaya nol
per unit, sehingga sistem jadi seimbang.
3.  Semua hubungan biaya linear
Sasarannya adalah meminimumkan
biaya produksi dan biaya permintaan.
LangkahJangkah penyelesaian masalah perencanaan agregat dengan VAM  menurut
Dennis W.M. dan S.C. Narasimhan adalah
sebagai berikut:
l.  Didefrnisikan jenis alternatif yang akan
disertakan dalam  kegiatan produksi beserta kapasltasnya.  Altematif produksi itu dapat berupa:
* Regular  Time  (RT| dengan kapasitas per periode Lt
S  Over Time (OTt) dengan kapasiras
Mt
{s  Inventory (lr)  dengan kapasitas tidak terbatas
Pada  metode  VAM ini tidak diperhitungkan alternatif subcontracting
Tentukan biaya per unit
* Biaya Regular Time (r)
* Biaya Over Time (v)
* Biaya Simpan (Ch)
Jumlahkan  semua  kapasitas yang tersedia selama satu horison termasuk inventori awal (ika  ada) yaitu jika suatu hodson terdapat n pedode. -l_  _ TotalKapasitas -- \(U  * Ur  t  tr) Jumlahkan  total  lroduksi  selama periode yaitu:
_!_
Totalpermintaan = Lyt
Dimana Yt :  Permint*,lluOu p"rtoo" t
Jika total kapasitas lebih besar dari total
permintaan  maka harus dibuat
permintaan fiktif  dengan biaya  nol
(durnmy).  Bila total permintaan
melebihi tital  kapasitas maka harus dibuat kapasitas dummy dengan biaya nol.  Kenyataannya kapasitas atau permintaan dummy tidak akan pemah diproduksi.
Persiapkan sebuah matrik transportasi seperti dibawah ini untuk memfomulasikan masalah. Malrik pada  tabel  diatas  untuk
formulasi masalah dengan horison
sebesar 4 periode. Kolom pertama dan terakhir menunjukkan  altematif produksi yang te$edia tiap periode dan kapasitasnya. Kolom  kedua, ketigs, keempat, kelim4 menunjukkan permintaan yang harus dipenuhi. Total permintaan per periode diletakkan pada baris terakhir yaitu : Yl,Y2,Y3 danY4.
Tiap sel matrik berisi nilai-nilai r,v dan seterusnya yang  menunjukkan biaya
persatuan  produksi  jika suatu permintaan dialokasikan ke sel tersebut.
5.  Mengalokasikan permintaan  tiap
periode pada sel biaya terendah lebih dahulu. Pemilihan sel hanya pada sel-
sel kolom produksi yang bersangkutan.
Bila semua  permintaan  sudah dialokasikan maka  langkah terakhir adalah menjumlahkan total  produksi
tiap periode (baris 2,3,4,5) dan hasilnya
menjadi rencana agregan untuk honson
tersebut.
Tabel  I Matrik  Formulasi  Masalah Agregat SUTMER Periode Permftrtaan DUMMY 2 3 4 IO L ! l ch 2Ch 3 C h l u PE RI o DE
RT
i{h r+2Ch r+3Ch o T j v+Ch v+2Ch v+3Ch 0 PE RI o DE RT I  i{s L I r+Ch
r+2Ch OT v+Cs v+Ch \ +2Ch PE RI o
DE RT r+Cs l l + c h
0
OT I r+2cs v+Cs PE
RI
O DE RT r+2Cs 0 OT v+3Cs v+2Cs v+Cs l 0 Yt Y 1 Y2 Y-l
Biaya riguler time ch  : Biaya simpan v : Biaya over time
Biaya sub contrating Mengalokasikan permintaan tiap  periode pada  sel  biaya  terendah lebih  dahulu. Pemilihan sel  hanya pada sel-sel kolom produksi yang bersangkutan. Bila  semua permintaan  sudah  dialokasikan  maka langkah terakhir adalah menjumlahkan total produksi tiap  periode (baris 2,3,4,5) dan hasilnya menjadi rencana agregat untuk horison tersebut.
