Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PERENCANAAN PENJADWALAN PRODUKSI DENGAN PENERAPAN FORECASTING DAN JADWAL INDUK PRODUKSI UNTUK PRODUK BRAKE DRUM REAR

## PRODUCTION SCHEDULING PLANNING WITH IMPLEMENTATION OF FORECASTING AND MASTER PRODUCTION SCHEDULE FOR BRAKE DRUM REAR PRODUCTS
Demas Emirbuwono Basuki 1 , Zikra Zizo Alfieta 2 , Ratna Agil Apriani 3 , Dwi Handayani 4 1,2,3,4 Teknik Industri, Universitas Islam Indonesia 222916004@students.uii.ac.id

## ABSTRACT
With the development and advancement of technology, various industries have expanded to multiple countries or domestic areas in Indonesia. PT. Bakrie Autoparts is a company that produces multiple kinds of transport vehicle components. The main product produced by PT. Bakrie Autoparts is BT. 1883 or Rear Drum Brakes. Requests for Brake Drum Rear during PPKM (Imposition of Restrictions on Community Activities) have increased and PT. Bakrie Autoparts is one of the companies that produces the most Brake Drum Rear, which is 42% of the national Brake Drum Rear production. This is a major concern to meet the achievement of the need for an even distribution of Brake Drum Rear. Therefore, research was carried out using forecasting methods and master production schedules to analyze production schedules for six months starting from February to July 2022. From the forecasting results it is known that the best method is Linear Regression with a MAPE value of 28%. Based on the results of data processing with the master production schedule, it can be analyzed production scheduling and the number of Brake Drum Rear units at PT. Bakrie Autoparts in the next six months.

## Keywords: Forecasting; Master Production Schedule; Production Scheduling; Brake Drum Rear

## ABSTRAK
Dengan perkembangan serta kemajuan teknologi, berbagai industri melakukan banyak ekspansi ke berbagai  negara atau wilayah-wilayah domestik di Indonesia. PT. Bakrie Autoparts adalah sebuah perusahaan yang menghasilkan berbagai macam komponen kendaraan pengangkut. Produk utama yang dihasilkan PT. Bakrie Autoparts salah satunya adalah BT. 1883 atau Brake  Drum  Rear .  Permintaan Brake  Drum  Rear selama  PPKM  (Pemberlakukan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat) mengalami peningkatan dan PT. Bakrie Autoparts merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi Brake Drum Rear paling banyak yaitu sebesar 42% dari produksi Brake Drum Rear nasional. Hal tersebut menjadi perhatian utama untuk memenuhi tercapainya kebutuhan Brake Drum Rear yang merata. Oleh karena itu dilakukan penelitian dengan menggunakan metode peramalan dan jadwal induk produksi untuk menganalisis penjadwalan produksi selama enam bulan mulai dari bulan Februari sampai Juli 2022. Dari hasil peramalan diketahui bahwa metode terbaik yaitu Linear Regression dengan nilai MAPE sebesar 28%. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan jadwal induk produksi dapat dianalisis penjadwalan produksi serta jumlah unit Brake Drum Rear pada PT. Bakrie Autoparts pada enam bulan kedepan.
Kata Kunci : Peramalan; Jadwal Induk Produksi; Penjadwalan produksi; Brake Drum Rear

## PENDAHULUAN
Kemajuan  pada  teknologi  menjadi tantangan bagi beberapa perusahaan untuk mengevaluasi  serta  mengungguli  beberapa hal  yang  agar  terus  bersaing  dengan perusahaan  lain.  Dengan  berkembangnya berbagai teknologi, dan semakin banyaknya  perusahaan  yang  berdiri  di Indonesia  permasalahan  pada  perusahaan industri  pun  semakin  banyak.  Pada  tahun 2019,  Badan  Pusat  Statistik  merilis  data yang  menunjukkan  bahwa  Indonesia
memiliki  4.127.108  perusahaan mikro  dan 253.068  perusahaan  kecil  (Badan  Pusat Statistik,  2019).  Data  tersebut  meningkat dibandingkan  data  pada  tahun  2018  yang menunjukan  bahwa  jumlah  perusahaan mikro  Indonesia  sebanyak  3.998.337 perusahaan.
Dalam  menjalankan  sebuah  bisnisd distribusi  merupakan  suatu  hal  yang penting, dan biasanya pada proses distribusi melalui jalur darat, kebanyakan perusahaan akan  menggunakan  kendaraan  pengangkut
barang  atau  yang  biasa  disebut  truk  dan tronton.
Truk adalah salah satu alat transportasi darat yang berfungsi mendistribusikan barang atau jasa (Handokoe  &  Santoso,  2018).  Truk merupakan  kendaraan  beroda  empat  atau lebih,  yang  berfungsi  dalam  mengangkut barang.  Truk  barang  dengan  ukuran  kecil biasa disebut pikap, lalu untuk truk dengan ukuran  yang  besar  biasa  disebut  truk tronton. Selain itu terdapat jenis truk tangki yang  berfungsi  dalam  mengangkut  benda cair  seperti  minyak,  air  dan  jenis  cairan lainnya.
PT. Bakrie Autoparts adalah perusahaan  yang  memproduksi  berbagai macam produk komponen kendaaraan berat roda  empat  ataupun  lebih.  Produk  utama yang dihasilkan PT. Bakrie Autoparts salah satunya adalah BT. 1883 atau Brake Drum Rear .  Semakin  banyaknya  truk  maka tingkat permintaan Brake Drum Rear akan semakin naik, hal ini dikarenakan kendaraan  pengangkut  barang  tersebut memerlukan part seperti Brake Drum . Rem tromol ( Brake Drum ) adalah salah satu rem yang  masih  tetap  dipertahankan  pada kendaraan - kendaraan saat ini.
Komponen Brake Drum Rear memiliki  fungsi  sebagai  wadah  gesekan kampas rem ketika proses pengereman pada truk terjadi. Hal tersebut akan mengurangi laju  kendaraan  hingga  laju  truk  tersebut terhenti.  Produk Brake  Drum  Rear merupakan  produk  komponen  dengan demand yang paling tinggi di PT.
Bakrie  Autoparts.  Permintaan Brake Drum  Rear mengalami  kenaikan  selama
PPKM (Pemberlakukan
Pembatasan
Kegiatan  Masyarakat).  Berikut  merupakan data Demand  Brake  Drum  Rear pada periode Maret 2021 hingga Februari 2022:

