## PERENCANAAN  KEBUTUHAN  KAPASITAS PRODUKSI PADA  SP  ALUMINIUM

## Wawan K Risal, Puryani, dan Eko Nursubiyantoro
Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Industri Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta Jl. Babarsari 2 Tambakbayan, Yogyakarta, 55281 Telp. (0274) 485363 Fax: (0274) 486256

## ABSTRAK
PT  SP  Aluminium  merupakan  perusahaan  manufaktur  yang  khusus  memproduksi  perlengkapan dapur,  seperti  wajan,  panci,  dan  sebagainya.  Strategi  pemenuhan  permintaan  dilakukan  dengan  strategi produksi  make  to  stock.  Bahan  baku  utama  yang  digunakan  untuk  memproduksi  produk-produk  tersebut adalah  aluminium.  Pemasaran  produk  SP  aluminum  dilakukan  melalui  berbagai  distributor  di  berbagai daerah  dengan  menyuplai  wajan  yang  dipesan  oleh  para  distributor  sesuai  dengan  estimasi  distributor terhadap permintaan wajan pada daerah masing-masing.
Tujuan  penelitian  agar  perusahaan  dapat  melakukan  perencanaan  kebutuhan  kapasitas  produksi sesuai dengan kapasitas produksi yang tersedia pada lantai produksi sehingga mampu mendistribusikan wajan kepada  distributor  dalam  jumlah  yang  tepat.  Kekurangan  kapasitas  produksi  yang  terjadi  dapat  diambil kebijakan terbaik untuk  mengatasi kekurangan kapasitas.
Hasil penelitian terjadi kekurangan kapasitas pada stasiun kerja Pencetakan Wajan Super ukuran 15  dan  16,  Gerinda,  Bubut,  dan  Polish.  Kekurangan  kapasitas  yang  terjadi  diselesaikan  terlebih  dahulu dengan  melakukan  overtime  selama  tiga  jam.  Kemudian,  kekurangan  kapasitas  yang  masih  terjadi  pada stasiun kerja Bubut di periode delapan dan tiga puluh satu sebesar 68,43 menit dan 943,44 menit diselesaikan dengan cara mengsubkontrakkannya ke mitra perusahaan.
Kata Kunci :Capacity Requirement Planning (CRP), overtime, subkontrak.

## 1. PENDAHULUAN
PT  SP  Aluminium  adalah  perusahaan manufaktur  yang  memproduksi  alat-alat rumah tangga seperti wajan, panci, ketel, dan citel, serta aksesoris-aksesori berbahan aluminium  yang  diproduksi  berdasarkan pesanan.  Proses  produksi  dari  produk-produk PT  SP  Aluminium  melewati  5  tahap,  yaitu proses peleburan material, proses pencetakan, proses finishing 1,  proses finishing 2,  dan proses finishing 3.  Proses-proses  produksi  ini dilakukan  selama  6  hari  dalam  seminggu, yaitu  pada  hari  senin  sampai  sabtu,  dalam waktu  8  jam  per  hari  yaitu  dari  pukul  08.00- 16.00, sedangkan khusus untuk tahap peleburan, proses produksi dimulai dari pukul 03.00-08.00.  Namun  kapasitas  yang  tersedia bagi perusahaan tidak cukup untuk memenuhi permintaan  dari  pasar,  hal  ini  ditunjukkan oleh  data  pengiriminan  produk  ke  sejumlah distributor  produk  SP  Aluminium,  di  mana pada data pengiriman barang kepada sembilan distributor  SP  Aluminium  pada  bulan Desember  2014,  hanya  pengiriman  pada empat  distributor  saja  yang  tepat  waktu  dan
kuantitas  produk  yang  dikirim,  begitu  pula yang  terjadi  pada  dua  bulan  sebelumnya. Berdasarkan  pada  hasil  wawancara,  hal tersebut  terjadi  karena  lantai  produksi  tidak mampu  memenuhi  pesanan  yang  diberikan oleh  bagian  pemasaran.  Jika  hal  ini  terus terjadi,  maka  eksistensi  perusahaan  dapat terancam  karena  konsumen  dapat  beralih kepada kompetitor PT SP Aluminium.