METODOLOGI  PENELITIAN Data yang Diperlukan Adapun data yang dipeilukan untuk analisa
selanjutnya antara lain  :  Data Hisloris, ,
proses produksi. biaya produksi, dara mesin, persediaan, wattu  proses, tenaga kerja lembur  ,  data  persediaan, tenaga kerja reguler . barang jadi. dan kalender kerja. Tahapan Pengolahan Data
1.  Melakukan forecasting ( ramalan ) terhadap permintaan pada periode yang akan datang dengan MAPE < 10 %
2.  Merencanakan  pembebanan  kerja
dengan menerapkan vAM  ( JIP ) ITASIL  DAN  PEMBAHASAN 3.  Mengevaluasi hasil penerapan VAM .r. *bel 2 ( JIP )  BV  < BP Model peramatan Terpilih dengan MApE Terkecil No Kode Kalens Metode  pelau|alNn terDilh MA?E I BCL Doubbel  ExDonential '7.904/0 2 BCC Morug  Avcrage Wiih Lhear Trend 2.25vb 3 BCT Weighted  Moving 4.1'3%
Adapun hasil peramalan untuk 6
periode  perencanaan dengan  model peramalan terpilih  diatas adalah sebagai berikut :
Tabel 3 Ilasil Peramalan untuk 12 period€ yang akan datang Periode Rsm|lrn  P€rmintaan PL 30/1 PE 40/l PR 30/1 PR 4511 PR 6nn Apnl2001 323.202 624 6t5 106.603 724.0'76 i5-106 Mei 318.999 63E.466 I 1 2 . 1 5 2 7t 5.062 55.186 Juni 3\4.796 652,604 117.701 706.048 55,266 Irli 310.593 661.055 123.250 697.A34 306.390 681-826 128.19e 688.020 55.4)1 Septenber 302-18? 696"924 134.347 619.()46 55.508 Okob€r 29',7,984 7t 2.356 :t39.896 669,992 55_s88 November 29.]-78i 7 2 8 . t 3 0 )45.445 660.978 55-669 Desember 289,s78 '7 44.253 150 914 651,964 55.749 JaI'2002 '760.',l34 t56.543 642,950 55-829 Pebruari 281- r 72 '777,579 1Q.092 6t3_936 55.9 r0 Maret 2'76.969 794.797 t6'7.641 624.922 5 5 . 9 9 1 Jumlsh 3061,026 8479,359 1M5.463 8093,988 666.581 Tabel 4
Hasil Ramalan yang telah disesuflikan dengan Prosentase Cacat Jenii  P.oduk PE 30/l P E . R t0l1 PR 45/1 PR 60/1 I ADril'01 324.43 627.77 107.14 '12'I 1l 55.38 2 Mei 120.60 64t.67 1t2.12 7 1 8 . 6 5 55.46 3 Jurrl l l 6 . 4 l 655.88 18.29 709.59 55.i1 4 Juli 3 1 2 . 1 5 670.4r r2l.E6 700.54 55 63 5 107.92 685.25 t29.45 69t.4',7 55.71 6 Sept 303 71 700.43 115.02 682.42 55.78 7 299.48 '7 t5 94 140.59 6',73.66 55.87 8 Nov 295.26 7 31.79 146.t 7 664.31 55.95 9 Des 291.O3 '7 47 .99 1 5 1 . 7 5 655.24 56.O2 10 Jan'02 286.80 '764.55 1 5 7 . 1 3 646. t 8 5 6 . 1 1 n Feb 282.58 7E1.48 162.90 63'7.t2 56. r9 t2 Maret 278.36 744.7 4 168.48 628.06 56.27 Total 3619.122 8512-969 1653.732 8131.661 699.930

## Rencana Agregat
Tabel 5 Rencana Agregat periode April  2001 -  Maret  2002
Dari hasil yang ada dapat dianalisa bahwa
periode 4 sampai dengan periode 12 selain untuk  tiap-tiap  periode  membutuhkan
reguler time juga  memerlukan over time, produksi sebesar yang talah tertera pada
dengan jumlah  tenaga kerja  sebesar 71
tabel 5.3, dengan jam  kerja reguler pada
orang.
