## Ekonomis: Journal of Economics and Business
Vol 8, No 1 (2024): Maret, 282-293
Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Batanghari Jambi Address: Jl. Slamet Ryadi, Broni-Jambi Kodepos: 36122 Webite: http://ekonomis.unbari.ac.id, email: ekonomis.unbari@gmail.com ISSN 2597-8829 (Online), DOI: 10.33087/ekonomis.v8i1.1337

## Analisis Perencanaan Produksi Agregat pada CV. Pelangi Rex’s di Denpasar

## Anak Agung Istri Riska Pramodya Utami, Kastawan Mandala
Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Udayana Correspondence: riskapramodya01@gmail.com; kastawanmandala@unud.ac.id

## ABSTRAK
Fungsi  produksi  pada  setiap  perusahaan  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam  mengembangkan  suatu usaha  terutama  pada  bidang  industri.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  strategi  perencanaan  produksi agregat  yang  memiliki  biaya  terendah  pada  CV.  Pelangi  Rex’s.  Jenis  penelitian  menggunakan  pendekatan deskriptif  kuantitatif.  Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  wawancara  dan  observasi.  Teknik analisis  data  dilakukan  dengan  melakukan  peramalan  terhadap  permintaan  menggunakan  Metode Moving Average dan Exponential Smoothing ,  dan  metode  perencanaan  agregat  yang  digunakan  yaitu Chase  Strategy, Level  Strategy,  dan  Mixed  Strategy .  Berdasarkan  hasil  penelitian,  perhitungan  peramalan  yang  terpilih  yaitu untuk  produk Croissant adalah Moving  Average dan  produk  Roti  Tawar  dalam  perhitungan  peramalan  yang terpilih  yaitu  metode Exponential Smoothing . Strategi perencanaan produksi agregat yang  memiliki total biaya terendah  untuk Croissant dan  Roti  Tawar  yaitu Chase  Stratgy .  Implikasi  penelitian  ini  untuk  menambah referensi  bagi  akademis  yang  melakukan  penelitian  perencanaan produksi  agreat  dan  dapat  digunakan  sebagai bahan pertimbangan perusahaan dalam melakukan perencanaan produksi.
Kata Kunci: perencanaan produksi agregat, chase strategy , peramalan

## ABSTRACT
The production function in every company has a very important role in developing a business, especially in the industrial sector. This  study aims to determine the aggregate production planning strategy that has the lowest cost  at  CV.  Rainbow  Rex's.  This  type  of  research  uses  a  quantitative  descriptive  approach.  Data  collection methods used  are  interviews  and  observation.  Data analysis techniques are performed by  forecasting demand using the Moving Average and Exponential Smoothing Methods, and the aggregate planning methods used are the Chase Strategy, Level Strategy, and Mixed Strategy. Based on the research results, the selected forecasting calculation for Croissant products is the Moving Average and Fresh Bread products in the selected forecasting calculation,  namely  the  Exponential  Smoothing  method.  The  aggregate  production  planning  strategy  that  has the lowest total cost for Croissants and Fresh Bread is the Chase Strategy. The implication of this research is to add  references  for  academics  who  conduct  research  on  aggregate  production  planning  and  can  be  used  as material for company considerations in carrying out production planning.