## 2. LANDASAN TEORI Peramalan
Peramalan adalah prediksi yang mengarahkan perusahaan  untuk  mengetahui  berapa  jumlah produk yang akan dijual di masa depan, dasar pengambilan  keputusan  penting,  dan  juga sebagai dasar perencanaan keputusan pembuatan jadwal produksi, inventori distribusi,  pembelian,  dan  lain  sebagainya sebagai  fungsi  dari  permintaan  pelanggan (Sheikh,  2002).  Objek  peramalan  adalah  data historis dari pemintaan suatu produk.  Metode peramalan kuantitatif terbagi atas dua bagian, yaitu  :  1)  intrinsik,  dan  2)  ekstrinsik.  Model ekstrinsik  yang  digunakan  adalah  model
regresi  kausal.  Sedangkan  model  intrinsik terdiri atas beberapa model yaitu :
1. Moving averages model
2. Weighted moving averages model
3. Exponential smoothing
4. Trend line analysis model 5. Exponential smoothing with trend adjustment
Akurasi peramalan dilihat dari seberapa besar perbandingan  antara  nilai  peramalan  yang telah  dilakukan  dengan  data  permintaan aktual yang telah dikumpulkan.

## 3. Perencanaan Agregat
Perencanaan  agregat  adalah  suatu  bentuk perencanaan jangka menengah
yang dilakukan dengan cara merencanakan permintaan item dalam satu kesatuan kelompok  yang  didefinisikan  dalam  bentuk satu  unit  pengukuran  umum  seperti  jumlah unit  output  unit  ataupun  satuan  waktu  proses unit  dalam  industri  manufaktur  (Narasimhan et  al ,  1995).  Perencanaan  agregat  akan menentukan tingkat kerja, lembur, dan tingkat per-sediaan dengan tujuan untuk meminimasi biaya.  Untuk  mencapai  tujuan  tersebut, tingkat  tenaga  kerja  dalam  proses  produksi diterjemahkan sebagai biaya tenaga kerja, dan tingkat  persediaan  dapat  digunakan  untuk mengetahui kebutuhan ruang untuk melakukan  penyimpanan  (Narasimhan et  al , 1995).
4. Master Production Schedule (MPS)
MPS merepresentasikan
perencanaaan produksi  perusahaan  yang  diekspresikan dalam  konfigurasi,  jumlah,  dan  tanggal spesifik. MPS terdiri dari (Sheikh, 2002) :
1. Produk  jadi  atau  bagian  sub-assembli utama (modul standar) yang dipro-duksi
2. Kuantitas  dari  masing-masing  item  yang diproduksi
3. Kapan  item-iten  tersebut  siap  untuk dikirim.
5. Rough Cut Capacity Planning (RCCP) RCCP menyediakan data agregat informasi  bagi  manajamen  puncak  untuk mempertimbangkan perizinan kepada manajemen  untuk  melakukan  perubahan kapasitas (merekrut lebih banyak karyawan/buruh,  membeli  lebih  banyak peralatan)  untuk  mencapai  target  yang  telah
ditentukan  melalui  MPS  (Sheikh,  2002). Objektif dari RCCP adalah untuk mengidentifikasi sumber daya yang dibutuhkan  apakah  telah  sesuai  dengan  MPS (Tersine,  1994).  Terdapat  empat  kebijakan yang  umumnya  diambil  oleh  manajemen untuk  me-ningkatkan  kapasitas  produksi perusahaan  agar  dapat  memenuhi  target. Keempat  kebijakan  itu  adalah  (Fogarty  et  al, 1991) :
1. Lembur (overtime)
2. Melakukan subkontrak
3. Melakukan pergantian jalur
4. Menambah personel
6. Material Requirement Planning (MRP) MRP adalah sistem perencanaan produksi  dan  pengendalian  inventori  ter- komputerisasi yang bertanggung jawab untuk menjadwalkan  produksi  dari  seluruh  item yang  berada  di  bawah  level  produk  akhir, merekomendasikan work orders dan purchase orders,  dan  melakukan  penjadwalan  ulang jika diperlukan. Objektif manajerial dari MRP adalah  untuk  menyediakan  material  yang tepat pada waktu yang tepat dan tempat yang tepat sesuai jadwal agar melengkapi kebutuhan  produk.  Tujuan  utama  dari  MRP adalah  untuk  merencanakan  kebutuhan  dari permintaan item dependent (Tersine, 1994).
7. Capacity Requirement Planning (CRP) CRP memberikan penilaian secara terperinci  dari  sumber-sumber  daya  yang dibutuhkan  untuk  melaksanakan  pesanan- pesanan  manufaktu-ring  yang  diciptakan melalui proses MRP, CRP memvalidasi MRP agar perencanaan yang dilakukan sebelumnya telah  sesuai  dengan  kapasitas  tersedia (Gaspersz,  2012).  Tujuan  utama  CRP  adalah untuk  menunjukkan  perbandingan  antara kemampuan  yang  dapat  dibebankan  pada work  center  dengan  work  orders  yang diusulkan pada setiap periode waktu.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
1. Objek Penelitian
Objek yang diteliti adalah lantai produksi wajan.  Pemilihan  objek  tersebut  berdasarkan pada hasil wawancara dengan kepala departemen produksi yang mengatakan bahwa keterlambatan  sering  terjadi  pada  objek
tersebut  padahal  produk  wajan  merupakan produk unggulan perusahaan ini.