## Gambar 1. Permintaan Maret 2021 Hingga Februari 2022
Dari  grafik,  terlihat  bahwa  bulan Maret 2021 sampai dengan bulan Februari 2022  mengalami  penurunan  dan  kenaikan yang  tidak  pasti,  yang  dapat  diartikan bahwa  permintaan  pada  produk  BT.  1883 cenderung  berfluktuasi,  sehingga  perlu dilakukan  manajemen  persediaan  dan penjadwalan produksi yang baik. Manajemen persediaan diperlukan perusahaan  untuk  mengambil  keputusan dengan  tepat  agar  ketersediaan  produk menjadi  optimal  (Sanjaya  &  Punawati, 2021).
Dalam  memprediksi  hal  tersebut perusahaan  dituntut  untuk  melakukan peramalan,  dalam  upaya  untuk  melakukan manjamen  persediaan. Forecasting atau yang  disebut  dengan  peramalan  adalah tahapan awal dari perhitungan perencanaan produksi.
Adanya ketidakpastian dari permintaan di masa depan (masa yang akan datang)  menyebabkan  peramalan  menjadi hal  yang  penting,  dimana  akan  dijadikan sebagai  input  untuk  proses  perencanaan produksi. Perencanaan dalam memproduksi Brake  Drum  Rear perlu  dilakukan  dengan tepat  dan  benar,  hal  tersebut  dilakukan untuk  mendapatkan  nilai  jumlah  produksi yang tepat, sehingga tidak adanya kelebihan  atau  kekurangan  dalam  jumlah produksi.
Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan peramalan  yang  tepat.  Peramalan  atau forecasting merupakan  suatu  teknik  yang digunakan  untuk  menganalisa  perhitungan dengan metode kualitatif maupun kuantitatif  untuk  memperkirakan  kejadian yang  akan  dating  berdasarkan  data  data
0 1000 2000 3000 4000 Demand Pada Periode Maret 2021 - Februari 2022
dimasa  lalu  (Hayuningtyas  &  Sari,  2021). Tujuannya adalah untuk menganalisis data historic yang terkait dengan peristiwa atau keadaan yang akan datang dengan harapan untuk mendapatkan pengertian akan peristiwa-peristiwa  yang  mungkin  akan terjadi  di  masa  depan  dengan  base  data yang berasal dari masa lalu (Ahmad, 2020).
Selanjutnya perlu
dilakukan penjadwalan produksi yang baik. Penjadwalan produksi
memiliki signifikansi  yang  besar  dalam  memenuhi permintaan  pelanggan  dan  meminimalkan keterlambatan
pengiriman pesanan (Stephany & Hadining, 2022). Oleh karena itu dilakukan Jadwal Induk Produksi untuk merencanakan  produksi.  MPS  merupakan rencana produksi jangka
pendek perusahaan yang
berisi rencana keseluruhan dan detail untuk menghasilkan produk akhir ( finished good product ). MPS dihitung  berdasarkan  permintaan  aktual, peramalan permintaan, dan faktor
pengaman ( lost ) (Vonda, 2020). Penjadwalan Produksi atau Master Production  Schedule (MPS)  dilakukan untuk  menghitung  perencanaan  produksi agar  lebih  efektif  dan  efisien  dan  efektif untuk PT. Bakrie Autoparts guna mencegah kelebihan  stok  pada  produksi.  Kelebihan stok  pada  produksi  akan  menyebabkan pemborosan  terhadap  bahan  baku Brake Drum  Rear dan  menimbulkan bottleneck pada  kegiatan  produksi.  Berdasarkan  hasil penelitian sebelumnya, metode Forecasting mampu  meningkatkan  akurasi  peramalan dan  juga  Jadwal  Induk  Produksi mampu merencanakan  jadwal  produksi  dalam jangka pendek.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini berfokus  untuk  merencanakan  produksi pada industri manufaktur yang memproduksi  komponen  alat  berat.  Selain itu  PT.  Bakrie  Autoparts  melakukan forecasting sebagai upaya untuk meramalkan  permintaan  dari customer , yang  mana  harapannya  perusahaan  dapat menyesuaikan sumberdaya, sehingga nantinya apabila sudah dilakukan peramalan terhadap permintaan,
perusahaan dapat memperkirakan kebutuhan sumberdaya dan jumlah market share  yang  mampu  dikuasasi  PT.  Bakrie Autoparts,  terutama  pada  jenis  produk Brake Drum Rear

## METODE Alur Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan beberapa tahapan, dimana tahapan tersebut digambarkan dalam bentuk alur penelitian. Sehingga alur penelitian yang dapat dilihat sebagai berikut:

## Gambar 2. Alur Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  digunakan beberapa  metode  pengumpulan  data. Metode  pertama  dalam  pengumpulan  data adalah wawancara dimana hal ini dilakukan untuk  mengetahui  permasalahan  yang  ada pada  perusahaan.  Setelah  itu  dilakukan studi pustaka untuk mendapatkan data yang berhubungan  dengan  permasalahan  yang terkait. Selain itu dilakukan juga observasi untuk mengumpulkan data yang digunakan untuk  analisis  dan  pengolahan  data  yang sesuai  dengan  metode  yang  peneliti gunakan.  Selain  itu  dilakukan  pengolahan
data  dengan  menggunakan Forecasting dengan
menggunakan
8 metode Forecasting . Setelah mendapatkan metode Forecasting terbaik, selanjutnya dilakukan penjadwalan produksi dengan Jadwal Induk Produksi.