## Keywords: agregate planning production, chase strategy, forecasting

## PENDAHULUAN
Fungsi  produksi  pada  setiap  perusahaan  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam membangun  dan  mengembangkan  suatu  usaha  terutama  pada  bidang  industri.  Dalam  industri manufaktur  dihadapkan  pada  berbagai  masalah  keterbatasan  faktor-faktor  produksi  seperti  bahan baku, kapasitas mesin, metode yang digunakan dalam proses produksi, modal kerja dan sumber daya manusia (Saputra, 2018). Penentuan jumlah produksi diawali dengan perencanaan produksi yang baik dan diakhiri dengan pengawasan. Perencanaan produksi adalah penentu awal dari tindakan yang harus dilakukan  di  masa  yang  akan  datang,  apa  yang  harus  dilakukan,  berapa  banyak  dan  kapan  harus melakukannya  (Juliantara  &  Mandala,  2020).  Perencanaan  produksi  membantu  dalam  menentukan berapa peningkatan kapasitas yang dibutuhkan dan penyesuaian-penyesuaian kapasitas apa saja yang perlu  dilakukan  (Muslimah  &  Orintianti,  2022).  Perencanaan  produksi,  di  sisi  lain,  adalah  langkah berurutan  atau  berstruktur  yang  diambil  dalam  pengaturan  manufaktur  untuk  memastikan  bahwa bahan  baku  strategis  (bahan,  orang,  uang,  dan  mesin)  tersedia  pada  waktu  yang  tepat  sehingga mencapai tujuan suatu perusahaan (Vincent et al., 2018).
Ketika  suatu  perusahaan  tidak  melakukan  atau  menerapkan  perencanaan  produksi,  maka menimbulkan biaya perencanaan yang tidak efisien, over produksi dan under produksi. Over produksi atau  kelebihan  produksi  berdampak  pada  biaya-biaya  penyimpanan,  ketika  produksi  yang  dilakukan berlebihan maka biaya penyimpanan  akan  semakin tingg. Biaya penyimpanan ini seperti  biaya  sewa gudang,  biaya  administrasi  pergudangan,  biaya  kerusakan,  hingga  kehilangan,  sedangkan under produksi  atau  kekurangan  produksi  akan  berdampak  pada  kehilangan  pelanggan  yang  dikarenakan kekurangan stok (Nugraha et al., 2020). Hal ini juga dinamakan dengan Stockout Cost, dimana biaya yang terjadi dikarenakan perusahaan mengalami kekurangan stok produk untuk memenuhi permintaan dari  konsumen.  Merencanakan  produksi  sangatlah  penting  untuk  mengoptimalkan  biaya  yang  akan dikeluarkan saat produksi (Adriantantri & Indriani, 2021). Dasar untuk melakukan suatu perencanaan produksi  adalah  perkiraan  permintaan,  dimana  untuk  mengetahui  permintaan  harus  dilakukan  suatu peramalan permintaan.
Perencanaan produksi adalah penentu awal dari tindakan yang harus dilakukan di masa yang akan datang, apa yang harus dilakukan, berapa banyak dan kapan harus melakukannya (Juliantara & Mandala,  2020).  Perencanaan  produksi,  di  sisi  lain,  adalah  langkah  berurutan  atau  berstruktur  yang diambil dalam pengaturan manufaktur  untuk  memastikan bahwa bahan baku strategis (bahan, orang, uang, dan mesin) tersedia pada waktu yang tepat sehingga mencapai tujuan suatu perusahaan (Vincent et  al.,  2018).  Perencanaan  produksi  bertujuan  memberikan  keputusan  yang  optimum  berdasarkan sumber  daya  yang  dimiliki  perusahaan  dalam  memenuhi  permintaan  akan  produksi  yang  dihasilkan, seperti  kapasitas  mesin,  tenaga  kerja,  teknologi,  dan  lain-lainnya  (Baroto,  2002).  Ada  beberapa strategi  yang dapat dilakukan untuk melakukan perencanaan yaitu dengan memanipulasi  persediaan, laju  produksi,  jumlah  tenaga  kerja,  kapasitas  atau  variabel  terkendali  lainnya  (Hairiyah  &  Amalia, 2018).  Perencanaan  produksi  yang  tidak  tepat  dapat  mengakibatkan  tinggi  atau  rendahnya  tingkat persediaan produk, sehingga dapat mengakibatkan tingginya peningkatan ongkos simpan atau ongkos kehabisan persediaan, dan yang lebih parahnya lagi, hal tersebut dapat mengurangi kualitas pelayanan konsumen pada keterlambatan penyerahan produk (Nasution & Prasetyawan, 2008).
Menurut  Kurniasari  (2018),  terdapat  langkah-langkah  pokok  dalam  membuat  suatu perencanaan produksi adalah sebagai berikut: Menentukan tujuan yang akan dicapai yang memiliki 3 (tiga)  syarat  yaitu  harus  jelas,  mungkin  dicapai,  tidak  terlalu  ringan.  Menentukan  kedudukan perusahaan  yang  berkaitan  dengan  tujuan  yang  akan  dicapai.  Hal  ini  juga  dapat  berarti  menentukan tujuan-tujuan  antara  atau  sub  tujuan  yang  akan  menopang  pencapaian  tujuan  utama  tersebut. Menentukan  faktor-faktor  yang  dapat  mendukung  dan  yang  menghambat  tercapainya  suatu  tujuan yang  diinginkan  oleh  perusahaan  tersebut.  Merumuskan  kegiatan  yang  akan  dilaksanakan  untuk memperoleh  perencanaan  produksi  yang  efektif  harus  dipastikan  bahwa  keengganan  dalam merumuskan  tujuan  dapat  dihindari  agar  semua  pihak  akan  memperoleh  kejelasan  atas  sasaran  yang akan dikehendakinya (Kurniasari, 2018).
Peramalan  merupakan  suatu  seni  dan  ilmu  pengetahuan  dalam  upaya  untuk  memprediksi kondisi  masa  depan  dengan  melihat  atau  menguji  situasi  masa  lalu  (Heizer  &  Render,  2015). Peramalan  dapat  dilakukan  dengan  metode Time  Series .  Peramalan  dapat  dilakukan  dengan  metode Time  Series .  Peramalan  permintaan  adalah  proyeksi  atas  permintaan  untuk  produk  atau  jasa  suatu perusahaan yang mengendalikan produksi, kapasitas serta sistem penjadwalan dan menjadi input bagi perencanaan  keuangan,  pemasaran,  dan  sumber  daya  manusia.  Hal  ini  berperan  penting  terutama untuk meramalkan seberapa besar jumlah permintaan akan barang/jasa, bagaimana dengan persediaan yang  ada,  mencocokkan  antara  persediaan  dan  permintaan  agar  tidak  terjadi  kesenjangan  antara persediaan dan permintaan (Ahmad, 2018).
Dalam  hubungannya  dengan  horizon  waktu  peramalan,  maka  kita  dapat  mengelompokkan peramalan  tersebut  kedalam  3  (tiga)  kelompok  sesuai  dengan  jangka  waktu  masing-masing,  yaitu sebagai berikut (Nasution & Prasetyawan, 2008), Peramalan Jangka Panjang, umumnya mulai dari 2 (dua) sampai 10 tahun. Peramalan ini dapat digunakan untuk perencanaan produksi dan perencanaan sumber daya. Peramalan Jangka Menengah, umumnya dari 1 (satu) sampai 24 bulan. Pada peramalan ini  digunakan  untuk  menentukan  aliran  kas,  perencanaan  produksi,  dan  penentuan  anggaran  biaya produksi.  Peramalan  Jangka  Pendek,  pada  umumnya  dimulai  dari  satu  sampai  lima  minggu. Peramalan  ini digunakan  untuk mengambil  suatu keputusan dalam hal perlu atau tidaknya jam  kerja lembur, penjadwalan kerja, dan lain-lain.
Anak Agung Istri Riska Pramodya Utami dan Kastawan Mandala, Analisis Perencanaan Produksi Agregat pada CV. Pelangi Rex’s di Denpasar
Pada peramalan terdapat beberapa metode seperti metode Time Series untuk menganalisisnya meliputi pendekatan awam ( naive approach ), moving average , dan exponential smoothing (Heizer & Render,  2015). Single  moving  average ,  dan simple  exponential  smoothing (Reicita,  2019), linear regression with time , seasonal adjustment (Putridewi et al, 2020), double exponential smoothing dan holts  winter . Moving  average dapat  digunakan  sebagai  alat  peramal.  Pada  kasus  tertentu, Moving Average lebih baik daripada metode least square. Moving average hanya menggunakan rata-rata data permintaan  masa  lampau  dalam  jumlah  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Untuk  setiap  periode, moving average yang baru dihitung dengan  mengabaikan permintaan pada periode yang  paling  awal dan memasukkan permintaan pada periode paling akhir.
Exponential  Smoothing dimana  setiap  metode  dalam  peramalan  produksi  ( forecasting )  yang bersifat kuantitatif memerlukan adanya penyesuaian terhadap fluktuasi permintaan produk. Di dalam exponential smoothing kita berusaha menambahkan suatu faktor yang disebut smoothing constant dan diberikan  simbol  alpha.  Trend  Analisis  menggunakan  metode  kuadrat  yang  terkecil  ( least  square method ) dapat memperoleh besarnya nilai yang digunakan pada titik tengah maka harga konstan a dan b  diperoleh  dari  persamaan.  Terdapat  beberapa  penelitian  yang  menggunakan  motode time  series diantaranya,  penelitian  Mujib  et  al  (2022)  membuktikan  bahwa  dengan  menggunakan  metode eksponential smoothing, strategi yang memiliki total biaya minimum adalah chase strategy. Penelitian Reicita  (2019),  membuktikan  bahwa  dengan  menggunakan single  exponential  smoothing ,  strategi yang memiliki total biaya produksi terkecil dalam  yaitu chase strategy dan level  strategy .  Penelitian Putridewi  et  al  (2020)  membuktikan  bahwa  dengan  menggunakan moving  average ,  strategi  yang memiliki  total  biaya  terkecil  yaitu mixed  strategy .  Rianthong  &  Ruekkasaem  (2019)  dan  Rafi  et  al (2021),  membuktikan  bawa  dengan  menggunakan  metode quadratic  trend  method dan winter multiplicative method, strategi terbaik yang dipilih yaitu menggunakan level straregy.
Perencanaan  Produksi  Agregat  merupakan  suatu  rencana  yang  menyertakan  tingkat  ramalan untuk kelompok produk barang  jadi, persediaan,  kekurangan, dan perubahan tenaga  kerja  (Heizer  & Render, 2015). Untuk perencanaan agregat strategi  yang digunakan antara  lain: chase strategy , level strategy ,  dan mixed  strategy (Reicita,  2019).  Penelitian  Patrobas  et  al.  (2021),  membuktikan  bahwa perusahaan  menggunakan chase  strategy sebagai  strategi  perencanaan  agregat  karena  menghasilkan biaya  perencanaan  produksi  paling  minimum  dan  mampu  menghasilkan  penghematan  dari  biaya produksi  awal.  Kemudian  penelitian  Juliantara  &  Mandala  (2020),  perusahaan  yang  melakukan perencanaan agregat terlebih dahulu menggunakan chase strategy sehingga dapat melakukan produksi dengan  biaya  produksi  terkecil.  Penelitian  Hairiyah  &  Amalia  (2018)  dengan  menggunakan chase strategy ,  Reicita,  (2019)  menggunakan chase  strategy dan level  strategy ,  Nurfatimah  &  Handayati (2019) menggunakan linear programming strategy .
Peramalan  dan  perencanaan  produksi  sangatlah  penting  dilakukan  oleh  perusahaan  industry bidang  makanan  seperti Bakery. Penelitian  Ratih  et  al  (2022),  menggunakan  metode  agregat  dengan tiga  strategi,  seperti: level  strategy , chase  strategy ,  dan mixed  strategy .  Menurut  Heizer  &  Render (2015)  dan  Putridewi  et  al  (2020)  terdapat  tiga  strategi  yang  digunakan  dalam  perencanaan  agregat, yaitu: chase  strategy merupakan  strategi  yang  mencoba  untuk  mencapai  tingkat  output  dari  setiap periode yang memenuhi peramalan permintaan pada periode tersebut. Chase strategy digunakan untuk meminimalkan  dan  menstabilkan  level  inventory  (Reicita,  2019) . Selain  itu  kapasitas  produksi divariasikan dengan menggunakan jam kerja lembur ( overtime ), jam kerja reguler ( reguler time ), dan subkontrak  (Pattiapon  &  Maitimu,  2021). Chase  Strategy ,  menyesuaikan  tingkat  produksi  terhadap fluktuasi  permintaan  dengan  mengubah-ubah  jumlah  tenaga  kerja  melalui  hiring  dan  firing. Chase strategy cocok  digunakan  ketika  biaya  persediaan  tinggi  namun  akan  menyebabkan  keresahan  pada karyawan (Juliantara & Mandala, 2020).
Level strategy merupakan strategi perencanaan agregat dengan tingkat produksi yang konstan dari  satu  periode  ke  periode  lain.  Strategi  ini  bisa  dilakukan  dengan  mengubah  tingkat  persediaan dimana  manajer  operasional  bisa  meningkatkan  persediaan  selama  periode  permintaan  yang  rendah untuk memenuhi permintaan yang tinggi pada masa mendatang (Juliantara & Mandala, 2020). Level strategy , menggunakan jumlah tenaga kerja serta inventory dan backorder. Mixed strategy merupakan kombinasi  strategi  perencanaan  produksi  antara  chase  strategy  dan  level  strategy  dengan memperhitungkan  biaya  tenaga  kerja  overtime  dan  jumlah  produksi  menyesuaikan  dengan  rata-rata permintaan per-tiga bulan (Sari & Maharani, 2020). Mixed strategy memiliki ciri-ciri tingkat produksi
yang  digabung  dengan  tingkat  permintaan  yang  tetap,  menggabungkan  dua  strategi  level  dan  chase, order backlogs, dan lost sales (Reicita, 2019) .
Metode  perencanaan  produksi  agregat,  terdapat  dua  metode,  yaitu:  metode  tabel  dan  grafik serta  metode  transportasi  (Herjanto,  2007).  Perencanaan  agregat  dengan  metode  tabel  dan  grafik. Tahap-tahap  dalam  perencanaan  agregat  dengan  metode  tabel  dan  grafik  sebagai  berikut,  tentukan tingkat permintaan pada masing-masing periode, tentukan kapasitas untuk waktu normal, lembur, dan subkontrak  pada  masing-masing  periode,  tentukan  biaya  tenaga  kerja,  biaya  penambahan  dan pengurangan  tenaga  kerja,  biaya  penyimpanan  persediaan,  dan  biaya  kekurangan  persediaan ( backlog ), tentukan kebijakan perusahaan terhadap tenaga kerja dan tingkat persediaan, kembangkan rencana alternatif dan uji biaya totalnya, dan pilih alternatif yang memberikan biaya total terendah.
Perencanaan  agregat  dengan  metode  transportasi.  Metode  transportasi  adalah  suatu  metode yang digunakan untuk mengatur distribusi dari sumber-sumber yang menyediakan produk yang sama ke  tempat  tujuan  secara  optimal  (Herjanto,  2007).  Metode  transportasi  pemrograman  linier ( transportation method of linear programming ) merupakan salah satu metode untuk meminimalisasi biaya  dan  fleksibel  karena  dapat  merinci  produksi  reguler  dan  overtime  di  setiap  periode  tertentu, jumlah  unit  yang  disubkontrakkan  (Heizer  &  Render,  2015).  Metode  transportasi  berfungsi  dengan baik  ketika  menganalisis  pengaruh  dari  penyimpanan  persediaan,  overtime,  dan  subkontrak, sedangkan  metode  ini  tidak  akan  berfungsi  ketika  biaya  bersifat  nonlinear,  merekrut  dan memberhentikan pekerja.
Sebelum  menggunakan  model  transportasi  terdapat  beberapa  informasi  penting  yang  perlu diketahui  agar  metode  ini  dapat  diaplikasikan,  yaitu  dengan  (Nasution  &  Prasetyawan,  2008), kapasitas  pasokan  dapat  dinyatakan  dalam  unit  yang  sama  dengan  kebutuhan,  total  kapasitas  untuk perencanaan  harus  sama  dengan  total  peramalan  kebutuhan.  Jika  tidak  sama  maka  dapat menggunakan  variabel  bayangan  ( dummy )  sebanyak  jumlah  selisihnya.  Dummy  dimulai  dari  nol, menghitung terlebih dahulu total permintaan seluruh produk selama lamanya waktu perencanaan dan masukkan  dalam  kolom  ketiga,  menghitung  kapasitas  yang  tersedia  untuk  setiap  pilihan  produksi selama  lamanya  waktu  perencanaan  dan  masukkan  dalam  baris  ketiga,  menghitung  ongkos  per  unit dan  masukkan  dalam  sel-sel  di  tengah  tabel  transportasi,  dan  mengoptimalkan  rencana  produksi  di setiap  periode,  di  mulai  dari  periode  paling  awal  sampai  periode  paling  akhir  dengan  menggunakan kapasitas  produksi  termurah  agar  seluruh  permintaan  dapat  terpenuhi  tepat  waktu  tanpa  adanya pembatalan pesanan atau penundaan pengiriman.
Hasil  penelitian  ini  yaitu  dengan  menerapkan  perencanaan  agregat  dengan Mixed  Strategy dapat  mengoptimalkan  biaya  dan  mengefisienkan  waktu  produksi.  CV.  Pelangi  Rex’s  merupakan produsen roti dan kue  yang mengedepankan  kualitas  yang prima dengan  harga yang  terjangkau bagi masyarakat.  Perusahaan  ini  menggunakan  sistem make  to  stock dalam  memproduksi  roti. Make  to stock (MTS)  adalah  suatu  strategi  yang  dilakukan  oleh  produsen  dengan  memproduksi  tanpa menunggu  pesanan  dari  pelanggan.  Produk  yang  memiliki  permintaan  tinggi  dan  berproduksi continue ( continue  process), seperti :  Croissant dan  Roti  Tawar.  Setiap  varian  roti  memiliki  bahan baku dan bahan penolong yang sama, namun memiliki standar pengerjaan yang berbeda.
Tabel  1  dapat  diketahui  produk  Croissant,  memiliki  penjualan  tertinggi  terjadi  pada  bulan Desember  2022  sebanyak  756.000  pcs  dan  penjualan  terendah  pada  bulan  Januari  2022  sebanyak 133.200  pcs.  Data  penjualan  dan  produksi  ini  memiliki  pola  yang  berfluktuasi,  dimana  terdapat kelebihan  dan  kekurangan  yang  berbeda-beda  setiap  bulannya.  Penjualan  yang  berfluktuasi  setiap bulannya, namun perusahaan memiliki kapasitas produksi pada produk Croissant dengan pola konstan setiap bulannya sebanyak 200.000 pcs.
Tabel 1.

