Vol.01, No. 2, 2018

## Forecasting Produksi PT Pupuk Kujang untuk Mengatasi Penumpukan Persediaan Produk Jadi
Chin �a Ta njung Kumala, Feli x Surja d i, Frie ska Junn ia nty P elly, R izal Ardi P ata nroi Schoo l of Business a nd Economics Universit a s Pr a se � y a Mu l y a JL. RA. K ar� ni (TB Sim a tup a n g), Ci la nd a k B a r a t J a k a rt a Se la t a n , Jaka rt a 12430 Indones ia.
*. Corresponding Author: chintiatanjungkumala@gmail.com

## ABSTRACT
Fer ti lizer  is  one  of  the  most  important  factors  in  Indonesian agriculture  that  can  support  plant  growth.  In  rice  crop,  the commonly used fer til izer is NPK fer til izer. However, NPK fer til izers have  easy-to-clot  proper tie s  and  should  be  placed  indoor. Par tic ularly in  PT Pupuk Kujang, there is a problem of stacking up NPK  fer til izer  caused  by  less  inventory  capacity  than  produ cti on amount. Forecas ti ng methods, such as simple moving average, can prevent the occurrence of such problem. By using a simple moving average  per  two  months  for  percentage  of  produ cti on  and con tin ued with normaliza ti on in 2016 produ cti on data, the actual projec tio n devia tio n in 2017 is 3.52%.

## ABSTRAK
Pupuk  merupakan  salah  satu  faktor  terp enti ng  dalam  pertanian Indonesia  yang  dapat  mendukung  pertumbuhan  tanaman.  Pada tanaman  padi,  pupuk  yang  biasa  digunakan  adalah  pupuk  NPK. Namun,  pupuk  NPK  memiliki  sifat  mudah  menggumpal  sehingga harus  ditempatkan  dalam  ruangan  tertutup.  Khususnya  di  PT Pupuk  Kujang,  terjadi  masalah  penumpukan  pupuk  NPK  yang disebabkan  oleh  kapasitas  penyimpanan  produk  jadi  lebih  kecil dibandingkan jumlah produksi. Metode forecas ti ng, seper ti simple moving  average,  dapat  mencegah  terjadinya  masalah  tersebut. Dengan menggunakan simple moving average per dua bulan pada persentase  produksi  dan  dilanjutkan  dengan  normalisasi  pada tahun 2016, simpangan antara proyeksi dengan data aktual tahun 2017 adalah sebesar 3,52%.
Keywords: NPK fer til izer, PT Pupuk Kujang, scheduling, inventory, produ cti on
Kata kunci: pupuk NPK, PT Pupuk Kujang, penjadwalan, persediaan, produksi

