## PENJADWALAN PRODUKSI IKS-FILLER PADA PROSES GROUND CALCIUM CARBONATE MENGGUNAKAN METODE MPS DI PERUSAHAAN KERTAS
Supriyadi, Riskiyadi
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Serang Raya JL. KH. Amin Jasuta, Serang, 42115 supriyadimti@gmail.com, riskiyadia@gmail.com
Abstrak --  Persaingan  industri  kertas  semakin  ketat  dengan  banyaknya  industri  atau  perusahaan yang  bergerak  dalam  industri  yang  sama  dalam  bersaing  mendapatkan  dan  mempertahankan pelanggan.  Permasalahan  yang  terjadi  saat  ini  di  CaCO3  Section  pada  Perusahaan  Kertas  adalah belum  tersedianya  jadwal  induk  produksi  (Master  Production  Schedule  =  MPS)  sebagai  dasar penentuan proses produksi IKS-Filler  yang  menyebabkan kekurangan persediaan sehingga kualitas kertas  cacat  dan  perusahaan  menderita  kerugian  yang  cukup  besar.  Tujuan  penelitian  ini  adalah menganalisa  peramalan  yang  sesuai  untuk  diterapkan,  merencanakan  produksi  dengan  biaya terendah,  penjadwalan  produksi  sebagai  dasar  proses  produksi  dan  menghitung  persediaan pengaman.  Metode  yang  digunakan  adalah  peramalan  (moving  average),  perencanaan  produksi (level  production  plan,  chase  plant,  dan  intermediate  plan),  penjadwalan  produksi  (MPS  trial  and error) dan menganalisis jumlah persediaan pengaman (safety stock) menggunakan distribusi normal. Dari hasil pengolahan data menyimpulkan bahwa peramalan yang sesuai adalah Moving Average (n =  3)  dengan  nilai  MAD  terkecil  dan  tracking  signal  yang  tidak  menyimpang.  Biaya  terendah perencanaan  produksi  menggunakan  metode  intermediate  plan  sebesar  56,5  USD.  Jadwal  Induk Produksi  mempunyai  persediaan  akhir  191  Ton  dan  rata-rata  produksi  tiap  minggu  sebesar  1,852 Ton. Jumlah persediaan pengaman dengan tingkat layanan 95% sebesar 101,75 Ton.
Kata kunci: Peramalan, Perencanaan Produksi, Penjadwalan, dan Persediaan Pengaman.
Abstract --  Paper  industry  competition  becomes  more  intense  with  many  industries  or  companies engaged in the same industry in competing for and retaining customers. Problems that occur today in the Section CaCO3 at a paper company is the unavailability of the master production schedule (MPS =  Master  Production  Schedule)  as  the  basis  for  determining  the  production  process  IKS-Filler  that supply  shortages  so  that  the  paper  quality  defects  and  the  company  suffers  significant  losses.  The purpose  of  this  study  was  to  analyze  forecasting  appropriate  to  apply,  with  the  lowest  cost  of production  planning,  production  scheduling  as  the  basis  for  the  production  process  and  calculate safety stock. The method used is forecasting (moving average), production planning (level production plan,  chase  plant,  and  intermediate  plan),  production  scheduling  (MPS  trial  and  error)  and  analyze the  amount  of  safety  stock  (safety  stock)  using  a  normal  distribution.  From  the  data  processing concludes  that  forecasting  suite  is  Moving  Average  (n  =  3)  with  the  smallest  MAD  value  and  a tracking signal are not distorted. The lowest  cost of production planning using the  intermediate plan amounted  to  $  56.5.  Master  Production  Schedule  Ton  have  a  supply  end  191  and  an  average production of 1,852 tons per week. Amount of safety stock with a service level of 95% of 101.75 tons.
Keywords: Forecasting, Production Planning, Scheduling, and Supplies Safety.