## Perbandingan Data Penjualan dan produksi Croissant Selama Januari – Desember 2022
Bulan Penjualan (pcs) Produksi (pcs) Kelebihan/ Kekurangan Produk Januari 2022 133.200 200.000 66.800 Februari 2022 141.600 200.000 58.400 Maret 2022 337.200 200.000 -137.200 April 2022 231.600 200.000 -31.600 Mei 2022 171.600 200.000 28.400 Juni 2022 430.800 200.000 -230.800 Juli 2022 660.000 500.000 -160.000
Agustus 2022 528.000 500.000 -28.000 September 2022 648.000 500.000 -148.000 Oktober 2022 684.000 600.000 -84.000 November 2022 612.000 600.000 -12.000 Desember 2022 756.000 600.000 -156.000
Sumber: CV. Pelangi Rex’s, 2022
Kelebihan  produk Croissant terjadi  pada  bulan  Januari  sebesar  66.800  pcs,  bulan  Februari sebanyak  58.400  pcs,  dan  bulan  Mei  sebanyak  28.400  pcs.  Sedangkan  kekurangan  produk  sering terjadi pada bulan Maret sebesar 137.200 pcs, April sebanyak 31.600 pcs, Juni sebanyak 230.800, Juli sebanyak  160.000,  Agustus  sebanyak  28.000  pcs,  September  sebanyak  148.000  pcs,  Oktober sebanyak  84.000  pcs,  November  sebanyak  12.000  pcs,  dan  sebanyak  156.000  pcs  pada  bulan Desember. Sementara untuk produk Roti Tawar dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.