## ARTICLE INFO

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara agraris dimana sebagian besar penduduk Indonesia memiliki mata pencaharian  di  dalam  sektor  pertanian  khususnya  untuk  pertanian  tanaman  padi.  Untuk mendukung  lancarnya  proses  produksi  pada  sektor  pertanian,  salah  satu  alat  yang  wajib digunakan merupakan pupuk. Pupuk terbagi menjadi dua golongan  yaitu pupuk organik dan anorganik,  akan tetapi jenis  pupuk  yang sering digunakan dalam sektor pertanian ini  adalah pupuk  anorganik.  Berdasarkan  Permentan  Nomor  47/Permentan/SR.310/12/2017,  jenis-jenis pupuk anorganik subsidi yang diberikan kepada petani adalah Urea, NPK, ZA dan SP-36.
Saat ini,   seperti   yang   tertera   pada   Peraturan   Menteri   Pertanian Nomor 40/Permentan/OT.140/4/2007 tentang Rekomendasi Pemupukan N, P, dan K pada Padi
Sawah  Spesifik  Lokasi,  pemerintah  mendorong  para  petani  padi  untuk  menggunakan  pupuk NPK sebagai pengganti pupuk urea yang biasa digunakan oleh petani padi di Indonesia. Pupuk NPK memiliki karakteristik sangat sensitif terhadap kelembaban udara. Apabila       tempat penyimpanan  pupuk  NPK  tersebut  sangat  lembab  maka  pupuk  NPK  akan  terjadi penggumpalan  pada  pupuk  NPK  tersebut.  Dikarenakan  oleh  karakteristik  NPK  tersebut, perusahaan  harus  menyimpan  pupuk  NPK  di  dalam  ruangan  tertutup  agar  tidak  terjadi penggumpalan.
Salah  satu  masalah  yang  sering  terjadi  pada  perusahaan  pupuk  NPK  adalah  menumpuknya produk jadi yang dapat mengakibatkan kerugian pada perusahaan, hal ini terjadi dikarenakan oleh beberapa hal. Pertama, adanya Peraturan Menteri Pertanian tentang Kebutuhan dan Harga Eceran  Tertinggi  Pupuk  Bersubsidi  untuk  Sektor  Pertanian  yang  telah  menetapkan  jumlah produksi  setiap  perusahaan  pupuk  di  Indonesia  setiap  tahunnya  sehingga  perusahaan  harus memenuhi target tersebut. Berdasarkan Permentan Nomor
47/Permentan/SR.310/12/2017,  seperti  yang  dapat  dilihat  pada  RKAP  PT  Pupuk  Kujang, bahwa target produksi untuk tahun 2017 telah ditetapkan sebesar 165.000 ton . Akan tetapi, jika hal ini tidak didukung dengan kapasitas penyimpanan produk jadi yang memadai, maka akan terjadi penumpukan produk jadi. Kedua, jumlah permintaan terhadap pupuk berfluktuasi
yang diakibatkan dari siklus penanaman tanaman padi yang semakin tidak teratur dan secara musiman.  Penumpukan  yang  terjadi  pada  inventori  perusahaan  ini  tidak  akan  menjadi masalah  besar  apabila  jumlah  produk  jadi  yang  diproduksi  tidak  melebihi  total  kapasitas penyimpanan inventori yang dimiliki oleh perusahaan.
Mengangkat  dari  masalah  penumpukan  inventori  pada  perusahaan  pupuk,  artikel  ini  akan membahas  tentang  penjadwalan  proses  produksi  khususnya  pada  perusahaan  pupuk  PT Pupuk  Kujang  dengan research  question sebagai  berikut  “Bagaimana  melakukan forecasting data produksi untuk mengatasi masalah penumpukan inventori dalam perusahaan pupuk?”.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Forecasting
Pada  produk  yang  bersifat  musiman  diperlukan  prediksi  produksi  yang  sesuai  dengan  data historis. Forecasting adalah  proses  memprediksi  masa  depan  berdasarkan  data  di  masa sekarang  dan  di  masa  lampau.  Proses  ini  biasanya  dilakukan  dengan  menganalisis  tren  dari data  yang  ada.  Dalam  berbisnis,  perusahaan  dapat  melakukan forecasting terhadap permintaan pelanggannya sehingga inventaris, biaya keusangan, dan potensi kerugian akibat kehabisan stok produk dapat diminimalisasikan (Jain dan Malehorn, 2006). Salah satu model atau  teknik forecasting yang  banyak  dilakukan  dalam  bidang  teknik,  pertanian,  kedokteran ekonomi, dan geofisik adalah analisis deret berkala atau time series (Aprilia, 2016).
Berdasarkan  Chambers,  Mullick,  dan  Smith  (1971),  ada  tiga  tipe forecasting :  teknik kualitatif  ( qualitative techniques ) , analisis dan proyeksi deret berkala ( time series analysis and    projection ) , dan model kausal ( causal models ) . Teknik kualitatif menggunakan data kualitatif      seperti pendapat ahli, informasi tentang peristiwa-peristiwa khusus, dan mungkin dapat atau      tidak melibatkan data masa lalu. Sedangkan di sisi lain, analisis dan proyeksi
deret berkala berfokus sepenuhnya pada pola data dan bergantung pada data historis. Tipe forecasting model  kausal  menggunakan  informasi  spesifik  tentang  hubungan  antara  elemen sistem serta         peristiwa khusus secara normal ke dalam analisis data.
Terdapat lima metode forecasting yang dapat digunakan dalam analisis deret berkala, yaitu moving average , exponential smoothing , Box-Jenkins, X-11, dan trend projections . Pada metode moving average dan exponential smoothing , minimum jumlah data yang dibutuhkan adalah sebanyak 24 data dalam dua tahun (dengan data per bulan). Pada metode Box-Jenkins, minimum data yang dibutuhkan juga sama namun metode ini menggunakan model  matematika dalam analisa datanya. Pada metode X-11 dan trend projections , minimum data   yang dibutuhkan lebih banyak lagi, yakni tiga dan lima tahun (36 dan 60 data) secara berturut-turut.
Sebagai tambahan, menurut Raihan et. al. (2016), metode exponential smoothing adalah metode forecasting yang paling banyak digunakan.