## PENDAHULUAN
Industri  di  Indonesia  berkembang  dengan pesat  menimbulkan  persaingan  diantara  industri manufaktur  untuk  mencapai  keuntungan  yang maksimal  dan  menggunakan  sumber  daya  yang efektif.  industri  manufaktur  dihadapkan  pada berbagai  masalah  keterbatasan  faktor-faktor produksi  seperti  material,  kapasitas  mesin, metode  yang  digunakan  dalam  proses  produksi, modal,  dan  sumber  daya  manusia.  Sehingga semua  faktor  produksi  tersebut  harus  dikelola dengan manajemen yang baik.
Faktor-faktor  produksi  dalam    industri manufaktur  perlu  memperhitungkan  kapasitas produksi  yang  paling  optimal  agar  tidak kekurangan maupun kelebihan persediaan barang  yang  diproduksi.  Metode  penjadwalan produksi induk (MPS) merupakan dasar pertimbangan  untuk  memastikan  jumlah  produk dapat  memenuhi  permintaan  pelanggan  dan penjadwalan  produksi  induk  (MPS)  memiliki peranan  yang  sangat  penting  dalam  pencapaian tujuan  perusahaan  (Jonsson  and  Ivert,  2015) (Gamsterer, 2015).
Jadwal  produksi  induk  ( Master  Production Schedule =  MPS)  adalah  suatu  jadwal  produksi untuk  setiap  jenis  atau  setiap  macam  barang yang didasarkan pada rencana produksi semesta yang  sudah  disusun  untuk  barang  tersebut. Dengan  penjadwalan  ini,  jumlah  setiap  jenis barang  yang  akan  dibuat  dalam  setiap  masa tertentu  (setiap  minggu  atau  setiap  bulan, misalnya)  ditentukan  atau  direncanakan.  Jadi sebuah  jadwal  produksi  induk  juga  akan menunjukkan  kapan  setiap  jenis  barang  akan dibuat serta berapa jumlahnya   (Dewi dan Dana, 2016) (Pardede, 2005).
Master Production Schedule (MPS)
merupakan  suatu  pernyataan  tentang  produk akhir dari suatu perusahaan yang merencanakan  memproduksi  output  berkaitan dengan  kuantitas  dan  periode  waktu.  Aktivitas penjadwalan  produksi  induk  pada  dasarnya berkaitan  dengan  bagaimana  menyusun  dan memperbaharui jadwal produksi induk, memproses  transaksi  dari  MPS,  memelihara catatan-catatan  MPS,  mengevaluasi  efektivitas dari  MPS  dan  memberikan  laporan  evaluasi dalam  periode  waktu  yang  teratur  untuk keperluan  umpan  balik  dan  tinjauan  ulang (Gasperz, 2001).
Penjadwalan  dengan  MPS  menghasilkan jadwal  produksi  yang  lebih  produktif.  Hal  ini terlihat  dari  utilisasi  mesin  menurun  dari  64% menjadi  60%.  Selain  itu,  dihasilkan  alternatif jadwal  produksi  dengan  produktivitas  yang  lebih baik  (Rohman  &  Djatna,  2012).  Perhitungan biaya  produksi  dengan  metode  terpilih  sebesar Rp 34.544.157.305 sedangkan perhitungan biaya perencanaan  agregat  menggunakan  strategi terpilih  sebesar  Rp  34.309.781.219,  sehingga biaya  produksi  mengalami  penghematan  atau penurunan  sebesar  Rp  234.376.086  (Octavianti, Setyanto, & Tantrika, 2013).
(Pambudi  dan  Indrayani,  2014)  dalam penelitiannya didapat bahwa perencanaan produksi yang sesuai dengan kriteria perusahaan adalah  metode chase  strategy yaitu:  Memiliki rencana  produksi  yang  bervariasi  sampai  batas maksimal  kapasitas  produksi  per  bulannya  yang telah  ditentukan  dan  memiliki  nilai  inventori  dan biaya penyimpanan yang rendah, sesuai dengan kapasitas gudang.
CaCO 3 Section merupakan  bagian  dari departemen  PMB  pada  Perusahaan  Karet  di Banten, yang memproduksi bahan baku dari batu kapur  ( lime  stone )  menjadi  produk Filler  Grade dan Coating  Grade yang  memiliki  peranan penting  terhadap  produk  akhir  berupa  kertas putih  ( white  grade )  yang  mempunyai  masalah belum  tersedianya  jadwal  produksi  induk  (MPS) yang  dapat  digunakan  sebagai  dasar  penentuan
proses  produksi  IKS-Filler  yang  menyebabkan kekurangan  persediaan  sehingga  kualitas  kertas cacat  dan  perusahaan  menderita  kerugian  yang cukup besar.