## Forecasting
Peramalan  ( Forecasting )  merupakan ilmu  yang  memperkirakan  kejadian  masa depan  dengan  mengambil  data  historis (masa  lalu)  dan  menerapkannya  ke  masa depan  menggunakan  beberapa  bentuk pemodelan  matematika  (Barry  &  Heizer, 2001). Forecasting dilakukan untuk memperkirakan  permintaan  masa  depan untuk  suatu  produk  atau  jasa  berdasarkan kuantitas,  kualitas,  waktu,  dan  lokasi permintaan  untuk  produk  atau  jasa  yang relevan  (2021).  Hal  terpenting  dalam perhitungan  peramalan  atau Forecasting adalah  memahami  karakteristik  beberapa metode  yang  akan  digunakan  dalam peramalan  untuk  mengambil  keputusan. Ramalan permintaan produk biasa digunakan  untuk  meramalkan  sebuah permintaan  produk  yang  berdiri  sendiri seperti meramalkan produk akhir ( finished good  product )  (Kumila,  Sholihah,  Evizia, Safitri, & Fitri, 2019). Terdapat dua teknik permalan  yang  dikenal  saat  ini,  ialah metode  peramalan  subjektif  dan  objektif. Metode  prediksi  subjektif  memiliki  model kualitatif sedangkan untuk metode prediksi objektif  memiliki  dua  model  yaitu  deret waktu  dan  kausal.  Model  kualitatif melakukan input elemen  subyektif  dalam model  prediktifnya.  Model  ini  akan berguna jika data kuantitatif tidak valid atau tidak akurat (Makridakis & Steven, 1999).
Umumnya model atau metode peramalan time  series (deret  waktu)  yang sering digunakan adalah Moving Averages ,
Exponential Smoothing , dan Trend
Projection . Sedangkan untuk model regresi merupakan  model  atau  metode  kuantitatif eksternal yang sering digunakan (Gaspersz, 1998). Model deret waktu adalah kumpulan data yang diambil berdasarakan pengumpulan  maupun  pengamatan  data
secara terus menerus dalam periode tertentu (tahun,  bulan,  minggu,  dan  sebagainya). Proses analisis data deret waktu dilakukan untuk  menemukan  pola  varians  masa  lalu yang digunakan untuk melakukan prediksi pola  di  masa  depan,  karena  melihat  data mengungkapkan  bahwa  terdapat  empat komponen  yang  mempengaruhi  pola  data masa  lalu  dan  masa  kini  yang  cenderung berulang  di  masa  mendatang  (Pujiati, Yuniarti,  &  Goejantoro,  2017).  Beberapa metode peramalan digunakan dalam penelitian ini. Salah satunya adalah Simple Moving  Average yang  dihitung  dengan merata-ratakan  permintaan  selama  tiga periode sebelumnya. Berikut adalah rumus perhitungannya:
𝐹𝑖 + 1 = ∑ 𝐴𝑖 𝑁
Ketentuan:
Fi+1 : Forcast periode ke i + 1 Ai : Nilai aktual tahun ke – i N : Jumlah data
Selain  itu,  terdapat Center  Moving Average dimana  perhitungan  dari  rata-rata penjualan  atau  permintaannya  terdapat  pada pertengahan  periode.  Berikut  ini  rumus persamaan  untuk  metode Center  Moving Average :
𝐹𝑖 + 1 = ∑ 𝐴𝑖 𝑁
Ketentuan:
Fi+1 : Forcast periode ke i + 1 Ai : Nilai aktual tahun ke – i N : Jumlah data
Selanjutnya  terdapat Weight  moving average membutuhkan pembobotan untuk data terbaru  dalam  seri  yang  tersedia.  Berikut  ini rumus  persamaaan  untuk Weighted  Moving Average :
𝑊𝑀𝐴  = ∑(Dt x bobot) ∑bobot Ketentuan: Dt : Actual data pada periode t Bobot  : Nilai Pembobotan Selanjutnya Exponential  Smoothing , dimana  pada Exponential  Smoothing terdapat pembobotan dengan menggunakan nilai α dan 1-α.  Berikut  ini  rumus  persamaaan  untuk Exponential Smoothing :
Ft = Ft-1+ α ((At-1) – (Ft-1)) Ketentuan: Ft : Forcast pada periode ke t Ft-1 : Forcast pada periode ke t-1
α : Konstanta smoothing
At-1 : Actual demand untuk periode t-1
Selanjutnya adalah Linear Regression , dimana dalam menggunakan variabel dependent dan independent untuk  membantu model  matematisnya.  Berikut  merupakan persamaannya:
Y = a + bx Ketentuan:
Y
= Variabel Dependen
a
= Konstanta b = Koefisien Variabel x x = Variabel Independen