## The Winters Exponential Smoothing Procedure for a Seasonal Model
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Ariyanto et. al. (2017), metode exponential smoothing dapat digunakan untuk meramalkan produksi tanaman pangan seperti padi, jagung, kedelai,  ubi  kayu,  ubi  jalar,  kacang  tanah  dan  kacang  hijau.  Metode  ini  sangat  cocok  untuk peramalan  jangka  pendek  dan  menengah.  Peramalan  untuk  jangka  waktu  pendek  dapat dilakukan dalam kurun waktu singkat (hari, minggu, dan bulan). Sedangkan peramalan dalam jangka  waktu  menengah  dilakukan  dalam  periode  satu  sampai  dua  tahun  mendatang  dan peramalan dalam jangka waktu panjang dilakukan dalam waktu lebih dari dua tahun mendatang (Montgomery et. al., 2008).
Menurut  Nahmias  dan  Olsen  (2015),  model Winters  Exponential  Smoothing  Procedure dapat  digunakan  untuk  menentukan demand  pattern yang  terjadi  secara  musiman.
Forecasting dapat ditentukan per periode dan pada umumnya, periode forecasting adalah per satu bulan.
Musim diasumsikan sebagai lamanya periode P, dan biasanya untuk annual season , angka P   adalah 12 yang merupakan indikasi dari interval per bulan. Model musiman ini juga dapat digunakan  untuk forecast secara  mingguan  atau  bahkan  harian.  Dalam  model  ini,  metode ratio to moving average juga digunakan untuk menentukan trend dari perubahan-perubahan pada periode sejarah. Namun, jika periode sejarah yang digunakan terlalu banyak, hal ini akan mengakibatkan trend yang terbentuk tidak mencerminkan keadaan saat ini dan terlebih         lagi keadaan yang akan mendatang. Ada tiga langkah yang digunakan dalam model ini:
1.  Tingkat perkiraan awal (termasuk trend ) pada setiap periode sejarah,  2.
Memperkirakan faktor musiman, dan
3.  Estimasi a 0 dan b 0 (level dan trend data pada periode 0).
Pada  tahap  pertama,  perkiraan seasonal  demand  pattern dapat  ditentukan  menggunakan periodical moving totals dan moving average . Standar periodical moving average akan menghasilkan  garis trend yang  terletak  pada  dua  periode,  namun  akan  menjadi  tidak  tepat jika digunakan untuk lebih dari 2 periode. Maka dari itu, metode periodical moving totals dapat digunakan terlebih dahulu agar hasilnya lebih efisien.
Pada tahap kedua, seasonal factors digunakan untuk menentukan tingkat dari demand .
Faktor  ini digunakan untuk mengurangi efek random yang ada dalam data. Pada tahap terakhir, estimasi nilai a 0 dan b 0 digunakan untuk menentukan nilai forecasting dalam bentuk unit dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
x t = ( + a b ) F t where,  x t = forecasting value a  = the level b = the linear trend
F t = a seasonal index (coefficient) appropriate for period t

## Simple Moving Average
Simple  moving  average merupakan  suatu  metode  untuk  rata-rata  dari  deretan  nilai  pada sebuah grafik atau pun tabel selama periode waktu tertentu (Ellis dkk., 2005). Metode simple moving average dapat memberikan estimasi atas permintaan pada periode berikutnya (Heizer         dan Render, 2014). Berikut merupakan rumus dari Simple Moving Average:
Simple Moving Average = Σ demand in previousn n periods
where, n = the number of periods in the moving average - for example, 4, 5, or 6 months, respectively for a 4-, 5-, 6- period moving average
Setelah mendapatkan estimasi permintaan pada periode berikutnya, Mean Absolute  Percentage Error (MAPE) dapat dihitung dengan cara:
n
MAPE || A t A − t F t || × 100% t =1
where, n = number of data
A = actual data
F = forecasting dat a
MAPE dapat dijadikan sebagai indikator untuk meninjau performa suatu metode terhadap data yang diramalkan. Jika nilai MAPE semakin kecil, maka dapat diartikan bahwa metode  yang dipakai semakin sesuai terhadap data yang diramalkan. Ketika nilai MAPE < 25%, maka hasil dari data yang diramalkan dapat diterima secara memuaskan (Mainassy, 2014).