Tulisan ini menawarkan metode peramalan yang  tepat  untuk  diimplementasikan  dalam manajemen  permintaan  dari  konsumen  CaCO3 Section , merancang perencanaan produksi dengan  biaya  yang  paling  rendah,  membuat jadwal  produksi  induk  (MPS)  sebagai  dasar proses  produksi  IKS-Filler,  dan  mengetahui persediaan  ( safety  stock )  yang  optimal  untuk dapat memenuhi semua permintaan konsumen.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  perusahaan yang  bergerak  di  bidang  industri  pembuatan kertas.  Pengumpulan  data  yang  dilakukan berupa  pengumpulan  data  teoritis  dan  data historis.  Data  teoritis  berupa  teori  tentang manajemen permintaan, peramalan, Perencanaan  produksi  agregat,  MPS,  dan manajemen  persediaan.  Data  historis  yang diperlukan  adalah  data  variabel,  yaitu  data kuantitatif penjualan IKS-Filler dengan karakteristik  ukuran  berat  dalam  satuan  wet  ton (WT).

## Uji Kecukupan dan Keseragaman Data
Pengujian kecukupan data dilakukan dengan  berpedoman  pada  konsep  statistik,  yaitu derajat ketelitian dan tingkat
keyakinan/kepercayaan.  Derajat  ketelitian  dan tingkat keyakinan mencerminkan tingkat kepastian yang diinginkan oleh pengukur setelah memutuskan  tidak  akan  melakukan  pengukuran dalam  jumlah  yang  banyak  (populasi).  Derajat ketelitian  ( degree  of  accuracy )  menunjukkan penyimpangan  maksimum  hasil  pengukuran  dari waktu penyelesaian sebenarnya. Tingkat keyakinan ( convidence level ) menunjukkan besarnya  keyakinan  pengukur  akan  ketelitian data  waktu  yang  telah  diamati  dan  dikumpulkan. Uji  kecukupan  data  digunakan  rumus  sebagai berikut:
N’ =                         . (1) dengan: K : Tingkat keyakinan s : Derajat ketelitian (5% , 10%) N : Jumlah data pengamatan
N’ : Jumlah data teoritis Jika  N’ ≤ N,  maka data dianggap cukup, jika  N’  >  N  data  dianggap  tidak  cukup  (kurang) dan  perlu  dilakukan  penambahan  data.  Untuk
  2 2 2 /               X X X N s k
memastikan  bahwa  data  yang terkumpul berasal dari  sistem  yang  sama  dan  untuk  memisahkan data  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda, maka  perlu  dilakukan  uji  keseragaman  data menggunakan rumus sebagai berikut:
BKA = X + k σ (2) BKB = X - k σ (3) √ ∑( x x  ) (4)
Keterangan: BKA : Batas kontrol atas BKB : Batas kontrol bawah X : Nilai rata-rata σ : Standar deviasi k
: Tingkat keyakinan.

## Peramalan
Peramalan  ( forecasting )  pada  dasarnya merupakan proses pengestimasian permintaan di masa  mendatang  dikaitkan  dengan  aspek kuantitas,  kualitas,  waktu  terjadinya,  dan  lokasi yang  membutuhkan  produk  barang  atau  jasa yang  bersangkutan  (Haming  &  Mahfud,  2014). Peramalan  adalah  proses  untuk  memperkirakan berapa  kebutuhan  di  masa  datang  yang  meliputi kebutuhan  dalam  ukuran  kuantitas,  kualitas, waktu  dan  lokasi  yang dibutuhkan  dalam  rangka memenuhi  barang  ataupun  jasa  (Nasution, 2006).