## 2. Data Yang Digunakan
 Data Sekunder
Data  ini  adalah  data  yang  bersumber langsung  dari  orang  pertama  yang  berkaitan dengan penelitian  ini. Data-data yang diperoleh dengan cara tersebut sebagai berikut : a. Waktu proses produksi
b. Routing files process

##  Data sekunder
Data ini diperoleh melalui pihak-pihak di luar objek penelitian ini namun masih relevan dengan masalah yang juga dialami oleh objek yang diamati. Data-data tersebut adalah :
a. Data permintaan wajan
b. Data jam kerja dan jumlah pekerja
c. Bill of material produk

## 3. Pengolahan Data
Pengolahan  data  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  dibagi  menjadi  tiga  kelompok pengolahan, yaitu melakukan agregasi terhadap permintaan produk, pengolahan data peramalan permintaan, dan yang kedua adalah pengolahan  data  untuk  sistem  manufaktur MRP  II.  Berikut  adalah  langkah-langkah  dari masing-masing pengolahan data :
1. Melakukan agregasi terhadap permintaan produk.
2. Pengolahan data peramalan permintaan. Langkah-langkah  pengolahan  data  untuk peramalan adalah sebagai berikut :
a. Identifikasi  pola  historis  dari  data aktual permintaan. b. Memilih  model  peramalan  yang sesuai dengan pola historis permintaan
c. Melakukan perhitungan dengan menggunakan  model  yang  telah dipilih.
d. Melakukan  analisis  data  berdasarkan perhitungan peramalan
model peramalan yang dipilih.
e. Memilih model peramalan yang tepat berdasarkan  hasil  analisa  data  yang dilakukan.
3. Pengolahan  data  untuk  merencanakan kebutuhan kapasitas
Langkah-langkah perencanaan kebutuhan kapasitas produksi adalah sebagai berikut :
a. Menentukan  jadwal  induk  produksi dari  hasil  peramalan  dengan  men- disagregasikannya menggunakan
MPS.
b. Melakukan perhitungan RCCP
c. Menyusun  perencanaan  kebutuhan material  dari  MPS  menggunakan MRP.
d. Melakukan perhitungan terhadap kapasitas  produksi  dibutuhkan  ber- dasarkan  perencanaan  MRP  dengan menggunakan CRP.