## Perbandingan Data Penjualan dan produksi Roti Tawar Selama Januari – Desember 2022
Bulan Penjualan (pcs) Produksi (pcs) Kelebihan/ Kekurangan Produk Januari 2022 28.320 25.000 -3.320 Februari 2022 26.400 25.000 -1.400 Maret 2022 16.000 25.000 9.000 April 2022 46.400 25.000 -21.400 Mei 2022 37.680 25.000 -12.680 Juni 2022 15.840 25.000 9.160 Juli 2022 26.400 25.000 -1.400 Agustus 2022 33.600 25.000 -8.600 September 2022 44.800 25.000 -19.800 Oktober 2022 33.200 25.000 -8.200 November 2022 12.400 25.000 12.600 Desember 2022 33.600 25.000 -8.600
Sumber: CV. Pelangi Rex’s, 2022
Tabel 2, dapat diketahui produk Roti  Tawar,  memiliki penjualan tertinggi terjadi pada bulan April  2022  sebanyak  46.400  pcs  dan  penjualan  terendah  pada  bulan  November  2022  sebanyak 133.200 pcs.  Kapasitas  produksi  pada  produk  Roti  Tawar  memiliki  pola  konstan.  Kelebihan  produk Roti  Tawar  terjadi  pada  bulan  Maret  sebesar  9.000  pcs,  bulan  Juni  sebanyak  9.160  pcs,  dan  bulan November  sebanyak  12.600  pcs.  Sedangkan  kekurangan  produk  sering  terjadi  pada  bulan  Januari sebesar  3.320  pcs,  Februari  sebanyak  1.400  pcs,  April  sebanyak  21.400  pcs,  Juli  sebanyak  1.400, Agustus  sebanyak  8.600  pcs,  September  sebanyak  19.800  pcs,  Oktober  sebanyak  8.200  pcs,  dan sebanyak 8.600 pcs pada bulan Desember. Permasalahan kelebihan dan kekurangan yang terjadi pada produk  Croissant  dan  Roti  Tawar  disebabkan  oleh,  CV.  Pelangi  Rex’s  belum  melakukan  peramalan terhadap permintaan, dan CV. Pelangi Rex’s belum menentukan strategi perencanaan produksi mana yang  cocok  untuk  digunakan  dalam  upaya  mengoptimalkan  biaya  dan  produksi,  dari  masalah  yang ada,  maka  perlu  dilakukannya  penelitian  mengenai  perencanaan  produksi  agregat  pada  CV.  Pelangi Rex’s Di Denpasar.

## METODE
Jenis  penelitian  merupakan  penelitian  deskriptif  kuantitatif  yang  artinya  penelitian  ini menghasilkan angka dan angka ini dijelakan dengan menarik kesimpulan dari fenomena yang terjadi. Lokasi penelitian ini dilakukan di Denpasar pada peusahaan CV. Pelangi Rex’s dengan menganalisis produk yang paling banyak diproduksi  yaitu Croissant dan Roti Tawar. Obejk  yang digunakan pada penelitian ini adalah Perencanaan Produksi  Agregat pada CV. Pelangi Rex’s, produk yang dianalisis adalah Croissant dan  Roti  Tawar.  Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  perkiraan permintaan,  persediaan  awal,  kapasitas  produksi,  dan  biaya  perencanaan  produksi  agregat  yang meliputi  biaya  tenaga  kerja reguler, biaya  tenaga  kerja  lembur,  biaya  penyimpanan,  dan  biaya part- time. Metode pengumpulan data dilakukan dengan tanya jawab secara langsung dan observasi dengan pihak perusahaan. Setelah data terkumpul, maka data tersebut akan diolah melalui tahap-tahap, yaitu: Membuat  peramalan  permintaan  pada  bulan  Januari  –  Desember  2022  menggunakan  metode
Anak Agung Istri Riska Pramodya Utami dan Kastawan Mandala, Analisis Perencanaan Produksi Agregat pada CV. Pelangi Rex’s di Denpasar
peramalan Moving  Average , Exponential  Smoothing dengan  menggunakan  aplikasi Software  POM QM  for  Windows 5.2  dan Software  Microsoft  Excel  2013 .  Berikut  merupakan  metode  yang  akan digunakan dan akurasi nilai peramalan yang akan digunakan:

## Moving Average
A  =  Permintaan  aktual  pada  periode-t;  N  =  Jumlah  data  permintaan  yang  dilibatkan  dalam perhitungan Exponential Smoothing F t+1 = F t + α (A t – F t ) Dimana: F t+1 = permintaan periode ke-t; F t = ramalan permintaan periode ke-t; A t = permintaan actual periode ke-t; dan α = smoothing constant
Menentukan  standar  kesalahan  eror  menggunakan  tiga  metode  akurasi  peramalan,  yaitu: Mean  Square  Eror (MSE), Mean  Absolute  Deviation (MAD),  dan Mean  Absolute  Percentage  Eror (MAPE).
Mean Square Eror
Dimana:  A t =  Permintaan  Aktual  pada  periode-t;  F t =  Peramalan  Permintaan  pada  periode-t;  n  = Jumlah periode peramalan yang terlibat Mean Absolute Deviation
Dimana:  A t =  Permintaan  Aktual  pada  periode-t;  F t =  Peramalan  Permintaan  pada  periode-t;  n  = Jumlah periode peramalan yang terlibat Mean Absolute Percentage Eror
Dimana:  A t =  Permintaan  Aktual  pada  periode-t;  F t =  Peramalan  Permintaan  pada  periode-t;  n  = Jumlah periode peramalan yang terlibat
Membuat  perencanaan  produksi  agregat  menggunakan  pendekatan  heuristik  dengan menggunakan  hasil  peramalan  yang  memiliki  tingkat  kesalahan  yang  terkecil  sebagai  inputnya. Metode  perencanaan  produksi  agregat  yang  akan  digunakan  yaitu: Chase  Strategy ,  metode perencanaan  yang  menyesuaikan  banyaknya  pekerja  dengan  unit  produksi  yang  dihasilkan  dari peramalan, sehingga menimbulkan biaya hiring/layoff/part-time , Level Strategy, metode perencanaan dengan  tingkat  unit  produksi  yang  konstan  yang  memiliki  total  yang  sama  dengan  total  peramalan selama 1 tahun, dan Mixed Strategy , kombinasi metode perencanaan Chase dan Level Strategy dengan menghitung  kemungkinan  adanya  biaya  lembur,  dan  memilih  strategi  yang  memiliki  total  biaya terkecil.
HASIL
Sumber: data olahan
Gambar 1
Pola Permintaan Croissant dan Roti Tawar di CV. Pelangi Rex’s Periode Januari-Desember
Anak Agung Istri Riska Pramodya Utami dan Kastawan Mandala, Analisis Perencanaan Produksi Agregat pada CV. Pelangi Rex’s di Denpasar
Setelah mengetahui pola permintaan Croissant dan Roti Tawar pada bulan Januari-Desember 2022,  selanjutnya  ialah  melakukan  perhitungan  peramalan  permintaan Croissant dan  Roti  Tawar untuk  bulan  Januari-Desember  2023  untuk  mengetahui  hasil  peramalan  permintaan  digunakan perhitungan  menggunakan  metode Moving  Average menggunakan  rata-rata  3  bulanan  dan Exponential  Smoothing menggunakan alpha 0,59  untuk Croissant dan alpha 0,1  untuk  Roti  Tawar. Alpha yang  digunakan  pada  perhitungan  metode Exponential  Smoothing didapatkan  dengan melakukan trial and eror α = 0,1 hingga 1,0 menggunakan Software POM QM for Windows 5.2 dan Software  Microsoft  Excel  2013 untuk  mendapatkan alpha mana  yang  memiliki  hasil  penghalusan terkecil. Tabel 4.3 merupakan tabel perbandingan nilai MAD, MSE, dan MAPE dari hasil perhitungan Moving Average dan Exponential Smoothing .
Tabel 3 Perbandingan Nilai MAD, MSE, DAN MAPE Metode Moving Average dan Exponential
Smoothing CROISSANT ROTI TAWAR Metode Moving Average Exponential Smoothing Moving Average Exponential Smoothing MAD 118044 111615 12424 9605 MSE 24994133333 22074885544 222281086 132445106 MAPE 23,7% 24,8% 54,1% 42,3%