Pemilihan  model  peramalan  berdasarkan pada  pola  historis  dari  data  aktual  permintaan, jika  pola  data  tidak  membentuk  kecenderungan, dapat  dipertimbangkan  model  peramalan  rata- rata bergerak ( moving averages ), atau pemulusan
eksponensial ( exponential smoothing ). Jika pola data membentuk kecenderungan,  dapat  dipertimbangkan  model peramalan berdasarkan analisis garis kecenderungan  ( trend  line  analysis  model ). Selanjutnya  lakukan  analisis  data  berdasarkan model  peramalan  yang  dipilih  dan  pilih  model peramalan  yang  tepat  berdasarkan  MAD (mean absolute  deviation absolut).  Akurasi  peramalan akan  semakin  tinggi  apabila  nilai  MAD  semakin kecil.  Setelah  itu  periksa  keandalan  model peramalan  yang  dipilih  berdasarkan  peta  kontrol tracking  signal.  Tracking  signal  yang  baik memiliki  RSFE  yang  rendah,  dan  mempunyai positive  error yang  sama  banyak  atau  seimbang dengan negative  error ,  sehingga  pusat  dari tracking signal mendekati nol.

## Perencanaan Produksi
Perencanaan  produksi  merupakan  suatu proses  penetapan  tingkat  output  manufacturing
secara  keseluruhan  guna  memenuhi  tingkat penjualan  yang  direncanakan  dan inventori  yang diinginkan.  Perencanaan  produksi  berhubungan dengan  penentuan  volume,  ketepatan  waktu penyelesaian, utilitasi kapasitas, dan perencanaan  beban.  Rencana  produksi  dalam hal  ini  harus  terkoordinasi  dengan  perencanaan perusahaan.  Ada  beberapa  tipe  perencanaan produksi.  Berdasarkan  periode  waktunya,  akan ada  perencanaan  jangka  panjang,  perencanaan jangka  menengah,  dan  perencanaan  periode jangka  pendek.  Ketiga  jenis  perencanaan  ini memerlukan  proses  perencanaan  yang  berbeda (juga  input  dan  output  nya)  satu  sama  lain (Gaspersz, 2001).
Dalam  melakukan  peyusunan  rencana produksi,  metode  yang  digunakan  antara  lain Tingkat Produksi Rata-Rata Tetap ( Level Production  Plan ),  Tingkat  Produksi  Rata-Rata Berubah-Ubah  Mengikuti  Jumlah  Yang  Diminta ( Chase  Plant), Dan  Tingkat  Produksi  Rata-Rata Lentur  ( Intermediate/Flexible  Plan ).  Setelah dilakukan  analisa  rencana  produksi  maka  dipilih strategi  terbaik  yang  memberikan  biaya produksi paling minimum. Strategi yang terpilih digunakan untuk  melakukan  perencanaan  produksi  untuk periode mendatang, dilanjutkan dengan membuat Jadwal Induk Produksi (MPS).
Master Production Schedule
Master production schedule (MPS) merupakan  suatu  pernyataan  tentang  produk akhir  (termasuk parts pengganti  dan  suku cadang) dari suatu perusahaan industri manufaktur  yang  merencanakan  memproduksi output  berkaitan  dengan  kuantitas  dan  periode waktu.  Aktivitas  penjadwalan  produksi  induk pada  dasarnya  berkaitan  dengan  bagaimana menyusun  dan  memperbaharui  jadwal  produksi induk  ( Master  Production  Schedule =  MPS), memproses  transaksi  dari  MPS,  memelihara catatan-catatan  MPS,  mengevaluasi  efektivitas dari  MPS  dan  memberikan  laporan  evaluasi dalam  periode  waktu  yang  teratur  untuk keperluan  umpan  balik  dan  tinjauan  ulang (Gaspersz, 2001).
Proses  penyusunan  jadwal  induk  produksi (MPS)  adalah  membuat  perubahan-perubahan pada  catatan  MPS,  mendisagregasikan  rencana produksi agregat untuk  menciptakan MPS dalam waktu mingguan atau harian.

## Safety Stock
Manajemen  persediaan  ( inventory  control) adalah  kegiatan  yang  berhubungan  dengan perencanaan,  pelaksanaan,  dan  pengawasan penentuan  kebutuhan  material  sedemikian  rupa sehingga  di  satu  pihak  kebutuhan  operasi  dapat
dipenuhi  pada  waktunya  dan  di  lain  pihak investasi  persediaan  material  dapat  ditekan secara optimal (Indrajit, 2003).