## 4. PENGOLAHAN
DATA DAN

## ANALISIS HASIL
1. Pengumpulan Data  Data permintaan produk wajan
Tabel 4.1 Data Permintaan Wajan Jan-15 Feb-15 Mar-15 Apr-15 Mei-15 Jun-15 Jul-15 Agu-15 Sep-15 Okt-15 Nov-15 Des-15 10 2315 2250 1452 1635 1484 1774 1652 1954 1745 1982 2547 1669
11 2450 1235 1235 2412 1876 1658 1458 1436 1861 2154 1864 1962
12 2462 1695 1477 1645 1854 1854 1123 1698 1885 2546 2945 3214
13 1846 1752 976 1325 1441 1146 1549 1985 1945 1301 1220 1956
14 2630 1598 2456 1548 1201 1654 1500 1463 1995 1940 2145 1548
15 1754 1245 1005 1620 1548 2591 3661 3320 1691 1098 1956 1478
16 1852 1532 1325 1984 1617 1698 1964 2031 1873 1365 1784 1894
18 1662 1445 1445 1226 1221 1845 1865 1540 1241 1458 1987 1653 20 985 658 562 321 246 332 564 198 201 350 402 500 22 695 256 681 354 200 245 210 364 243 469 645 458
24 665 458 895 882 698 954 776 812 389 562 459 689
10 1658 1458 1632 1230 1468 2146 2698 2862 2365 2104 1874 1891
11 1584 2462 2432 1620 1349 1689 3561 2754 2201
1365 1358 2013
12 1520 2542 2562 2152 1148 1783 1895 3553 3341 1554 1462 2156
13 2549 2532 1230 2651 1140 1958 1455 2651 2543 1336 1678 1325
14 1654 1584 1654 1565 1456 1687 1954 1364 2451 3321 1445 2495
15 2563 2365 1541 1542 1325 1221 2652 2654 1553 1987 2846 2145
16 1985 1956 2546 1255 1429 2365 2450 1164 1654 1284 2216 2236
18 1235 1245 1485 1249 2100 1874 2130 1245 1698 1351 1698 1547 20 954 775 931 213 110 362 462 175 885 984 854 481
22 652 954 336 854 561 845 762 962 764 856 452 632
24 741 165 570 123 443 451 651 652 365 832 561 446
10 1360 1200 1254 2301 1265 1523 1245 2140 1954 2033 2451 1478
11 2031 1650 1210 2100 1203 1452 1632 2013 1984 1623 2300 1685
12 1301 1321 1412 2432 2213 1431 1869 1361 1120 1265 1654 2003
13 1210 1364 1862 1563 1031 2360 1410 1698 1926 1610 1450 1236
14 1125 1651 1513 1654 1695 1571 1658 1866 1546 2300 2220 1649 15 1213 2220 2151 1032 4531 1330 1775 1847 1210 1879 1996 1659
16 1455 2410 1023 1659 4514 1213 1654 1450 3125 1458 2147 1469
18 1203 1854 1541 1254 1556 1410 1956 1954 1698 1447 1352 1658
20 985 563 330 230 265 178 568 320 203 145 136 189
22 695 210 320 236 135 115 165 265 134 203 214 112
24 552 520 699 543 443 112 100 562 515 489 169 739
10 2456 2236 2145 1531 1985 2365 2136 2365 2854 2561 1745 1987
11 1642 1365 2156 1463 1620 3658 2201 2214 2562 1540 2201 2652
12 1745 2360 2130 1245 2001 2145 2862 1879 1556 1356 1498 1921
13 2103 1984 1896 1365 2213 1845 2330 2698 2662 1546 1546 1789
14 2214 1870 1420 1133 1759 1887 2689 2987 2145 1912 1456 1364
15 1945 1216 1645 1984 1885 1695 2754 2546 1541 1987 1301 2145
16 1894 1984 2546 2103 1547 2698 2458 2365 2321 2369 1745 2360
18 1120 1458 1945 1477 1954 1568 1554 1458 2320 1478 1320 1458
20 695 365 661 303 365 245 320 120 795 300 562 541
22 874 958 445 300 392 298 105 369 789 781 460 669
24 336 420 954 542 992 420 330 124 120 120 126 846 Polish Super Biasa Polish Biasa Permintaan Wajan (unit) Ukuran Produk Tipe Jenis Wajan AL
 Bill of material produk wajan Aluminium (0,220 Kg) Wajan Kasar (1) Sticker (1) Wajan AL  10 (1) Level 0 Level 1 Level 2 Gambar 4.1 Bill of material produk wajan  Data kapasitas tersedia pada stasiun kerja
Tabel 4.2 Kapasitas tersedia stasiun kerja
2. Pengolahan Data
 Agregasi Permintaan Produk
Perhitungan  agregasi  dilakukan  sebagai tahap  dalam  menentukan  agregat  permintaan seluruh  produk  berdasarkan  pada  satu  ukuran yang  sama,  dalam  penelitian  ini  permintaan produk  diagregasi  ke  dalam  ukuran  massa aluminium  yang  digunakan  untuk  membuat  satu unit  produk.  maka  perhitungan  dari  agregat permintaan produk seperti yang dicontohkan pada permintaan  wajan  AL  Biasa  “10”  bulan  Januari sebagai berikut :
Agregat Permintaan Januari = Demand bulan Januari x massa aluminium = 2315 unit x 0.2200 Kg = 509,300 Kg