## Storage Management - Storage Facilities for Pesticide and Fertilizer
Setelah  melakukan  proses  produksi,  perusahaan  perlu  melakukan  manajemen  penyimpanan yang baik untuk mencegah dan mengurangi risiko rusaknya persediaan produk jadi. Menurut Waskom dan Yergert (1994), dalam penyimpanan pestisida dan pupuk, terdapat beberapa hal yang perlu diperhatikan secara khusus, seperti:
● Pestisida dan pupuk disimpan dalam tempat yang terpisah.
● Fasilitas penyimpanan diberi label warning sign.
● Produk yang kering disimpan di atas produk cairan, atau di area yang berbeda.
● Tipe inventori dan jumlahnya dicatat (jika diperlukan, beri detail layout lokasi penyimpanan dan fasilitasnya).
● Area penyimpanan terletak dalam jarak aman dari sumur atau pun sumber air.
● Terdapat penyinaran, ventilasi, dan pemadam kebakaran yang cukup.
● Inspeksi  rutin  atas  area  penyimpanan  untuk  memeriksa  apakah  ada  kebocoran  atau produk yang tercecer. (Buat catatan atas inspeksi dan perbaikan yang dilakukan).

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini termasuk dalam kategori penelitian kuantitatif. Berdasarkan masalah yang ada, research question yang digunakan dalam artikel ini adalah sebagai berikut: “Bagaimana cara mengatasi  masalah  penumpukan  inventori  dalam  perusahaan  pupuk?”  Penulis  memilih perusahaan PT Pupuk Kujang sebagai objek penelitian yang mencerminkan langsung masalah tersebut.
PT Pupuk Kujang sendiri merupakan anak usaha dari BUMN (Badan Usaha Milik Negara), PT Pupuk  Indonesia  yang  bergerak  di  bidang  industri  pupuk  nasional.  Kegiatan-kegiatan  yang dijalankan  PT  Pupuk  Kujang  adalah  produksi,  perdagangan,  pemberian  jasa  dan  usaha lainnya. Untuk mendukung kegiatan operasionalnya, perusahaan memiliki dua pabrik pupuk urea dengan total kapasitas produksi pupuk urea sebesar 1.140.000 ton/tahun, satu pabrik pupuk NPK  Blending  dengan  kapasitas  produksi  sebesar  300.000  ton/tahun  dan  satu  pabrik  pupuk NPK Granular dengan kapasitas produksi sebesar 100.000 ton/tahun, serta perusahaan memiliki produk  pupuk  organik  dengan  merk  “Petroganik”  yang  dihasilkan  dari  26  pabrik            yang dikelola oleh perusahaan. Sebanyak 26 pabrik tersebut berlokasi di beberapa daerah di Jawa Barat, di antaranya daerah Banjar, Garut dan Sumedang. Semua pabrik tersebut didirikan oleh pengusaha  lokal  dengan  sistem  lisensi  merek.  Total  kapasitas  produksi  pupuk  organik  PT Pupuk Kujang saat ini adalah 20.000 ton/tahun.
Untuk mendapatkan data primer dilakukan pengamatan langsung ke lokasi pabrik dan gudang PT  Pupuk  Kujang  pada  11  Desember  2017  dan  melakukan  wawancara  dengan  Pak  Rhony, selaku Kepala Divisi Perencanaan dan Pengendalian Produksi NPK.
Data  yang didapatkan dan digunakan untuk  analisis lebih lanjut  adalah data produksi  pupuk NPK subsidi tahun 2015-2017 yang diberikan dari Divisi Perencanaan dan Pengendalian Produksi NPK serta data RKAP (Rencana Kerja dan Anggaran Perusahaan) PT Pupuk   Kujang tahun 2018. Sedangkan data sekunder yang didapatkan untuk penyelesaian artikel ini   adalah dengan menelaah data RKAP tahun 2016-2017 yang berasal dari Laporan Tahunan PT Pupuk Kujang  tahun  2016  dan  data  laba  bersih  2017  yang  berasal  dari  Laporan  Tahun  PT  Pupuk Kujang tahun 2017. Selanjutnya, analisa data dilakukan dengan menggunakan dua       metode forecasting : The Winters Exponential Smoothing dan Simple Moving Average . Hasil  dari analisis tersebut digunakan untuk menentukan scheduling produksi pupuk NPK PT    Pupuk Kujang di masa mendatang. Untuk menilai kecocokan metode Simple Moving Average dalam  memprediksi  produksi  per  bulan  perusahaan,  nilai  moneter  dari  simpangan  proyeksi dengan aktual produksi akan dibandingkan dengan laba bersih 2017.