## Jadwal Induk Produksi
Master  Production  Schedule atau Jadwal  Induk  Produksi  digunakan  untuk mengetahui  jadwal  produksi  dari  setiap produk,  kapan  produk  dibutuhkan  serta berapa  jumlah  kuantitas  yang  dibutuhkan (Ros, 2021). Perencanaan produksi merupakan  kegiatan  produksi  yang  sangat penting  untuk  pengambilan  keputusan dalam melakukan kegiatan produksi dengan  sumber  daya  yang  terbatas.  Suatu penjadwal dikatakan baik jika sumber daya yang tersedia digunakan dengan cara sebaik mungkin.  (Pulungan,  2018).  Jadwal  Induk Produksi (JIP) menetapkan tingkat persediaan produk akhir sehingga mempengaruhi manajemen persediaan perusahaan. Dengan adanya JIP diharapkan proses  produksi  di  pabrik  tidak  terhenti. Kekurangan  bahan  baku  pada  suatu perusahaan  akan  menghentikan  proses produksi  (Ahyari,  1987).  Jadwal  induk produksi  dapat  memperlancar  produksi supaya unit  Customer  Order dapat terpenuhi  setiap  saat  dan  juga  tidak menghasilkan unit inventory yang berlebih sehingga  tidak  memakan  biaya  yang berlebih  (Rasbina,  Sinulingga,  &  Siregar, 2013).
Jadwal  Induk  Produksi  merupakan rencana yang dapat berubah kapan saja dan harus  diperbarui terus  menerus  dari  waktu
ke  waktu  untuk  mencerminkan  perubahan kebutuhan, kapasitas, dan lainnya (Simanjuntak,  2017).  Tujuan  dari  rencana produksi  adalah  untuk  mendefinisikan kegiatan  produksi,  khususnya  sebagai acuan  perencanaan  yang  lebih  rinci  untuk rencana  yang  akan  digabungkan  ke  dalam elemen-elemen MPS. Selain itu,
berkontribusi  pada  rencana  sumber  daya sehingga  rencana  sumber  daya  dapat dikembangkan untuk mendukung perencanaan  produksi,  serta  menstabilkan produksi  dan  tenaga  kerja  terhadap fluktuasi permintaan (Rusnadi & Herwanto,  2021).  MPS  adalah  rencana untuk  permintaan,  peramalan,  backlog, rencana  pasokan  atau  pasokan,  stok  akhir, dan kuantitas tersedia yang dijanjikan akan ada.  Dengan  merencanakan  kebutuhan produksi,  diharapkan  perusahaan  dapat menghindari kelangkaan produksi pada saat permintaan  tinggi  dan  sebaliknya,  serta dapat  memasok  produk  sesuai  permintaan pada  waktu  yang  tepat.  (Kusumaningrum, Rachmadita, & Sandora, 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Forecasting  Permintaan  Produk  Brake Drum Rear
Sebelum menghitung rencana produksi  menggunakan  Jadwal  Induk Produksi,  perlu  meramalkan  penentuan produksi pada periode selanjutnya menggunakan Forecasting . Forecasting adalah  proses  memperkirakan  permintaan atau  kebutuhan  masa  depan  untuk  suatu produk atau bahan baku (2020). Terdapat 8 tools forecasting yang  digunakan,  yaitu metode Naïve , Constant , Simple  Moving Average , Weighted  Moving  Average , Center  Moving  Average , Double  Moving Average , Exponential  Smoothing ,  dan Linear  Regression .  Dari  perhitungan prediktif  berbagai  alat  peramalan,  akan diperoleh  salah  satu  metode  terbaik,  dan kemudian  dilanjutkan  dengan  menghitung MPS. Berikut merupakan hasil perhitungan peramalan  dari  8 tools  forecasting yang digunakan:

## Tabel 1. Hasil Forecasting
Periode Demand Foreca st Naïve Forecast Constant Forecast Simple Moving Average Forecast Center Moving Average Forecast Weight Moving Average Forecast Double Moving Average Forecast Exponential Smoothing Forecast Regresi Linear Maret-21 1128 1891.17 1128 804.21 April-21 1088 1128 1891.17 949.33 1128 1001.83 Mei-21 632 1088 1891.17 1101.33 1124 1199.46 Juni-21 1584 632 1891.17 949.33 1037.33 868 1074.8 1397.09 Juli-21 896 1584 1891.17 1101.33 1608 1199.2 1125.72 1594.72 Agustus-21 2344 896 1891.17 1037.33 1696 1049.6 1053.33 1102.74 1792.35 September- 21 1848 2344 1891.17 1608 2013.33 1757.6 2326.22 1226.87 1989.98 Oktober-21 1848 1848 1891.17 1696 2250.67 1806.4 2193.78 1288.99 2187.61 November-21 3056 1848 1891.17 2013.33 2570 1947.2 2495.11 1344.87 2385.24 Desember-21 2806 3056 1891.17 2250.67 3007.33 2452 2778.67 1515.99 2582.87 Januari-22 3160 2806 1891.17 2570 2756.67 2689.4 3154 1644.99 2780.50 Februari-22 2304 3160 1891.17 3007.33 2756.67 3033 3803.33 1796.49 2978.13
Maret-22 2304 1891.17 2756.67 2756.67 2661.2 2714 1847.25 3175.76