## 
Peramalan Permintaan Produk
Peramalan  dilakukan  guna  memperkirakan jumlah  permintaan  yang  terjadi  pada  periode mendatang,  sehingga  perusahaan  mampu  untuk merencanakan  sejak  dini  kebutuhan  kapasitas perusahaan nantinya.
Utilasasi Efisiensi Kapasitas (Menit) (Menit) (Menit) 10 11 12 13 14 15 16 18 20 22 24 03.00-05.00 10 08.00-16.00 11 12 13 14 15 16 18 20 22 24 90%
56160
95% 118560 90% 112320 90% 112320
100% 62400 100% 99840 Cetak AL Cetak Super Kikir Gerinda Bubut Polish Rakit Packing Stasiun 08.00-16.00 100% 85% 13260 Jam  Kerja

## Gambar 4.4 Grafik Permintaan Wajan
Berdasarkan  pada  grafik  pada  Gambar  4.4,  maka dapat  ditentukan  model  peramalan  yang  akan digunakan.  Model  yang  sesuai  dengan  grafik  di atas  adalah Moving  Averages  Model,  Weighted Moving  Averages  Model ,  dan Single  Exponential Smoothing Model .
Hasil  peramalan  yang  dilakukan  dengan menggunakan  model-model terpilih menunjukkan bahwa  hasil  peramalan  terbaik  diberikan  oleh model Single Exponential Smoothing . Hal tersebut dapat  dilihat  dari  peta  kontrol tracking  signal
yang  dimiliki  oleh  model  tersebut,  di  mana tracking  signal -nya  memiliki  sebaran  antara positive  error dan negative  error yang  seimbang serta paling mendekati nol, hal tersebut mengindi- kasikan  bahwa  hasil  peramalan  yang  dihasilkan model  ini  memiliki  pola  yang  hampir  sama dengan  pola  permintaan  wajan  di  periode sebelumnya.