## Sumber: data olahan
Hasil perhitungan Moving Average dan Exponential Smoothing dibantu dengan menggunakan Software  Microsoft  Excel  2013 .  Kedua  hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  hasil  peramalan permintaan metode Moving Average : Croissant memiliki nilai MAPE sebesar 23,7% dan Roti Tawar sebesar 54,1%, sedangkan metode Exponential Smoothing, Croissant memiliki MAPE sebesar 24,8% dan  Roti  Tawar  sebesar  42,3%.  Pemilihan  metode  terbaik  dalam  melakukan  peramalan  permintaan dengan memilih metode dengan nilai MAPE terkecil. Sementara metode dengan nilai MAPE terkecil adalah metode Moving Average untuk Croissant dan Exponential Smoothing untuk Roti Tawar.
Sumber: data olahan
Gambar 2
Pola Permintaan Croissant dan Roti Tawar di CV. Pelangi Rex’s Periode Januari-Desember
2023 Tabel 4 Peramalan Permintaan Croissant dan Roti Tawar Bulan Januari-Desember 2023 Croissant Roti Tawar Metode Moving Average Metode Exponential Smoothing Bulan Penjualan (pcs) Bulan Penjualan (pcs) Januari 2023 204000 Januari 2023 28320 Februari 2023 236800 Februari 2023 28128 Maret 2023 246800 Maret 2023 26915 April 2023 278000 April 2023 28864 Mei 2023 420800 Mei 2023 29745 Juni 2023 539600 Juni 2023 28355
Juli 2023 612000 Juli 2023 28159 Agustus 2023 620000 Agustus 2023 28703 September 2023 648000 September 2023 30313 Oktober 2023 684000 Oktober 2023 30602 November 2023 684000 November 2023 28782 Desember 2023 756000 Desember 2023 29263 Total 5930000 Total 346149
Sumber: data olahan
Tabel  4  hasil  perhitungan  perkiraan  peramalan  pada  CV.  Pelangi  Rex’s,  diketahui  bahwa metode  peramalan  yang  terbaik  digunakan  untuk  masing-masing  produk  yaitu Croissant menggunakan  metode Moving  Average dengan  MAPE  sebesar  23,7%  dengan  total  perkiraan 5.930.000 pcs  dan  Roti  Tawar  menggunakan  metode Exponential  Smoothing dengan  MAPE  sebesar 42,3%  dengan  total  perkiraan  sebanyak  346.149  pcs.  Setelah  perhitungan  peramalan,  selanjutnya adalah  melakukan  perhitungan  perencanaan  produksi  agregat  menggunakan  pendekatan  heuristik dengan menerapkan Chase Strategy, Level Strategy, dan Mixed Strategy. Perencanaan  produksi  agregat Chase  Strategy merupakan  strategi  yang  dimana  jumlah forecast dan unit produksi memiliki jumlah sama yang artinya perencanaan produksi yang melakukan pengendalian  tenaga  kerja  dengan  mengikuti  banyaknya  produksi,  dikarenakan Chase  Strategy memiliki  ciri-ciri  dimana  unit  produksi  akan  mengikuti  tingkat  peramalan  periode  tersebut  (Khan  et al., 2023). Ketika menambah atau mengurangi karyawan maka ada biaya hire/layoff/part-time sesuai dengan  kebutuhan  perusahaan,  namun  jika  tidak  melakukan  penambahan  karyawan  maka  hanya mengeluarkan  biaya overtime .  Pada  penelitian  ini  perusahaan  menggunakan  pengendalian  pekerja paruh waktu atau part-time .

## Tabel 5 Perencanaan Produksi Agregat Chase Strategy Croissant
Bulan Forecast Unit Produksi Pe ke rja Aktual Pe ke rja dibutuhkan Pe rse diaan Gaji Pe ke rja Part-time Biaya Pe nyimpanan Total 1 204000 204000 22 9 20000 Rp  16.320.000   Rp              -     Rp  1.800.000   Rp  18.120.000 2 236800 236800 22 11 20000 Rp  18.944.000   Rp              -     Rp  1.800.000   Rp  20.744.000 3 246800 246800 22 11 20000 Rp  19.744.000   Rp              -     Rp  1.800.000   Rp  21.544.000 4 278000 278000 22 12 20000 Rp  22.240.000   Rp              -     Rp  1.800.000   Rp  24.040.000 5 420800 420800 22 19 20000 Rp  33.664.000   Rp              -     Rp  1.800.000   Rp  35.464.000 6 539600 539600 22 24 20000 Rp  43.168.000   Rp   2.400.000   Rp  1.800.000   Rp  47.368.000 7 612000 612000 22 27 20000 Rp  48.960.000   Rp   6.000.000   Rp  1.800.000   Rp  56.760.000 8 620000 620000 22 28 20000 Rp  49.600.000   Rp   7.200.000   Rp  1.800.000   Rp  58.600.000 9 648000 648000 22 29 20000 Rp  51.840.000   Rp   8.400.000   Rp  1.800.000   Rp  62.040.000 10 684000 684000 22 30 20000 Rp  54.720.000   Rp   9.600.000   Rp  1.800.000   Rp  66.120.000 11 684000 684000 22 30 20000 Rp  54.720.000   Rp   9.600.000   Rp  1.800.000   Rp  66.120.000 12 756000 756000 22 34 20000 Rp  60.480.000   Rp 14.400.000   Rp  1.800.000   Rp  76.680.000
Total 5930000 5930000
Rp 474.400.000   Rp 57.600.000   Rp21.600.000   Rp 553.600.000 Croissant Chase Strategy  (MA) Biaya Resource
Sumber: data olahan
Tabel 6.