## Evaluasi  Forecasting  Produk  Brake Drum Rear
Teknik-teknik Forecast yang  sudah dilakukan kemudian divalidasi atau dievaluasi  dengan  menggunakan  beberapa indikator.  Terdapat  beberapa  indikator yang digunakan pada umumnya, yaitu rata- rata Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Percentage (MAPE), dan validasi peramalan  atau Tracking  signal (TS). Dalam evaluasinya MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) digunakan untuk mengukur akurasi peramalan, MAD ( Mean Absolute  Deviation )  digunakan  untuk mengukur  variabilitas  data,  dan  MSE ( Mean  Squared  Error )  digunakan  untuk mengukur  rata-rata  selisih  kuadrat  antara nilai aktual dan nilai peramalan (Rais, et al., 2020). Tracking  signal yang  digunakan pada  perhitungan  evaluasi  Forecasting untuk Lower  Control  Limit atau  LCL adalah  -4  dan Upper  Control  Limit atau UCL adalah 4.
Dari delapan metode peramalan yang telah diterapkan, terdapat perhitungan yang berbeda sehingga menghasilkan peramalan yang  berbeda  pula.  Dari  hasil  pengolahan data tersebut ditemukan yang terbaik adalah tools Linear  Regression .  Berikut  adalah deskripsi  grafis  tentang  perbandingan permintaan  dengan  perkiraan Forecast untuk setiap metode:

## Gambar 3. Grafik Forecasting
Hal ini dijelaskan pada grafik Linear Regression yang  menunjukkan  bahwa tracking  signal  tidak  melewati  nilai  UCL dan  LCL,  bisa  juga  dikatakan  konsisten. Juga,  metode  regresi  linier  untuk  nilai MAD,  MAPE  dan  MSE  cenderung memiliki kesalahan yang lebih kecil, yang berarti  lebih  sedikit  kesalahan.  Evaluasi nilai  prediksi  dapat  dilakukan  dengan melihat selisih antara nilai observasi aktual dengan  nilai  estimasi  estimasi.  Nilai  error adalah  selisih  antara  nilai  aktual  dan  nilai prediksi. Nilai error diperoleh dari beberapa ukuran  akurasi  ramalan,  yaitu Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Absolute Percentage  Error (MAPE)  dan Mean Square Error (MSE). Ukuran suatu model peramalan  dikatakan  valid  jika  memiliki nilai MAD dan MSE yang lebih kecil. Serta melihat  kriteria  pada  MAPE  berikut  ini (Puspita, 2022):
Tabel 2. Kriteria MAPE Nilai MAPE Keterangan <10% Ramalan sangat baik 10% - 20% Ramalan baik 20% - 50% Ramalan cukup >50% Ramalan kurang baik
Dalam  hal  ini  minimum  MAD, MAPE,  MSE  mengarah  pada  minimum dalam  satu  metode  prediksi  yaitu  Linear Regression  dengan  tracking  signal  yang konsisten. Berikut ringkasan hasil evaluasi Forecasting:
Tabel 3. Hasil Error Forecasting
Metode MAD
MSE MAPE Tracking signal Naïve Method 613.4545455 573792.7273 36% Konsisten Constant Method 702.3611111 673384.9722 52% Tidak Konsisten Simple Moving Average Method 603.3333333 496819.1111 27% Tidak Konsisten Center Moving Average Method 420.5454545 208998.7475 29% Konsisten Weight Moving Average Method 567.5555556 488624.3467 26% Tidak Konsisten Double Moving Average Method 601.1746032 653922.7302 26.32% Konsisten Exponential Smoothing Method 183.5431343 73984.85026 15.83% Tidak Konsisten Linear Regression Method 403.6511267 207951.3353 28.08% Konsisten
0 1000 2000 3000 4000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Grafik Forecasting Demand Naive Constant SMA
CMA WMA DMA SES RL
Dengan ketentuan metode peramalan pada  perusahaan  PT.  Bakrie  Autoparts yaitu MAPE dibawah 50% maka peramalan Linear  Regression dapat  dikatakan  baik.
Hal tersebut diperkuat dengan nilai MAPE pada Linear  Regression sebesar  28.08% masih  dalam  kisaran  yang  cukup  baik  dan masih  dapat  diterima  oleh  perusahaan. Hasil  prediksi  ini  hanya  dapat  diperoleh dengan  data  yang  memiliki  rentang  yang signifikan dari satu nilai ke nilai yang lain, atau tidak  meningkat  atau menurun  secara signifikan. Garis itu sendiri hanya menunjuk  ke  atas  atau  ke  bawah,  jadi hasilnya  hanya  naik  atau  turun,  tidak  naik turun dan sebaliknya. Hal ini kemungkinan besar disebabkan oleh penggunaan periode waktu  sebagai  variabel  yang  digunakan dalam  perhitungan  regresi  linier,  sehingga penambahan  variabel  lain  untuk  membuat prediksi  berpotensi  semakin  memperkuat nilai prediksi yang didapatkan. Hasil yang diperoleh  dari  penelitian  ini  merupakan perkiraan berdasarkan data selama periode waktu  tertentu  saja.  Selain  itu  metode peramalan dengan Linear Regression dapat berguna bagi perusahaan untuk mengoptimalkan  permintaan  pelanggan secara kuantitas (2023).