Untuk menghindari timbulnya kendala atau berhentinya suatu proses produksi akibat kehabisan  persediaan  sehingga  menimbulkan kerugian  bagi  perusahaan,  maka  perlu  dihitung berapa  jumlah  persediaan  pengaman  yang diperlukan dengan rumus:
Persediaan Pengaman: Deviasi Standar x Faktor Pengaman

## PENGOLAHAN DATA Uji Kecukupan dan Keseragaman Data
Data  penjualan  produk  IKS-Filler  pada tahun 2013- 2014 diperlihatkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Penjualan Produk IKS-Filler Tahun 2013- 2014
Sebelum  dilakukan  peramalan,  data-data penjualan  IKS-Filler  diatas  diuji  kecukupan  data untuk  memastikan  data  yang  dikumpulkan  telah cukup secara objektif, dengan:
k = 2 (tingkat keyakinan 95%) s = 0,1 (derajat ketelitian10%) N = 24 (jumlah data pengamatan)
N’  =
N’  = 11,91
Dari  perhitungan  diatas,  karena  11,91<24 maka  data  telah  cukup  dan  selanjutnya  dapat diuji keseragaman data.
Gambar 1.  Grafik Keseragaman Data
Secara  keseluruhan  semua  data  masuk dalam  range  antara  BKA  dan  BKB,  tidak  ada data pengamatan yang keluar (out of control) dari batas  kontrol  atas  maupun  batas  kontrol  bawah maka data-data tersebut seragam dan selanjutnya dapat dilakukan peramalan.

## Peramalan
Peramalan  dengan  metode exponential smoothing dilakukan dengan nilai α 0,1; 0,2; 0,3; 0,4;  0,5;  0,6; 0,7;  0,8;  0,9;  dan  0,99.  Sedangkan metode moving average dilakukan dengan nilai n =  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9  dan  10.  Dari  masing- masing  metode  dipilih  yang  memberikan  MAD terkecil,  kemudian  antar  metode  dipilih  lagi metode terbaik yang memberikan MAD terkecil.
Tabel  2  menunjukkan  nilai  MAD  hasil peramalan IKS-Filler. Dari kedua metode tersebut, dipilih metode terbaik dengan nilai MAD terkecil  yaitu  MAD  =  1.418,7  pada  metode moving  average dengan  nilai  n  =  3.  Sehingga diperoleh  hasil  peramalan  IKS-Filler  periode Januari-Desember 2015 diperlihatkan pada Tabel 3.

## Perencanaan Produksi
Berikut  ini  ketiga  strategi  perencanaan kapasitas produksi, dimana hasil dari perencanaan  produksi  ini  dapat  ditampilkan dalam  bentuk  tabel.  Penghitungan  dengan menggunakan  metode Level  Production  Plan , dapat dilihat pada Tabel 4.
Dari Tabel 4 didapatkan hasil perencanaan produksi menggunakan metode Level Production Plan dengan rata-rata 1.735 Ton per tahun, tetapi memiliki  nilai  inventori  yang  sangat  besar  per bulannya,  sehingga  butuh  dana  tambahan  untuk penyimpanan  persediaan  dan storage di  CaCO 3 Section tidak  memadai  dalam  penyimpanan persediaan.  Maka  metode  ini  belum  dapat diterima  dalam  situasi  yang  ada.  Penghitungan dengan  menggunakan  metode Chase  Plan , dapat dilihat pada Tabel 5.