##  Master Production Schedule (MPS)
Tabel 4.19 Master Production Schedule Wajan
 Rough Cut Capacity Planning (RCCP)
Susunan MPS yang telah tersusun sebelumnya, akan diverifikasi terlebih dahulu oleh RCCP,  untuk  mengetahui  apakah  kapasitas  yang tersedia  di  lantai  produksi  mampu  melaksanakan
jadwal  yang  telah  disusun  oleh  MPS.  Dalam penyusunan  RCCP  sendiri,  kebutuhan  kapasitas yang dikalkulasikan merupakan kebutuhan kapasitas  untuk  mengerjakan  keseluruhan  item.
30000 40000 50000 60000 Jan -15 Feb -15 M a r- 15 Apr -15 M e i- 15 Ju n -15 Ju l- 15 A gu -15 Sep -15 O kt -15 N o v- 15 D e s- 15 Grafik Permintaan Wajan Permintaan Wajan Jan- 16 Feb- 16 Mar- 16 Apr- 16 Mei- 16 Jun- 16 Jul- 16 Agu- 16 10 1.847 1.945 1.868 1.901 1.666 1.919 1.779 1.966 11 1.604 1.870 1.797 1.829 1.602 1.846 1.711 1.891 12 1.899 2.112 2.030 2.066 1.810 2.085 1.933 2.136 13 1.305 1.597 1.534 1.561 1.368 1.576 1.461 1.615 14 1.506 1.877 1.803 1.835 1.608 1.852 1.717 1.898 15 1.622 1.989 1.911 1.944 1.704 1.962 1.819 2.011 16 1.582 1.811 1.740 1.771 1.552 1.787 1.657 1.832 18 1.417 1.609 1.546 1.574 1.379 1.588 1.473 1.627 20 331 461 443 450 395 454 421 466 22 283 417 401 408 358 412 382 422 24 570 713 685 698 611 704 653 721 10 1.924 2.025 1.946 1.980 1.735 1.998 1.853 2.048 11 1.994 2.112 2.029 2.065 1.809 2.084 1.932 2.135 12 2.114 2.222 2.135 2.173 1.904 2.193 2.033 2.247 13 1.896 1.996 1.917 1.951 1.710 1.969 1.826 2.018 14 1.861 1.959 1.883 1.916 1.679 1.934 1.793 1.981 15 1.881 2.112 2.029 2.065 1.810 2.084 1.932 2.136 16 1.805 1.952 1.875 1.908 1.672 1.926 1.786 1.973 18 1.540 1.633 1.569 1.596 1.399 1.611 1.494 1.651 20 589 622 598 608 533 614 569 629 22 645 747 718 731 640 737 684 756 24 433 519 499 508 445 513 475 525 10 1.589 1.749 1.681 1.710 1.499 1.726 1.601 1.769 11 1.559 1.808 1.737 1.768 1.549 1.784 1.654 1.828 12 1.523 1.678 1.612 1.641 1.438 1.656 1.535 1.697 13 1.400 1.621 1.557 1.585 1.389 1.599 1.483 1.639 14 1.635 1.770 1.701 1.731 1.517 1.747 1.620 1.790 15 1.788 1.978 1.900 1.934 1.695 1.952 1.810 2.000 16 1.877 2.041 1.961 1.996 1.749 2.014 1.868 2.064 18 1.510 1.635 1.571 1.599 1.401 1.613 1.496 1.653 20 292 356 342 348 305 351 326 360 22 176 243 233 237 208 240 222 246 24 415 471 453 461 404 465 431 477 10 2.126 2.283 2.193 2.232 1.956 2.253 2.089 2.308 11 2.081 2.188 2.103 2.140 1.875 2.159 2.002 2.213 12 1.867 1.965 1.888 1.922 1.684 1.939 1.798 1.987 13 1.975 2.076 1.995 2.030 1.779 2.049 1.899 2.099 14 1.813 1.977 1.900 1.933 1.694 1.951 1.809 1.999 15 1.669 1.961 1.884 1.917 1.680 1.935 1.794 1.983 16 1.946 2.285 2.195 2.234 1.958 2.255 2.091 2.311 18 1.534 1.655 1.590 1.618 1.418 1.633 1.514 1.673 20 392 456 439 446 391 450 418 462 22 512 558 536 545 478 550 510 564 24 419 461 443 451 395 455 422 467
Wajan AL Biasa Polish Super Biasa Polish Master Production Schedule (Unit) Produk Tipe Jenis Ukuran
Berikut  adalah  load  profile  untuk  masing-masing stasiun kerja :
 Material Requirement Planning (MRP)
Jadwal Induk Produksi yang telah diverifikasi oleh RCCP kemudian diteruskan menuju perencanaan kebutuhan material atau MRP. MRP disusun  agar  perusahaan  dapat  melakukan perencanaan  kebutuhan  material  produksi  dengan baik, sehingga material dapat diperoleh tepat pada waktunya dan datang dengan kuantitas yang tepat pula.  Pada  MRP,  Gross  Requirement  (GR)  dipe- roleh  dari  data  permintaan  pada  MPS,  di  mana data  yang  pada  MPS  terakumula-si  dalam permintaan  bulanan,  maka  pada MRP  permintaan tersebut  dibagi  men-jadi  permintaan  mingguan  (1 bulan  =  4  minggu).  Sehingga  dalam  perhitungan yang dicontohkan oleh Wajan AL Biasa “10” GR dari item tersebut  :
GR  =  MPS  per  bulan  Wajan  AL  Biasa  “10”  /  4 Minggu = 1.847 unit / 4 minggu GR = 461 unit / Minggu
Dari  data  GR  yang  telah  diperoleh  pada  setiap periodenya,  maka  dapat  dilakukan  perhitungan kebutuhan  material  untuk  item  tersebut,  di  mana langkah  perhitungan  MRP  dilaksanakan  dengan urutan sebagai berikut :
1. Menentukan kebutuhan bersih ( Net
Requirements , NR)
berdasarkan
Gross
Requirement yang  telah  diketahui  pada  tiap periodenya.  Untuk  menentukan  NR  pada  periode pertama dapat digunakan Persamaan 2.21 sehingga dida-patkan NR seperti berikut ini : NR = GR + Allocation + SS – SR - 𝑃𝑂𝐻 𝑡−1 = 462 + 0 + 25 – 0 – 30 = 457 Unit 2. Kebutuhan bersih
yang telah diperhitungkan  kemudian  diturunkan  menjadi planned  order  receipts ,  di  mana  jumlah pemesanan  yang  direncanakan  sejumlah  lot  yang telah ditentukan oleh perusahaan.
3. Pesanan  yang  telah  datang  kemudian menjadi Projected  on  Hand (PoH),  di  mana  nilai PoH  diketahui  melaui  Persamaan  2.20,  sehingga diperoleh PoH pada awal periode sebagai berikut : PoH = On Hand periode awal + SR – GR = 30 + 580 – 462 = 148 unit
 Capacity Requirement Planning (CRP)
MRP  mengasumsikan  bahwa  apa  yang dijadwalkan dapat diterapkan, tanpa
memperhatikan  keterbatasan  kapasitas  (Gaspersz, 2012). Perencanaan
kebutuhan kapasitas ( Capacity  Requirement  Planning ,  CRP)  menguji asumsi tersebut dan mengidentifikas stasiun kerja yang  melebihi  kapasitas  ( overload )  dan  berada di bawah  kapasitas  (underload),  sehingga  dapat perusahaan dapat mengambil tindakan yang tepat. CRP membandingkan beban yang ditetapkan pada setiap stasiun kerja melalui planned order release yang  sudah  disusun  oleh  MRP  dengan  kapasitas yang  tersedia  pada  setiap  stasiun  kerja  dalam setiap periode waktu dari horizon perencanaan. Berdasarkan pada kebutuhan kapasitas yang telah diperoleh sebelumnya, kemudian verifikasi dilakukan untuk memeriksa ketersediaan kapasitas un-tuk  menjalankan  produksi  sesuai  work  order yang  telah  dikeluarkan  oleh  MRP.  Ketersediaan kapasitas  diperiksa  menggunakan  load  profile untuk membandingkan kebutuhan dengan ketersediaan kapasitas. Berikut adalah load profile stasiun kerja yang mengalami kekurangan:

## 3. Analisis Hasil
 Analisis hasil peramalan
Peramalan  permintaan  menggunakan  data historis  permintaan  selama  bulan  Januari  hingga Desember 2015 guna memperoleh data permintaan  hingga  delapan  bulan  ke  depan.  Data yang diperoleh tersebut menunjukka pola bergelombang  ( cycle )  sehingga  dalam  melakukan peramalan  penulis  memilih  metode  peramalan Moving  Averages  Model,  Single  Exponential Smoothing , dan Weighted Moving Averages.
Berdasarkan  pada  hasil  peramalan  menggunakan ketiga  model  tersebut,  dapat  dilihat  pada  Tabel 4.11, 4.14, dan 4.16, bila ketiganya dibandingkan terlihat bahwa model Single Exponential Smoothing dengan  menggunakan smoothness constant sebesar 0,9 memberikan hasil peramalan terbaik,  karena  memiliki  nilai  MAD  terkecil dengan  sebaran postive  error dan negative  error yang  merata  pada  peta  kontrol  tracking  signal. Pemilihan  nilai  smoothness  constant  sebesar  0,9 dilandasi  oleh  pola  data  historis  permintaan  yang fluktuatif  sehingga  diperlukan  pemulusan  yang tinggi  agar  model  SES  dapat  melakukan penyesuaian  yang  baik  terhadap  pola  data tersebut. Kemudian hasil peramalan yang diperoleh  melalui  model Single  Exponential Smoothing ini  menjadi  dasar  untuk  menentukan jumlah permintaan di periode mendatang.