## Perencanaan Produksi Agregat Chase Strategy Roti Tawar
Bulan Forecast Unit Produks i Pe ke rja Aktual Pe ke rja dibutuhkan Pe rs e diaan Gaji Pe ke rja Part-time Biaya Pe nyimpanan Total 1 28320 28320 22 22 2000 Rp  38.883.360   Rp           -     Rp  2.700.000   Rp  41.583.360 2 28128 28128 22 21 2000 Rp  38.619.744   Rp           -     Rp  2.700.000   Rp  41.319.744 3 26915 26915 22 21 2000 Rp  36.954.570   Rp           -     Rp  2.700.000   Rp  39.654.570 4 28864 28864 22 22 2000 Rp  39.629.833   Rp           -     Rp  2.700.000   Rp  42.329.833 5 29745 29745 22 23 2000 Rp  40.840.313 Rp1.200.000   Rp  2.700.000   Rp  44.740.313 6 28355 28355 22 22 2000 Rp  38.931.114 Rp           -    Rp  2.700.000   Rp  41.631.114 7 28159 28159 22 21 2000 Rp  38.662.723 Rp           -    Rp  2.700.000   Rp  41.362.723 8 28703 28703 22 22 2000 Rp  39.409.730 Rp           -    Rp  2.700.000   Rp  42.109.730 9 30313 30313 22 23
2000 Rp  41.619.797 Rp1.200.000   Rp  2.700.000   Rp  45.519.797 10 30602 30602 22 23
2000 Rp  42.016.178 Rp1.200.000   Rp  2.700.000   Rp  45.916.178 11 28782 28782 22 22 2000 Rp  39.517.080 Rp           -    Rp  2.700.000   Rp  42.217.080 12 29263 29263 22 22 2000 Rp  40.178.652 Rp           -    Rp  2.700.000   Rp  42.878.652 Total 346149 346149 Rp 475.263.093   Rp3.600.000   Rp32.400.000   Rp 511.263.093
Roti Tawar Chase Strategy  (ES) Biaya Resource
Sumber: data olahan
Berdasarkan  perhitungan  pada  Tabel  5  dan  6,  Perhitungan  perencanaan  produksi  agregat menggunakan  unit  produksi  yang  mengikuti  jumlah  ramalan  (permintaan).  Pekerja  yang  dimiliki perusahaan  sebanyak  22  orang.  Unit  produksi  yang  mengikuti  jumlah  ramalan,  membuat  jumlah pekerja yang dibutuhkan sesuai dengan permintaan produk. Tenaga kerja yang digunakan tidak tetap ini  mengakibatkan  bertambahnya  pekerja part-time sehingga  mengeluarkan  biaya part-time. Hasil perhitungan  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan Chase  Strategy ,  produk Croissant memiliki total  biaya  sebesar  Rp  553.600.000,  sedangkan  untuk  Roti  Tawar  memiliki  total  biaya  sebanyak  Rp 511.263.093.  Strategi  kedua  yaitu  Perencanaan  Produksi  Agregat  Level  Strategy.  Perencanaan produksi  agregat level  strategy merupakan  metode  perencanaan  dengan  tingkat  unit  produksi  yang konstan  yang  memiliki  total  yang  sama  dengan  total  peramalan  selama  1  tahun.  Tabel  7  dan  8 merupakan  hasil  dari  perhitungan level  strategy untuk Croissant dan  Roti  Tawar  periode  Januari- Desember 2023 .
Tabel 7.

## Perencanaan Produksi Agregat Level Strategy Croissant
Bulan Forecast Unit Produksi Pekerja Persediaan Gaji Pekerja Biaya Penyimpanan Total 1 204000 494167 22 310167
39.533.336 Rp 27.915.003 Rp 67.448.339 Rp
2 236800 494167 22 567533 39.533.336 Rp
51.078.006 Rp 90.611.342 Rp
3 246800 494167 22 814900 39.533.336 Rp
73.341.009 Rp 112.874.345 Rp
4 278000 494167 22 1031067
39.533.336 Rp 92.796.012 Rp 132.329.348 Rp
5 420800 494167 22 1104434
39.533.336 Rp 99.399.015 Rp 138.932.351 Rp 6 539600 494167 22 1059000
39.533.336 Rp 95.310.018 Rp 134.843.354 Rp 7 612000 494167 22 941167
39.533.336 Rp 84.705.021 Rp 124.238.357 Rp 8 620000 494167 22 815334
39.533.336 Rp 73.380.024 Rp 112.913.360 Rp 9 648000 494167 22 661500
39.533.336 Rp 59.535.027 Rp 99.068.363 Rp 10 684000 494167 22 471667
39.533.336 Rp 42.450.030 Rp 81.983.366 Rp 11 684000 494167 22 281834
39.533.336 Rp 25.365.033 Rp 64.898.369 Rp 12 756000 494167 22 20000
39.533.336 Rp 1.800.036 Rp 41.333.372 Rp Total 5930000 5930000 474.400.032 Rp 727.074.234 Rp 1.201.474.266 Rp Croissant Level Strategy  (MA) Resource Biaya
Sumber: data olahan
Tabel 8.

## Perencanaan Produksi Agregat Level Strategy Roti Tawar
Bulan Forecast Unit Produksi Pekerja Persediaan Gaji Pekerja Biaya Penyimpanan Total 1 28320 28846 22 2526 39.605.258 Rp 3.409.805 Rp 43.015.063 Rp 2 28128 28846 22 3244 39.605.258 Rp 4.378.810 Rp 43.984.067 Rp 3 26915 28846 22 5174 39.605.258 Rp 6.985.094 Rp 46.590.352 Rp 4 28864 28846 22 5156 39.605.258 Rp 6.960.931 Rp 46.566.189 Rp 5 29745 28846 22 4257 39.605.258 Rp 5.746.565 Rp 45.351.823 Rp 6 28355 28846 22 4748 39.605.258 Rp 6.409.416 Rp 46.014.673 Rp 7 28159 28846 22 5434 39.605.258 Rp 7.336.162 Rp 46.941.419 Rp 8 28703 28846 22 5577 39.605.258 Rp 7.528.414 Rp 47.133.671 Rp 9 30313 28846 22 4109 39.605.258 Rp 5.547.621 Rp 45.152.879 Rp 10 30602 28846 22 2353 39.605.258 Rp 3.177.088 Rp 42.782.346 Rp 11 28782 28846 22 2418 39.605.258 Rp 3.263.789 Rp 42.869.047 Rp 12 29263 28846 22 2000 39.605.258 Rp 2.700.000 Rp 42.305.258 Rp Total 346149 346149 475.263.093 Rp 63.443.693 Rp 538.706.787 Rp Roti Tawar
Level Strategy  (ES) Resource Biaya

## Sumber: data olahan
Berdasarkan perhitungan, level strategy memiliki total forecast dan unit produksi yang sama, hal ini menunjukan ciri khas dari level strategy. Unit produksi yang digunakan merupakan hasil dari rata-rata total forecast. Tenaga kerja pada perhitungan ini memiliki jumlah yang konstan, karena pada
perhitungan  ini  lebih  memusatkan  pada  persediaan.  Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  dengan menggunakan Level  Strategy ,  produk Croissant memiliki  total  biaya  sebesar  Rp  1.201.474.266, sedangkan  untuk  Roti  Tawar  memiliki  total  biaya  sebanyak  Rp  538.706.787.  Strategi  ketiga  yaitu perencanaan  produksi  agregat mixed  strategy .  Perencanaan  produksi  agregat Mixed  Strategy merupakan  perencanaan  produksi  yang  menghitung  kemungkinannya  lembur  dengan  tenaga  kerja tetap sebanyak 22 orang.
Berdasarkan  perhitungan  pada  Tabel  9  dan  10, mixed  strategy merupakan  perencanaan produksi  yang  menghitung  kemungkinannya  lembur  dengan  tenaga  kerja  tetap  sebanyak  22  orang. Dari  pernyataan  tersebut,  perhitungan  ini  memiliki  jumlah  tenaga  kerja  yang  konstan  dan  sesuai dengan tenaga kerja yang ada sehingga tidak ada beban biaya hire/layoff . Tenaga kerja yang konstan namun  permintaan  yang  semakin  meningkat  akan  memungkinkan  terjadinya  tenaga  kerja  lembur, sehingga akan mengeluarkan biaya upah lembur pada setiap pekerja. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa  dengan  menggunakan Level  Strategy ,  produk Croissant memiliki  total  biaya  sebesar  Rp 1.201.274.000, sedangkan  untuk Roti Tawar  memiliki total biaya sebanyak Rp 538.706.787. Setelah perhitungan perencanaan produksi agregat menggunakan tiga strategi, didapatkan hasil bahwa metode perencanaan produksi agregat yang memiliki hasil perhitungan biaya terendah adalah Chase Strategy untuk Croissant dan Mixed Strategy untuk Roti Tawar dalam kurun waktu 1 tahun pada Tabel 11.
Tabel 9.