periode I  sampai dengan periode 3, untuk
Perencanaan Disagregat
Tabel7 Jadwal lnduk Produksi Itude Pmd PO 30/1 pE 4$t1 FR f,O/I R45tr PR 60/l April 2001 279.048 324,906 18.888 1 5 . 7 1 3 Mei 36',7.2t4 756.274 135.525 403.745 67-050 Juni 308,895 640,521 115,909 '792.9 54,525 Juli 303.071 656,535 r 21.896 654.i83 53.296 339.290 7 59.Za5 I43,958 768.081 6t.766 September r 4 l - 9 8 1 803.120 155.791 77 t.r'74 63.440 Oktober 328.s31 798,759 1s8.164 '7 40.827 6 1 . 7 9 8 November 141.344 875.619 t76.5 L0 776,529 66,072 Desember 352.610 918.E43 195_120 807.5?3 69-8J6 Januari 2002 i 814.335 Pebruari 326.421 919.931 t86-056 '124,026 Maret 323.414 89t.905 t96.312 7 2a.79
Tabel 8
Inventory  Akhir
Periode Pmdukri Refuter Overtiaie 16641 1 8 1 9 7 1802 26 ;735 2 r8205 1802 27 15336 t 5 3 3 6 3 18305 1802 t7040 11040 4 18164 1802 15904 2460 18364 5 18425 1802 17604 8 i 7 18425 6 18489 1802 30 17040 1449 18489 7 t8556 1802 30 17040 1 5 1 6 t8556 8 t8626 1802 30 t7040 1586 t4626 9 18699 I802 30 t7040 2684 19724 l 0 1E775 1802 14200 3550 11750 18855 1802 30 17040 l 8 l 5 r8855 12 18938 1802 28 15904 3034 18938
Periode
Kode Pmduksi PE 30/l PE ;10/l PR 30/t PR 45/l PR 60/l Apnl 2001 98 430 i06 1 1 7 5 42 Mei 5 2 , 2 i 8 127,136 37,',748 447,29 Jwx 98,832 60,553 r32,J85 t3,923 .ruti 9 1 . 3 t 230,38',7 211,695 t2,908 Agustlrs 82,171 216,512 56,208 1',71,',738 10,507
September 113,695 290,467 70.7 16 24E,349 16,563 Okober 153,424 393,23'7 9t,923 337,r03 24,223 Novembea 182,475 476.0s6 109,063 404.270 3 0 , r 6 1 IJesember 234,559 6r 9,855 139.403 516,489 40,283 Januari 2002 296,139 820,738 t82,9',t3 668.422 54,099 Pebruari 56,188 25.643 23,642 1412.324 Maret 5 3 , 1 8 0 t8'7 ,671 48,799 1 1 0 , 5 4 8 l82t,457
Tabel 9 Total  Penghematan Biaya l .
Jadi  total  penghematan biaya  setelah menerapkan JIP  adalah Rp.  1.007.625,19 atau setara dengan:
I   O O 7  6 ? 5  I  q
-  ""  "--'-- X  1 0 0 o / o =  6 1 9 1 % | .627 486.19 KtrSIMPULAN
Jumlah tenaga kerja  yang  diperoleh dari  pembahasan s€banyak 68  tenaga kerja,  dengan  kebutuhan  konsumen sebanyak 81583 jam selama 6 periode
Setelah dilaksanakan analisa, bahwa biaya tenaga kerja sebelum dan sesudah perencanaan ada penghematan sebesar
13.59yo atav sebesar Rp.  14.976.345,-
yaitu: >  Untuk saat ini sebelum
perencanaan dengan menggunakan
metode transportasi sebanyak 62 tenaga kerja, dengan biaya sebesar
R p . 1 1 0 1 9 3 7 9 3 , -
) Sesudah (Dengan menggunakan Metode  transportasi) didapatkan
jumlah tenaga kerja sebanyak 68 orang dengan biaya sebesar Rp. 95217448,-
:  Rp 110193793 -R.p. 95217448 = Rp. 14.976.345,- Jadi penghematan
:  110193793 -95217448 x l11o/o
I10193793
:  Rp 14.976.345,- -13.59yo

## DAFTARPUSTAKA
Assauri  Sofan,
1993,  "Manajemen
Prodtksi  dan  Operasi"  edisi  ke empat Fal<ultas Ekonomi, Unir ersitas
Indonesia.
Elyased  A.  E.,  Thomas  O.  Boucher.
"Anolysis and Conbol Of Biaya (Rupiah) PE 3ON 80.542,49 48.472,00 32.4',70,09 PE 40/1 673.)06,39 120.652,60 552.453,79 PR 30/1 195 670,88 74.658,00 t2 L012,88 PR 45/l 608.470,55 370 245.60 238 224,95 PR 6ON 69.696,28 5.832,80 63 863,48 1.627.466,19 619.861,00 1.007.625,19
Prodrctiont  Jysrem" Edisi ke tujulr,
Richard J. Tersine, ,,principles Of Inventory Prentice Hall Intemational Edition.
and  Mmeiuls  Management"  edrsi
Frederick S.  H.,  Gerald J.  Lieberman.
ke tig4 Nort-Holland New york. "Intoductions  Research"  edisi ke Taha, H. A.,  ,,Riset Operasi,, edisi ke lima,
lim4  Mc  graw  Hill  International
Binarupa Aksara.
Edition.
P. Siagiarq 1987, "Penelitiun Operasional"
Universitas Indonesia.
Pangestu Subagyo, Marwan Asri,  T.  Hani
Handoko,  1991,  "Dusar-Dasar Operations Research", edisi ke du4 BPFE Yogyakarta.