## ANALISIS DATA
Melalui wawancara dan kunjungan lapangan yang telah dilakukan ke PT Pupuk Kujang, satu masalah  utama  yang  masih  menjadi  perhatian  dari  divisi  perencanaan  dan  pengendalian produksi  NPK  yaitu  gudang  tidak  dapat  menampung  pupuk  NPK  yang  diproduksi  sehingga pupuk NPK terpaksa disimpan di dalam gudang dengan 40 tumpukan. Tumpukan yang ideal atas  produk  NPK  adalah  18-25  tumpukan,  seperti  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Penumpukan yang berlebih ini mengakibatkan 20% - 30% produk rusak dan harus dilakukan rework . Masalah ini timbul karena kapasitas gudang bersifat fixed sedangkan penyerapan pupuk  dari  distributor  bersifat  musiman.  Penyerapan  pupuk  sangat  bergantung  oleh  musim tanam  petani  yang  juga  bersifat  tidak  pasti  karena  dipengaruhi  faktor  cuaca  yang  tidak  bisa dikontrol oleh manusia.

## Gambar 1. Kondisi Ideal Penyimpanan Pupuk NPK
Sumber: Sumardiyani (2017)
Isu penumpukan pupuk NPK ini saling berhubungan dengan production schedulling yang telah  diterapkan  PT  Pupuk  Kujang.  Untuk  menerapkan production  scheduling ,  divisi perencanaan  dan  pengendalian  NPK  akan  berkoordinasi  dengan  divisi  pemasaran.  Rapat koordinasi  tersebut  dilakukan  setiap  minggu  untuk  memastikan  balansitas  produksi  dan kesanggupan  pemenuhan  permintaan  kebutuhan  NPK  dari  divisi  pemasaran.  Selain permintaan kebutuhan dari divisi pemasaran, divisi perencanaan dan pengendalian NPK juga
mempertimbangkan stok bahan baku yang ada di gudang penyimpanan. Jika bahan baku yang termasuk  kategori long  delivery  part habis,  divisi  perencanaan  dan  pengendalian  dapat membuat memo percepatan pembelian ke divisi purchasing. Namun, penggunaan memo percepatan ini hanya dilakukan pada kondisi mendesak karena dengan adanya urgent request mengakibatkan harga raw material pun meningkat sehingga harga pokok produksi barang       juga meningkat. Untuk mengatasi masalah penumpukan pupuk NPK, perusahaan akan     membangun gudang lini  IV. Namun, pembangunan gudang lini IV ini masih dalam pembahasan  level  stratejik  perusahaan  dan  memerlukan  waktu  lebih  dari  satu  tahun  untuk realisasi pembangunannya.
Atas masalah yang didapat pada PT Pupuk Kujang, metode forecasting dapat digunakan agar      tidak  terjadi  kesalahan  dalam  rencana  produksi,  sehingga  tidak  menyebabkan  adanya penumpukan pada gudang perusahaan. Sebelum melakukan forecasting, kami akan melihat trend pattern dari data produksi pupuk NPK subsidi pada Diagram 1.