Tahun Bulan
Pengiriman Produk IKS- Filler (WT)
2013
Januari
10.619 Februari 12.667 Maret 11.293 April 9.894 Mei 12.972 Juni 11.198 Juli 15.637 Agustus 15.424 September 12.916 Oktober 14.979 November 13.752 Desember 12.172 2014 Januari 8.710 Februari 12.706 Maret 12.337 April 10.536 Mei 12.888 Juni 10.797 Juli 9.958 Agustus 11.247 September 9.036 Oktober 9.655 November 8.357
Desember
9.721
  2 2 2 /               X X X N s k

## Tabel 2.  Nilai MAD
Tabel 3. Hasil Peramalan IKS-Filler Periode Januari-Desember 2015
Periode 2015 Moving Average (n = 3) Januari 9.244 Februari 9.107 Maret 9.358 April 9.236 Mei 9.234 Juni 9.276 Juli 9.249 Agustus 9.253 September 9.259 Oktober 9.254 November 9.255 Desember 9.256

## Tabel 4.  Rencana Produksi Tingkat Produksi Harian Tetap
Bulan Hari Kerja Jumlah yang Diminta (Ton) JUMLAH YANG DIBUAT (Ton) SEDIAAN (Ton) Harian Perubahan Bulanan Awal Perubahan Akhir Rata- Rata Jan 31 9.244 305 - 9.455 1.669 211 1.880 1.775 Feb 28 9.090 305 - 8.540 1.880 -550 1.330 1.605 Mar 31 9.382 305 - 9.455 1.330 73 1.404 1.367 Apr 30 9.183 305 - 9.150 1.404 -33 1.371 1.387 Mei 31 9.225 305 - 9.455 1.371 230 1.601 1.486 Jun 30 9.220 305 - 9.150 1.601 -70 1.531 1.566 Jul 31 9.252 305 - 9.455 1.531 203 1.734 1.633 Agu 31 9.220 305 - 9.455 1.734 235 1.969 1.851 Sep 30 9.229 305 - 9.150 1.969 -79 1.890 1.929 Okt 31 9.230 305 - 9.455 1.890 225 2.114 2.002 Nov 30 9.233 305 - 9.150 2.114 -83 2.031 2.073 Des 31 9.228 305 - 9.455 2.031 227 2.258 2.145 Jumlah 365 110.736 111.325 1.735 Tabel 5. Rencana Produksi Chase Plan Bulan Hari Kerja Jumlah yang Diminta (Ton) JUMLAH YANG DIBUAT (Ton) SEDIAAN (Ton)
Harian Perubahan Bulanan Awal Perubahan Akhir Rata- Rata Jan 31 9.244 299 - 9.269 1.669 25 1.694 1.682 Feb 28 9.090 325 26 8.100 1.694 10 1.704 1.699 Mar 31 9.382 303 22 9.393 1.704 11 1.716 1.710 Apr 30 9.183 307 4 9.210 1.716 27 1.743 1.729 Mei 31 9.225 298 9 9.238 1.743 13 1.756 1.749 Jun 30 9.220 308 10 9.240 1.756 20 1.776 1.766 Jul 31 9.252 299 9 9.269 1.776 17 1.793 1.785 Agu 31 9.220 298 1 9.238 1.793 18 1.811 1.802 Sep 30 9.229 308 10 9.240 1.811 11 1.822 1.816 Okt 31 9.230 298 10 9.238 1.822 8 1.829 1.826 Nov 30 9.233 308 10 9.240 1.829 7 1.836 1.833 Des 31 9.228 298 10 9.238 1.836 10 1.846 1.841 Jumlah 365 110.736 110.913 1.770
Dari  perencanaan  produksi  menggunakan metode Chase  Plan didapatkan  hasil  dengan rata-rata  persediaan  1.770  Ton  per  tahun  dan memiliki  perubahan  tingkat  produksi  yang  terjadi hampir  setiap  bulannya,  sehingga  butuh  dana tambahan untuk biaya perubahan tingkat produksi  dan  penyimpanan  persediaan.  Kondisi tempat  penyimpanan  tidak  memadai  dalam penyimpanan  persediaan.  Maka  metode  ini belum dapat diterima dalam situasi yang ada.
Penghitungan dengan menggunakan metode Intermediate  Plan ,  dapat  dilihat  di  Tabel 6.
Berdasarkan data pada Tabel 6, didapatkan
hasil perencanaan produksi
menggunakan metode Intermediate Plan dengan rata-rata  rencana  produksi  yang  memiliki  nilai persediaan  yang  kecil  per  tahunnya  sehingga biaya yang dikeluarkan paling.