## Jadwal Induk Produksi (JIP)
Jadwal Induk Produksi adalah rencana  produksi  dalam  jangka  pendek untuk  perusahaan  yang  memiliki  rencana keseluruhan  dan  terperinci  untuk  produksi produk akhir, yaitu produk jadi (Ayustinaa, Nurdini, & Lazuardy, 2023). Dalam Jadwal Induk  Produksi,  beberapa  data  harus diperhatikan. Data-data tersebut adalah data lead  time , safety  stock , order  policy , quantity on hand , dan perusahaan tersebut melakukan available to promise (ATP) atau tidak.  Berikut  merupakan  data  kebutuhan dalam  perhitungan Master  Production Schedule (MPS):
Tabel 4. Keterangan MPS Keterangan Jumlah Lead Time 1 week Safety Stock 10/ day Order Policy LFL
Keterangan Jumlah Demand Time of Fences 0 weeks Quantity on Hand 0 ATP 0 Sebelum memulai perhitungan Master Production Schedule (MPS) perlu dilakukan  disagregasi  Permintaan  dan Forecast . Dalam menghitung Jadwal Induk Produksi (JIP), input data yang dibutuhkan merupakan  hasil  peramalan  berdasarkan data  historis  yang  telah  diisi  sebelumnya. Hasil  ramalan  enam  bulan  dan  pesanan pelanggan untuk produk Brake Drum Rear adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Order dan Forecating
Bulan Mar -22 Apr -22 Ma y-22 Jun -22 Jul -22 Aug -22 Customer Order (CO) 310 3 0 0 0 0 0 Forcasting/ Peramalan 317 6 337 3 357 1 376 9 396 6 416 4
Proses  produksi Brake  Drum  Rear pada  PT.  Bakrie  Autoparts  melakukannya setiap  hari.  Oleh  karena  itu  ramalan  dan pesanan  pelanggan  harus  dipecah  menjadi setiap hari. PT. Bakrie Autoparts melakukan produksi yang sama setiap hari, sehingga menghitung hari dalam seminggu dalam  sebulan.  Nah  berikut  perhitungan perinciannya untuk setiap bulannya sebagai berikut:
Tabel 6. Jumlah Hari Kerja Bulan Jumlah Hari dalam Seminggu Mingg u-1 Mingg u-2 Mingg u-3 Mingg u-4 Mingg u-5 Total Hari Kerja/ Bulan Maret-21 4 5 5 5 4 23 April-21 1 5 5 5 5 21 Mei-21 5 5 5 5 2 22 Juni-21 3 5 5 5 4 22 Juli-21 1 5 5 5 5 21 Agustus- 21 5 5 5 5 3 23
Dari hasil tersebut, dilakukan perkalian  nilai forecasting atau  jumlah permintaan  pelanggan,  lalu  dibagi  dengan total  hasil  forecasting,  kemudian  akan didapatkan ramalan untuk setiap hari dalam sebulan.  Selanjutnya,  dilakukan  perkalian antara jumlah hari kerja dan hasil ramalan perharinya.  Jumlah  hari  per  minggu tergantung  pada  jumlah  hari  dalam seminggu.  Bulan  Maret  dan  Agustus memiliki  total  23  hari  kerja,  jadi  dalam sebulan  ada  5  minggu.  Terdapat  22  hari kerja  untuk  bulan  Mei  dan  Juni.  Juga terdapat 21 hari kerja pada bulan April dan Juli.  Setelah  itu  dilakukan  perhitungan
MPS  selanjutnya  yang  menggunakan periode  mingguan  dalam  bulan  Maret hingga  Agustus  2022.  Sehingga  berikut merupakan  hasil  pengolahan  data  dengan Master  Production  Schedule sebagai berikut:
Tabel 7. MPS Maret Hingga Mei 2022 Maret 2022 April 2022 Mei 2022 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 Days in Week 4 5 5 5 4 1 5 5 5 5 5 5 5 5 2 Forcast 553 276 414 552 553 163 803 803 802 802 811 812 812 812 324 Customer Order 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Project on hand inventory 40 50 50 50 40 10 60 110 160 210 50 100 150 200 220 MPS Quantity 593 326 464 602 593 173 853 853 852 852 861 862 862 862 344 MPS Start 326 464 602 593 853 853 852 852 862 862 862 344 Tabel 8. MPS Juni Hingga Agustus 2022 Juni 2022 Juli 2022 Agustus 2022 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 Days in Week 3 5 5 5 4 1 5 5 5 5 5 5 5 5 3 Forcast 515 856 856 856 686 192 944 944 943 943 905 905 905 905 544 Customer Order 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Project on hand inventory 30 80 130 180 220 10 60 110 160 210 50 100 150 200 230 MPS Quantity 545 906 906 906 726 202 994 994 993 993 955 955 955 955 574 MPS Start 906 906 906 726 994 994 993 993 955 955 955 574
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data yang  telah  dilakukan  dengan  strategi pemesanan lot  for  lot , safety  stock 10 unit Brake Drum setiap hari kerjanya, dan Lead Time selama  1  minggu,  maka  hasil pengolahan  data  pada schedule -nya  akan berbeda-beda  setiap  bulan  dan  setiap minggunya.  Hal  tersebut  dikarenakan safety stock 10 unit setiap hari kerjanya itu dimana  pada  setiap  periode  memiliki jumlah hari kerja yang berbeda.

## Gambar 4. Grafik MPS Start Maret dan April
Dapat dilihat pada grafik diatas bahwa untuk periode 3 dan periode 4 untuk bulan Maret 2022, PT. Bakrie Autoparts mengalami  peningkatan  produksi  yang lebih  banyak  daripada  produksi  periode lainnya.  Hal  ini  dikarenakan volume produksi  periode  3  dan  4  mengikuti  nilai
forecasting periode  4  dan  5,  dimana  hal tersebut untuk memenuhi nilai forecast dari periode ke 4 dan ke 5. Di sisi lain, jumlah hari  pada  periode  ke  4  dan  ke  5  memiliki jumlah hari yang lebih banyak daripada hari yang lain. Dihitung pada April 2022, karena safety  stock pada  Januari  2022  masih  ada. Oleh  karena  itu,  stok  Februari  yang  ada dianggap  ada,  tetapi  stok  pengaman  tetap sepanjang  periode.  Dengan  demikian perhitungan MPS Quantity tetap dilakukan berdasarkan  besaran demand berdasarkan hasil Forecasting. Waktu pengiriman untuk April  2022  masih  1  minggu.  Dari  grafik terlihat  bahwa  produksi  untuk  bulan  April stabil dikarenakan jumlah produksi dan hari pada  setiap  minggunya  sama  atau  setara, dimana hal tersebut karena hari kerja pada setiap minggunya relatif sama.