## Perencanaan Produksi Agregat Mixed Strategy Croissant
Periode Forecast Unit Produksi Pekerja Lembur Persediaan Gaji Pekerja Upah Lembur Biaya Penyimpanan Total 1 204000 483871 22 10296 310167 38.709.653 Rp 823.680 Rp 27.915.000 Rp 67.448.333 Rp 2 236800 483871 22 10296 567533 38.709.653 Rp 823.680 Rp 51.078.000 Rp 90.611.333 Rp 3 246800 483871 22 10296 814900 38.709.653 Rp 823.680 Rp 73.341.000 Rp 112.874.333 Rp 4 278000 483871 22 10296 1031067 38.709.653 Rp 823.680 Rp 92.796.000 Rp 132.329.333 Rp 5 420800 483871 22 10296 1104433 38.709.653 Rp 823.680 Rp 99.399.000 Rp 138.932.333 Rp 6 539600 483871 22 10296 1059000 38.709.653 Rp 823.680 Rp 95.310.000 Rp 134.843.333 Rp 7 612000 483871 22 10296 941167 38.709.653 Rp 823.680 Rp 84.705.000 Rp 124.238.333 Rp 8 620000 483871 22 10296 815333 38.709.653 Rp 823.680 Rp 73.380.000 Rp 112.913.333 Rp 9 648000 483871 22 10296 661500 38.709.653 Rp 823.680 Rp 59.535.000 Rp 99.068.333 Rp 10 684000 483871 22 10296 471667 38.709.653 Rp 823.680 Rp 42.450.000 Rp 81.983.333 Rp 11 684000 483871 22 10296 281833 38.709.653 Rp 823.680 Rp 25.365.000 Rp 64.898.333 Rp 12 756000 483871 22 10296 20000 38.709.653 Rp 823.680 Rp 1.600.000 Rp 41.133.333 Rp Total 5930000 5806448 464.515.840 Rp 9.884.160 Rp 726.874.000 Rp 1.201.274.000 Rp Croissant Mixed Strategy  (MA) Resource Biaya
Sumber: data olahan
Tabel 10.

## Perencanaan Produksi Agregat Mixed Strategy Roti Tawar
Periode Forecast Unit Produksi Pekerja Lembur Persediaan Gaji Pekerja Upah Lembur Biaya Penyimpanan Total 1 28320 27644 22 1202 2526 37.954.912 Rp 1.650.346 Rp 3.409.805 Rp 43.015.063 Rp 2 28128 27644 22 1202 3244 37.954.912 Rp 1.650.346 Rp 4.378.810 Rp 43.984.067 Rp 3 26915 27644 22 1202 5174 37.954.912 Rp 1.650.346 Rp 6.985.094 Rp 46.590.352 Rp 4 28864 27644 22 1202 5156 37.954.912 Rp 1.650.346 Rp 6.960.931 Rp 46.566.189 Rp 5 29745 27644 22 1202 4257 37.954.912 Rp 1.650.346 Rp 5.746.565 Rp 45.351.823 Rp 6 28355 27644 22 1202 4748 37.954.912 Rp 1.650.346 Rp 6.409.416 Rp 46.014.673 Rp 7 28159 27644 22 1202 5434 37.954.912 Rp 1.650.346 Rp 7.336.162 Rp 46.941.419 Rp 8 28703 27644 22 1202 5577 37.954.912 Rp 1.650.346 Rp 7.528.414 Rp 47.133.671 Rp 9 30313 27644 22 1202 4109 37.954.912 Rp 1.650.346 Rp 5.547.621 Rp 45.152.879 Rp 10 30602 27644 22 1202 2353 37.954.912 Rp 1.650.346 Rp 3.177.088 Rp 42.782.346 Rp 11 28782 27644 22 1202 2418 37.954.912 Rp 1.650.346 Rp 3.263.789 Rp 42.869.047 Rp 12 29263 27644 22 1202 2000 37.954.912 Rp 1.650.346 Rp 2.700.000 Rp 42.305.258 Rp Total 346149 331725 455.458.941 Rp 19.804.152 Rp 63.443.693 Rp 538.706.787 Rp Roti Tawar Mixed Strategy  (ES) Resource Biaya
Sumber: data olahan
Anak Agung Istri Riska Pramodya Utami dan Kastawan Mandala, Analisis Perencanaan Produksi Agregat pada CV. Pelangi Rex’s di Denpasar
Tabel 11.

## Perbandingan Total Biaya Perencanaan Produksi Agregat
Total Biaya Strategy Croissant Roti Tawar Chase Startegy Rp 553.600.000,00 Rp 511.263.093 Level Strategy Rp 1.201.474.266,00 Rp 538.706.787 Mixed Strategi Rp 1.201.274.000,00 Rp 538.706.787
Sumber: data olahan
Berdasarkan  tabel  11,  didapatkan  hasil  bahwa  metode  perencanaan  produksi  agregat  yang memiliki  hasil  perhitungan  biaya  terendah  adalah Chase  Strategy untuk Croissant dan  Roti  Tawar dalam kurun waktu 1  tahun. Penelitian terdahulu  yang  juga mendapatkan metode terbaik  yang  sama yaitu  Reicita  (2019)  memilih Chase  Strategy sebagai  metode  terbaik  dan  Febryanti  &  Rani  (2019) memilih Chase  Strategy .  Penelitian  terdahulu  yang  memilih  metode  yang  tidak  sejalan  dengan penelitian ini yaitu Rafi et al. (2021) mendapatkan metode Level Strategy sebagai metode terbaik yang digunakan oleh perusahaan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  diuraikan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa,  untuk memenuhi permintaan produk Croissant dan Roti Tawar pada CV. Pelangi Rex’s, dimana sebelumnya belum  memiliki  perencanaan  yang  matang  sehingga  selalu  mengubah-ubah  strategi  perencanaan karena  permintaan  yang  berfluktuasi.  Setelah  melakukan  penelitian  dan  perhitungan  menggunakan beberapa  strategi,  perusahaan  sebaiknya  melakukan  perencanaan  produksi  menggunakan  metode Chase Strategy dan melakukan peramalan permintaan terlebih dahulu menggunakan metode Moving Average dengan  rata-rata  3  bulanan  untuk  produk Croissant. Sedangkan  untuk  produk  Roti  Tawar perusahaan  sebaiknya  melakukan  peramalan  permintaan  terlebih  dahulu  menggunakan  metode Exponential  Smoothing dengan  menggunakan alpha 0,1.  Perencanaan  tersebut  menghasilkan  total biaya yang lebih rendah dibandingkan dengan metode lainnya.
Perkiraan  permintaan  CV.  Pelangi  Rex’s  dalam  setahun  untuk  produk Croissant sebanyak 5.930.000  pcs  dan  produk  Roti  Tawar  sebanyak  346.149  pcs.  Total  perkiraan  permintaan  ini didapatkan  dari  hasil  peramalan  menggunakan  metode Moving  Average dengan  rata-rata  3  bulan untuk Croissant dan  Metode Exponential  Smoothing dengan alpha 0,1  untuk  Roti  Tawar.  Metode akurasi  hasil  peramalan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Mean  Absolute  Percentage  Eror (MAPE),  dimana  metode Moving Average,  Croissant memiliki  nilai  MAPE  sebesar  23,7%  dan  Roti Tawar sebesar 54,1%, sedangkan metode Exponential Smoothing, Croissant memiliki MAPE sebesar 24,8%  dan  Roti  Tawar  sebesar  42,3%.  Sehingga  dari  hasil  yang  didapatkan  produk Croissant menggunakan  metode  peramalan Moving  Average sedangkan  Roti  Tawar  menggunakan  metode Exponential Smoothing.
Metode  yang  terpilih  untuk  produk  Berdasarkan Croissant yaitu  metode Chase  Strategy mampu memberikan biaya produksi paling rendah dibandingkan Level Strategy dan Mixed Strategy , dimana  total  biaya  yang  dihasilkan  yaitu  sebesar  Rp  553.600.000,00.  Sedangkan  untuk  Roti  Tawar menggunakan Chase Strategy yang mampu  memberikan biaya produksi paling rendah dibandingkan Level Strategy dan Mixed Strategy dengan total biaya yang dihasilkan sebesar Rp 511.263.093. Chase Strategy lebih  sesuai  digunakan  dibandingkan  dengan  strategi  yang  lain,  dimana  dalam  penggunaan strategi ini hanya melibatkan pengendalian antara permintaan dengan banyaknya tenaga kerja. Hal ini membuat  perusahaan  tidak  memiliki  penyimpanan  atas  produk  yang  terlalu  banyak  yang  biasanya menimbulkan biaya penyimpanan yang sangat banyak.