##  Analisis Kapasitas Produksi
Data permintaan bulan Januari-Agustus 2016 yang telah diperoleh melalui peramalan yang telah dilakukan  sebelumnya  menjadi  acuan  untuk disusunnya  jadwal  induk  produksi.  Untuk mengetahui  apakah  jadwal  induk  produksi  yang telah  tersusun  dapat  diproduksi  maka  dilakukan verifikasi  terhadap  kapasitas  yang  dibutuhkan untuk  melakukan  produksi  sesuai  jadwal  yang telah  tersusun  menggunakan  RCCP.  Berdasarkan pada  Tabel  4.21  dapat  diketahui  kekura-ngan kapasitas yang terjadi pada stasiun kerja  Gerinda, Bubut,  dan  Polish.  Kekurangan  yang  terjadi  pada stasiun-stasiun  kerja  tersebut  dapat  diselesaikan dengan  cara  melakukan overtime ,  seperti  yang terlihat pada Gambar 4.16 dan 4.17. CRP menunjukkan bahwa telah terjadi kekurangan  kapasitas  pada  stasiun  kerja  Cetak Wajan  Super  15  dan  16,  sert  stasiun  kerja Gerinda,  Bubut,  dan  Polish.  Untuk  mengatasi kekurangan tersebut maka dilakukan penambahan kapasitas dengan cara melakukan lembur. Lembur yang  dilakukan  selama  tiga  jam  mengakibatkan kekurangan  yang  tersisa  hanya  ada  pada  stasiun kerja  Bubut  pada  periode  8  dan  31  dengan kekurangan  sebesar  68,43  menit  dan  943,44 menit.  Kekurangan  yang  masih  terjadi  kemudian disbukontrakkan  kepada  pihak  lain  selaku  mitra perusahaan, yaitu CV Prima AL, Mendungan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 1. Kesimpulan
Mengacu  pada  hasil  pengolahan  data  yang dilakukan pada bab sebelumnya, dapat disimpulkan  bahwa  ketidakmampuan  perusahaan untuk  memenuhi  permin-taan  diakibatkan  oleh kurangnya kapasitas produksi yang tersedia  pada stasiun  kerja  Gerinda,  Bubut,  dan  Polish. Berdasarkan  fakta  tersebut,  maka  perusahaan perlu melakukan suatu perencanaan strategis guna mengatasi  kekurangan  kapasitas  pada  dua  stasiun tersebut.
Strategi yang dapat dilakukan oleh perusahaan  agar  dapat  memenuhi  permin-taan adalah  dengan  cara  melakukan  lembur  pada stasiun kerja cetak wajan super ukuran 15 dan 16, Gerinda,  Bubut,  dan  Polish.  Lembur  dilakukan selama  tiga  jam.  Kemudian  kekurangan  yang masih terjadi pada stasiun kerja bubut di periode 8 dan  31  diselesaikan  dengan  cara  melakukan subkontrak  pekerjaan  yang  tersisa  kepada  mitra perusahaan, CV Prima AL, Mendungan.

## 2. Saran
Penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  dengan meneliti  permasalahan  yang  terjadi  pada  stasiun kerja  yang  menjadi bottleneck agar  dapat diketahui  secara  pasti  penyebab  ketiga  stasiun tersebut mengalami kekurangan kapasitas.

## DAFTAR PUSTAKA
Bauer, A., Bowden, R., 1994, Shop Floor Control Systems  :  From  Design  to  Implementation, Chapman & Hall, London.
Bowersox,  D  &  Closs,  D.,    1996, Logistical Management  :  The  Integrated  Supply  Chain Process ,  International  ed.,  McGraw-Hill  Book, Co., Singapore.
Fogarty, D., Blackstone, JR., J., 1991, Production & Inventory Management , 2nd ed., South-Western Publishing Co., Ohio.
Gasperz,  V.,  2012, All-In-One  :  Production  and Inventory Management for Supply Chain Professionals , edisi revisi.,
Vinchristo Publication, Bogor.
Narashiman, S., L., McLeavey, D., W., Billington, P.,  J.,  1995, Production  Planning  and  Inventory Control , Prentice-Hall, Inc., New Jersey. Sheikh,  K.,  2002, Manufacturing  Recource Planning (MRP II) With Introductio to ERP, SCM and  CRM ,  International  ed.,  McGraw-Hill,  Co., Singapore.
Tersine,  R.,  1994, Priciples  of  Inventory  and Materials  Management ,  4th  ed.,  Prentice-Hall, Inc., New Jersey.