## Gambar 5. Grafik MPS Start Mei dan Juni
Dari  grafik  bulan  Mei  2022,  terlihat bahwa terdapat penurunan yang signifikan pada  produksi  periode  ke  4.  Hal  tersebut dikarenakan jumlah hari pada periode ke 5 pada  bulan  Mei  2022  lebih  banyak  sedikit periode  sebelumnya  yaitu  sebanyak  2  hari kerja  dengan  jumlah  hari  pada  periode lainnya  adalah  sebanyak  5  hari  kerja. Sehingga kebutuhan produksi pun meningkat.  Pada  grafik  bulan  Juni  2022 dapat dilihat bahwa produksi pada minggu ke 4 dilakukan dengan jumlah lebih sedikit dibandingkan  minggu  sebelumnya.  Hal tersebut dikarenakan jumlah hari kerja pada
0 200 400 600 800 1 2 3 4 5 Maret 2022 0 200 400 600 800 1000 1 2 3 4 5 April 2022 0 200 400 600 800 1000 1 2 3 4 5 Mei 2022 0 200 400 600 800 1000 1 2 3 4 5 Juni 2022
periode ke 5 lebih sedikit dari pada periode sebelumnya.

## Gambar 6. Grafik MPS Start Juli dan Agustus
Terlihat dari grafik bahwa bulan Juli 2022  hampir  sama  dengan  bulan  April 2022,  yaitu  jumlah  yang  di  produksi cenderung rata. pada Hal tersebut dikarenakan  pada  Juli  2022  jumlah  hari kerja pada setiap periodenya adalah 5 hari kerja,  dapat  dikatakan  semuanya  sama. Selanjutnya  untuk  bulan  Agustus  2022, dilakukan  perhitungan  dan  analisis  yang sama. Sedangkan dapat dilihat pada grafik, produksi  berbeda  dikarenakan  setiap periodenya  pada  bulan  Agustus  2022 memiliki jumlah hari kerja yang berbeda.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan diskusi  yang  dilakukan  untuk  produksi produk Brake  Drum Rear  di  PT.  Bakrie Autoparts,  maka  didapatkan  prediksi peramalan  terbaik  menggunakan Linear Regression . Hal tersebut dikarenakan nilai error untuk  beberapa  pengukuran  akurasi yaitu Mean  Absolute  Deviation (MAD) dengan  nilai  403.65, Mean  Square  Error (MSE) dengan nilai 207951.34 dan MAPE lebih  kecil  daripada  metode  peramalan lainnya.  Serta tracking  signal pada  model regresi  linier  ditemukan  konsisten  atau tidak melebihi UCL dan LCL yaitu 4 dan -
4 dengan kriteria Mean Absolute
Percentage  Error (MAPE)  maka  dapat dikatakan  hasil  prediksi  baik  yaitu  28%. Sehingga  hasil  ramalan  pada  6  bulan mendatang  pada  bulan  Maret  hingga Agustus 2022 secara berturut-turut adalah: 3176;  3373;  3571;  3769;  3966;  dan  4164 unit. Selain itu pada MPS Start usulan atau mulai produksi yang diusulkan pada bulan Maret  2022  (mulai  dari  periode  0  sampai dengan  periode  4)  secara  berturut-turut sebesar:  553;  276;  414;  552;  dan  553  unit Brake Drum , untuk bulan April 2022 (mulai dari  periode  0  sampai  dengan  periode  4) secara  berturut-turut  sebesar:  163;  803; 803; 802; dan 802 unit Brake Drum , bulan Mei  2022  (mulai  dari  periode  0  sampai dengan  periode  4)  secara  berturut-turut sebesar:  812;  812;  812;  812;  dan  324  unit Brake  Drum ,  sedangkan  bulan  Juni  2022 (mulai  dari  periode  0  sampai  dengan periode  4)  secara  berturut-turut  sebesar: 515;  856;  856;  856;  dan  686  unit Brake Drum , bulan Juli 2022 (mulai dari periode 0 sampai dengan periode 4) secara berturut- turut sebesar: 192; 944; 944; 943; dan 943 unit Brake Drum , dan bulan Agustus 2022 (mulai  dari  periode  0  sampai  dengan periode  4)  secara  berturut-turut  sebesar: 905;  905;  905;  905;  dan  544  unit Brake Drum . Berdasarkan penelitian yang dilakukan  harapan  kedepannya  peneliti selanjutnya  dapat  melakukan  penelitian dengan memperhitungkan lot size sehingga didapatkan nilai lot size yang sesuai dengan keuntungan agar tetap ada kelipatan dalam penggunaan order policy , serta mempertimbangkan  aspek  biaya  yang dikeluarkan dalam produksi sehingga dapat menghitung  penghematan  pada  biaya produksi.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  F.  (2020).  Penentuan  Metode Peramalan  Pada  Produksi  Part  New Granada  Bowl  ST  di  PT.X. JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI , 31-39.
Ahyari,  A.  (1987). Manajemen  Produksi.
Yogyakarta: BPFE-Yogyakarta.
0 500 1000 1500 1 2 3 4 5 Juli 2022 0 500 1000 1500 1 2 3 4 5 Agustus 2022