Berdasarkan  perbandingan  perhitungan dengan  mengunakan  tiga  metode  yang  telah dilakukan, metode yang dapat digunakan dengan biaya  terendah  adalah  perencanaan  produksi menggunakan metode Intermediate Plan.

## Master Production Schedule
Dengan  cara  coba  dan  ralat  ( trial  and error )  jadwal  produksi  induk  untuk  pembuatan IKS-Filler ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 6. Rencana Produksi Intermediate Plan Bulan Hari Kerja Jumlah yang
Diminta (Ton)
JUMLAH YANG DIBUAT (Ton) SEDIAAN (Ton)
Harian Perubahan Bulanan Awal Perubahan Akhir Rata- Rata Jan 31 9.244 298 - 9.238 1.670 -6 1.663 1.666 Feb 28 9.090 298 0 8.344 1.663 -746 917 1.290 Mar 31 9.382 298 0 9.238
917 -144 774 845 Apr 30 9.183 298 0
8.940 774 -243 531 652 Mei 31 9.225 298 0 9.238
531 13 544 537 Jun 30 9.220 298 0 8.940 544 -280 264 404 Jul 31 9.252 298 0 9.238 264 -14 250 257 Agu 31 9.220 298 0 9.238
250 18 268 259 Sep 30 9.229 302 4 9.060 268 -169 99 183 Okt 31 9.230 302 0 9.362 99 132 230 165 Nov 30 9.233 302 0 9.060 230 -173 57 144 Des 31 9.228 302 0 9.362 57 134 191 124 Jumlah 365 110.736 109.258 544
Tabel 7. Jadwal Produksi Induk Bulan Oktober – Desember 2015
Safety Stock Persediaan  pengaman  ( Safety  Stock ) berguna untuk melindungi perusahaan dari resiko kehabisan  bahan  ( Stock  Out )  dan  keterlambatan produksi  akibat  dari  troouble  mesin  maupun faktor manusia.
Dengan  melihat  dan  mempertimbangkan penyimpangan-penyimpangan  yang tejadi  antara perkiraan  pemakai  barang  dengan  pemakaian sesungguhnya dapat diketahui besarnya penyimpangan tersebut.
Setelah diketahui berapa besarnya standar deviasi  masing –masing  tahun  maka  akan ditetapkan  besarnya  analisis  penyimpangan. Dalam  analisis  penyimpangan  ini  manajemen perusahaan  menentukan  seberapa  jauh  produk yang  masih  dapat  diterima.  Pada  umumnya batas toleransi yang digunakan adalah 5% diatas perkiraan dan 5% dibawah perkiraan dengan nilai 1,65.  Untuk  perhitungan  standar  deviasi  dapat dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 8. Deviasi Penggunaan Produk
No Bulan Penggunaan Rata-rata Deviasi Kuadrat Xi μ (Xi – μ ) (Xi – μ ) 2 1 Januari 9.244 9.228 16 266 2 Februari 9.090 9.228 (138) 19.026 3 Maret 9.382 9.228 154 23.563 4 April 9.183 9.228 (45) 2.028 5 Mei 9.225 9.228 (3) 11 6 Juni 9.220 9.228 (8) 67 7 Juli 9.252 9.228 24 588 8 Agustus 9.220 9.228 (8) 65 9 September 9.229 9.228 1 1 10 Oktober 9.230 9.228 2 5 11 November 9.233 9.228 5 24 12 Desember 9.228 9.228 0 0 Total 110.736 110.736 (0) 45.645 Rata - rata 9.228
Dari  tabel  diatas  dapat  dihitung  deviasi standar dengan rumus sebagai berikut:
Deviasi Standar = √ ∑(     ) = √ = 61,67
Faktor keamanan untuk tingkat layanan 95% = 1,65 sehingga diperoleh persediaan pengaman sebagai berikut:
Persediaan  Pengaman  =  Deviasi  Standar  x
Faktor Pengaman
= 1,65 x 61,67
= 101,75 Ton

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dari  penelitian yang  dilakukan  pada  penjadwalan  produksi  IKS- Filler di CaCO 3 Section , dapat ditarik kesimpulan yaitu  metode  peramalan  yang  sesuai  untuk diimplementasikan perusahaan berdasarkan data historis  adalah  metode  peramalan Moving Avarage dengan nilai n = 3 yang mempunyai nilai MAD terkecil  yaitu  1.418,7  dan tracking  signal yang tidak menyimpang.