## DAFtAR PUSTAKA
Adriantantri,  E.,  &  Indriani,  S.  2021.  Optimization  of  Production  Planning  Using  Linear Programming. International  Journal  of  Software  &  Hardware  Research  in  Engineering (IJSHRE) Emmalia Adriantantri; Sri Indriani , 9 (11), 41–46. Ahmad, G. N. 2018. Manajemen Operasi . Bumi Aksara. Baroto, T. 2002. Perencanaan Dan Pengendalian Produksi. Ghalia Indonesia , 1 (2).
Febryanti, A. R., & Rani, A. M. 2019. Penerapan Perencanaan Agregat untuk Meminimumkan Biaya
Anak Agung Istri Riska Pramodya Utami dan Kastawan Mandala, Analisis Perencanaan Produksi Agregat pada CV. Pelangi Rex’s di Denpasar
Produksi (Studi pada CV. X). Jurnal Manajemen Dan Bisnis Performa , 16 (2), 144–150. Hairiyah,  N.,  &  Rizki  Amalia,  R.  2018.  Perencanaan  Agregat  Produksi  Kelapa  Parut  Kering  di  PT. XYZ. Jurnalteknologi Agro-Industri , 5 (1), 32–41.
Heizer,  J.,  &  Render,  B.  2015. Manajemen  Operasi:  Manajemen  Keberlangsungan  dan  Rantai Pasokan . Salemba Empat.
Herjanto, E. 2007. Manajemen Operasi . Grasindo.
Juliantara, I. K., & Mandala, K. 2020. Perencanaan Dan Pengendalian Produksi Agregat Pada Usaha Tedung Ud Dwi Putri Di Klungkung. E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana , 9 (1), 99. Juliantara, I. K., & Mandala, K. 2020. Perencanaan Dan Pengendalian Produksi Agregat Pada Usaha Tedung Ud Dwi Putri Di Klungkung. E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana , 9 (1), 99.
Khan,  S.  P.,  Ayuningtyas,  S.  M.,  Rohmah,  W.,  Indah,  Z.,  &  Azzahra,  A.  G.  2023.  Analisa Perbandingan  Nilai  Akurasi  Exponential  Smoothing  dan  Linier  Regresion  pada  Peramalan Permintaan Part Joint Brake Rod. Jurnal Serambi Engineering , 8(1), 4251–4260.
Kurniasari,  E.  W.  2018.  Analisa  Perencanaan  Agregat  Dengan  Menggunakan  Metode  Transportasi (Studi Kasus CV. Dwi Jaya Abadi). Universitas Muhammadiyah Sidoarjo . Mujib,  A.,  Raja,  V.  N.  L.,  &  Susiyanto,  H.  2022.  Perencanaan  produksi  untuk  meminimalkan  biaya produksi cup mini oreo dengan metode agregat. Jurnal Indusrikrisna , 11 (2), 249–260. Muslimah, A. S., & Orintianti, S. 2022. Analisis Perencanaan Produksi Gamis Dengan Menggunakan Metode  Agregat  Di  Marwah  Fashion  Tasikmalaya. Analisis  Perencanaan  Produksi  Gamis Dengan Menggunakan Metode Agregat Di Marwah Fashion Tasikmalaya , 16 (1), 7–12. Nasution, A. H., & Prasetyawan, Y. 2008. Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Graha Ilmu. Nugraha,  I.,  Hisjam,  M.,  &  Sutopo,  W.  2020.  Aggregate  Planning  Method  as  Production  Quantity Planning  and  Control  to  Minimizing  Cost. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 943 (1).
Nurfatimah, A. K., & Handayati, Y. 2019. Demand Forecast and Aggregate Planning Strategy At Pt Labitta  Benderang  Usaha. Proceeding  Book  of  The  4th  ICMEM  2019  and  The  11th  IICIES 2019 , August , 7–9.
Patrobas, G., Hassan, A., & Pondaag, J. 2021. Analisis Perencanaan Produksi Tepung Kelapa Dengan Metode Agregat Planning Pada Pt. Tropica Coco Prima Di Lelema Minahasa Selatan. Jurnal EMBA , 9 (3), 1173–1182.
Pattiapon,  M.  L.,  &  Maitimu,  N.  E.  2021.  Perencanaan  Produksi  Kerajinan  Kulit  Kerang  Mutiara Dengan Menggunakan Metode Agregat Di Kota Ambon. ALE Proceeding , 2 (4), 154–157. Putridewi,  A.,  Sari,  S.,  Ziporah,  P.,  Hakim,  L.,  Hadi,  H.  M.,  &  Brata,  K.  P.  2020.  Perencanaan Produksi  Agregat  Pada  Pabrik  Tahu  “Pak  Tabah.” JIE  Scientific  Journal  on  Research  and Application of Industrial System , 5 (2), 135.
Rafi,  M.,  Marsudi,  M.,  &  Budianto,  A.  G.  2021.  Perencanaan  Produksi  Agregat  Di  Pabrik  Tahu  Pt. Langgeng. Teknik Industri , 2 .
Ratih,  N.  R.,  Nanda,  H.  M.,  &  Awalina,  P.  2022.  Penerapan  Perencanaan  Produksi  Untuk Meningkatkan  Efisiensi  dan  Efektivitas  Produksi  di  Era  New  Normal  Pada  Home  Industry AR Bakery Nganjuk. GEMILANG: Jurnal Manajemen Dan Akuntansi , 2 (4), 46–68.
Reicita,  F.  A.  2019.  Analisis  Perencanaan  Produksi  Pada  Pt.  Armstrong  Industri  Indonesia  Dengan Metode Forecasting Dan Agregat Planning. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 7 (3), 160–168. Rianthong, S., & Ruekkasaem, L. 2019. Aggregate Production Planning, Case Study in a Small-Sized Company  In  Thailand. International  Journal  of  Mechanical  Engineering  and  Technology (IJMET) , 10 (12), 182–187.
Saputra,  N.  S.  A.  2018.  Pengendalian  Bahan  Baku  Untuk  Meminimalkan  Biaya  Produksi  di  UKM Keripik Buah Berkah. Jurnal Valtech , 1 (2), 50–57.
Sari, S., & Maharani, S. A. 2020. Perencanaan Agregat Produk Avtur Di Pt. Pertamina Dppu Halim Perdanakusuma. Journal of Industrial & Quality Engineering , 8 (8), 59–69.
Vincent,  O.,  Oyediya  Ijedinma,  N.,  &  Charles  Onyemachi,  U.  2018.  Production  Planning  and Organizational Effectiveness, 2018 Strategic Journal of Business and Social Science (SJBSS). Strategic Journal of Business and Social Science (SJBSS) , 1 (January), 1–28.