Ayustinaa, B., Nurdini, A., & Lazuardy, A. (2023).  Perencanaan  Jadwal  Induk Produksi  Pada  Produk  Tempe  di Rumah  Tempe  Indonesia. Jurnal Ilmiah Teknik (JUIT) , 60-75.
Badan Pusat Statistik. (2019). Badan Pusat
Statistik. Retrieved
from https://www.bps.go.id/ Barry,  R.,  &  Heizer,  J.  (2001). Prinsip- prinsip Manajemen Operasi : Operations  Managements. Jakarta: Salemba Empat.
Gaspersz, V. (1998). Production Planning and  Inventory  Control. Jakarta:  PT. Sun.
Handokoe,  S.,  &  Santoso,  I.  B.  (2018). Optimasi  Penyewaan  Dump  Truck Pada  Proyek  X  di  Wilayah  Jakarta. Jurnal Mitra Teknik Sipil , 72-81.
Hasbullah,  H.,  &  Santoso,  Y.  (2020).
Overstock Improvement by
Combining  Forecasting,  EOQ,  and
ROP. Jurnal Penelitian dan Aplikasi Sistem  &  Teknik  Industri  (PASTI) , 230-242.
Hayuningtyas,  R.,  &  Sari,  R.  (2021). Aplikasi  Peramalan  Alat  Kesehatan Menggunakan Single Moving
Average. jurnal Infortech .
Kumila, A., Sholihah, B., Evizia, E., Safitri, N.,  &  Fitri,  S.  (2019).  Perbandingan metode  moving  average  dan  metode naïve dalam peramalan data kemiskinan. JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika), 3(1) , 65-73. Kusumaningrum, A., Rachmadita, R. N., & Sandora,  R.  (2018).  Perencanaan Jadwal  Induk  Produksi  pada  Produk Nas  Shoes  dengan  Menggunakan Metode  Perencanaan  Agregat  di Perusahaan Furniture., (pp. 257-262).
Lestari, S. I., & Winarno. (2021). Analisis
Penjadwalan Produksi Dengan Metode  MPS  di  PT.  XYZ. Jurnal Teknik , 10-18.
Makridakis,  S.,  &  Steven,  C.  W.  (1999). Metode  dan  Aplikasi  Peramalan. Edisi  Kedua.  Jilid  1. Jakarta: Binarupa Aksara.
Pujiati, E.,  Yuniarti,  D.,  &  Goejantoro, R.
(2017). Peramalan Dengan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Dari Brown.
Jurnal Eksponensial, 7(1) , 33-40. Pulungan, I. G. (2018). Perencanaan Bahan Baku  Sebagai  Dasar  Penjadwalan Produksi  Makaroni  Di  Ud.  Berkah Pakis–Malang. Jurnal  Valtech,  1(2) ,
163-170. Puspita,  R.  N.  (2022).  Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing  Dan  Triple  Exponential Smoothing  Pada  Peramalan  Nilai
Ekspor  Di  Indonesia. Jambura Journal of Probability and Statistics,
3 (2), 141-150.
Rais, A. N., Rousyati, Thira, I. J., Kholifah, D. N., Purwati, N., & Kristania, Y. M. (2020). Evaluasi Metode Forecasting Pada  Data  Kunjungan  Wisatawan Mancanegara  ke  Indonesia. Jurnal Sains  dan  Manajemen  ,  8 (2),  104- 115.
Rasbina,  A.,  Sinulingga,  S.,  &  Siregar,  I.
(2013).  Perencanaan  Jadwal  Induk Produksi  Pada  PT.  XYZ. e-Jurnal Teknik Industri FT USU , 54-57.
Ros,  B.  J.  (2021).  Usulan  Perencanaan Material  Pada  Produk  Botol  Minyak Telon  60  ml  dengan  Metode  Silver Meal  di  PT.  Jaya  Tama. SIJIE Scientific  Journal  of  Industrial Engineering, 2(2) , 67-69.
Rusnadi,  A.  R.,  &  Herwanto,  D.  (2021). Perencanaan  Jadwal  Induk  Produksi Komponen  Band  Komp  Battery  di PT.  Mada  Wikri  Tunggal. STRING (Satuan  Tulisan  Riset  dan  Inovasi Teknologi), 5(3) , 299-306.
Sanjaya, I., & Punawati, N. (2021). Analisis Kinerja Manajemen Persediaan
Produk  Ud.  Sinar  Jaya  Karangasem.
E-Jurnal Manajemen . Simanjuntak,  H.  P.  (2017).  Penerapan Metode Disagregat Dalam
Penyusunan  Jadwal  Induk  Produksi Pada  Pabrik  Kopi  Cenderawasih
Nabire. Jurnal  FATEKSA:  Jurnal Teknologi dan Rekayasa, 2(2) , 22-23.
Stephany, M. R., & Hadining, A. F. (2022). Analisis Sistem Penjadwalan Produksi Berdasarkan Pesanan Pelanggan Dengan Metode Sequencing  Pada  PT  XYZ. Jurnal
Teknik Industri, 8 (2), 194-201.
Syahanifadel, M. V., Basuki, D. E., Hasna,
B. A., & Azzam, A. (2023). Analisis Perencanaan  Produksi  Pada  Produk
Kemeja  Pola  Menggunakan  Metode Forecasting  Dan  Master  Production Schedule Untuk Penjadwalan Produksi  Pada  CV.  Jodion  Unggul
Perkasa. Jurnal  Teknik  Industri ,  95- 104. Vonda, Q. R. (2020). Implementasi Sistem Just In Time Pada Persediaan Bahan Baku  Untuk  Memenuhi  Kebutuhan Produksi  di  PT  Tsamarot  Indonesia. Jurnal  Indonesia  Sosial  Teknologi , 102-111.