Analisis  perencanaan  produksi  periode Januari-Desember 2015, diperoleh biaya terendah  untuk  memproduksi  IKS-Filler  adalah menggunakan  metode  tingkat  produksi  rata-rata lentur  ( intermediate  plan/flexible  plan )  yaitu sebesar 56,5 USD.
Jadwal induk produksi (MPS) pada proses produksi  IKS-Filler  mempunyai  persediaan  akhir 191 Ton dengan rata-rata jumlah yang diproduksi tiap  minggunya  sebesar  1.852  Ton  dan  jumlah produksi  terbesar  2.114  Ton  pada  minggu  ke  2, 3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  12,  13,  dan  persediaan pengaman IKS-Filler untuk memenuhi permintaan  konsumen  CaCO 3 Section dengan tingkat layanan 95% sebesar 101,75 Ton.

## REFERENSI
Dewi,  P.  S.  dan  Saroso,  D.  S.,  Implementasi Material  Requirement  Planning  (MRP)  pada Perencanaan  Persediaan  Material  Panel Listrik di PT. TIS. SINERGI . 2016; 20 (1): 36-
46.
Gamsterer, M. Aggregate Planning and Forecasting  in  Make-to-order  Production System. International  Journal  of  Production Economics. 2015; 170 (Part B): 521-528.
Gaspersz,  Vincent.. Production  Planning  and Inventory  Control  Berdasarkan  Pendekatan Sistem  Terintegrasi  MRP  II  dan  JIT  Menuju Manufakturing  21. Jakarta:  PT.  Gramedia
Pustaka Utama. 2011. Haming,  Murdifin  dan  Mahfud  Nurnajamuddin.. Manajemen Produksi Modern: Operasi
Manufaktur  dan  Jasa  Buku  1 .  Jakarta:  PT. Bumi Aksara. 2014. Indrajit, Richardus Eko dan Richardus Djokopranoto. Manajemen Persediaan. Jakarta: PT. Gramedia Widiasarana Indonesia. 2003. Jonsson,  Patrik  and  L.  K.  Ivert.  Improving Performance with Sophisticated Master Production  Scheduling. International  Journal of  Production  Economics. 2015;  168:  118- 130.
Nasution,  Arman  Hakim. Manajemen  Industri. Yogyakarta: Penerbit Andi. 2006.
Octavianti,  Itsna  Aulia,  et  al..  Perencanaan Produksi  Agregat  Produk  Tembakau  Rajang P01  dan  P02  di  PT X . Jurnal  Rekayasa  dan Manajemen Sistem Industri . 2013; 1 (2): 264- 274.
Pambudi,  Agung  Dwi  dan  Rina  Indrayani..
Perencanaan  Produksi  Pada  Kain  Rayon, Polyster  Dan  Cotton  Menggunakan  Teknik Peramalan. Jurnal  Ilmiah  Nasional  Bidang Ilmu Teknik . 2014; 2 (1): 2337 – 3636.
Pardede,  Pontas  M.. Manajemen  Operasi  dan Produksi:  Teori,  Model,  dan  Kebijakan . Yogyakarta: Penerbit Andi. 2005.
Rohman,  Agus  Hidayatul  dan  Taufik  Djatna. . Model  Perbaikan  Penjadwalan  Produksi  di PT.  MDS,  Cikarang –  Bekasi. E-Jurnal Agroindustri  Indonesia. 2012;  1(1):  2252 – 3324.
Saepudin, Aep dan Cucun Kalsum. Perencanaan Kapasitas  Produksi  Pembuatan  Bed  Sheet Set  di  PT.  Bandung  Indah  Gemilang. Jurnal Ilmiah  Nasional  Bidang  Ilmu  Teknik .  2014;  2
(1): 2337 – 3636.
.