## Diagram 1 - Trend pattern Produksi Pupuk NPK Subsidi PT Pupuk Kujang
Pada data produksi tersebut ditemukan dua outlier, yaitu bulan Juli 2015 dan bulan Oktober 2016.  Pada  bulan  Juli  2015,  perusahaan  hanya  memproduksi  pupuk  NPK  subsidi  sebanyak 728  ton  dikarenakan  perusahaan  menggunakan  kapasitas  produksinya  untuk  memproduksi
pupuk NPK non subsidi sebanyak 4.966 ton, sedangkan pada bulan Oktober 2016 perusahaan hanya  memproduksi  pupuk  NPK  subsidi  sebanyak  724  ton  karena  perusahaan  juga memproduksi pupuk NPK non subsidi pada bulan tersebut serta terjadi down time (waktu tidak terjadi produksi) pada pabrik untuk  perbaikan alat, cleaning area, serta formula treaming untuk produk pupuk non subsidi.
Winters’s  Exponential  Smoothing  Method digunakan  untuk  melakukan forecasting atas produk pupuk NPK subsidi karena produk pupuk bersifat musiman . Kebutuhan pupuk sangat      dipengaruhi  siklus  musim  tanam  padi.  Hasil  analisa  yang  dilakukan  untuk forecasting dengan menggunakan data aktual 2015 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 - Forecasting based on actual data 2015 - Winters Exponential Smoothing Method
Pada  hasil  analisa  tersebut  didapatkan  hasil projection  error sebesar  18,74%  untuk forecasting tahun 2016 dan 59,4% untuk forecasting tahun 2017. Penggunaan Winters’s
Exponential Smoothing Method dinilai kurang cocok karena kondisi perusahaan atau variabel lain yang mempengaruhi faktor produksi (selain faktor demand pasar) tidak stabil, sebagai contoh pada tahun 2017 pembangunan pabrik NPK granul II sudah selesai sehingga kapasitas produksi meningkat dari 600 ton per hari pada tahun 2016 menjadi 800 ton per hari pada tahun 2017.  Penambahan  kapasitas  produksi  ini  menyebabkan  kondisi ceteris paribus yang menjadi asumsi dasar Winters’s Exponential Smoothing Method tidak tercapai.
Berdasarkan data  Laporan Tahunan PT Pupuk Kujang tahun 2016  yang didapat  dari situs resmi perusahaan, perusahaan melakukan RKAP (Rencana Kerja dan Anggaran Perusahaan) yang  menjadi  panduan  bagi  divisi  produksi  untuk  melakukan schedulling. Realisasi penjualan  pupuk NPK subsidi pada tahun 2016 dapat dilihat pada  Tabel 2.

## Tabel 2 - Volume Penjualan Pupuk tahun 2015-2016 PT Pupuk Kujang
Realisasi penjualan tahun 2016 hanya sebesar 57,49% dari RKAP. Ini dikarenakan pertama, terdapat  produk  yang  kualitasnya  kurang  baik  (kotor,  ukuran  tidak  seragam  dan  lengket) sehingga PT Pupuk Kujang menarik produk NPK di lapangan  yang kualitasnya kurang baik dan digantikan dengan produk NPK  yang kualitasnya baik.  Kedua, pembagian alokasi  NPK
antara PT Pupuk Kujang dengan PT Petrokimia Gresik kurang jelas yang mana pada kenyataan di  lapangan,  NPK  produksi  PT  Petrokimia  Gresik  lebih  dominan.  PT  Pupuk  Kujang  telah bersikap  tegas  terhadap  Distributor  yang  kurang  peduli  terhadap  penebusan  NPK  dengan memberikan sanksi berupa pengurangan wilayah sampai dengan penghentian        kerja sama.
Divisi Perencanaan dan Pengendalian Pupuk melakukan schedulling dengan mempertimbangkan angka RKAP penjualan pupuk NPK. Namun, di sisi lain perlu ditekankan bahwa  volume  produksi  juga  harus  bisa  menyesuaikan  dengan  penyerapan  pasar.        Untuk mengantisipasi  hal  tersebut,  setiap minggu terdapat meeting yang membahas balansitas produksi dengan minimum stok gudang sarana penjualan.
Metode forecasting sangat  bergantung  pada  data  historis,  namun  akan  menjadi  sulit  ketika terdapat  faktor-faktor  yang tidak menentu  seperti aturan atau regulasi  yang banyak berubah. Sebagai contoh, PT Pupuk Kujang mempunyai rencana strategis untuk memenuhi kebutuhan produksi dengan membangun pabrik pupuk NPK Granular  III. PT Pupuk Kujang juga harus bersiap  menghadapi  perubahan  pembagian  wilayah  distribusi  yang  kerap  bersinggungan dengan wilayah distribusi PT Petrokimia Gresik.
Semua  metode forecasting sangat  bergantung  pada  data  historis  masa  lalu  dan  ini  akan menjadi sulit ketika perusahaan menggunakan metode forecasting namun faktor-faktor lain dalam produksi tidak konstan. Contoh dari faktor lain yang mempengaruhi produksi adalah   PT Pupuk  Kujang  memiliki  rencana  strategik  untuk  kembali  memperbesar  kapasitas  produksi NPK  dengan  membangun  pabrik  NPK  granular  III,  perubahan  pembagian  wilayah  untuk produk pupuk NPK subsidi antara PT Pupuk Kujang dengan PT Petrokimia Gresik.
Berdasarkan wawancara yang dilakukan, diketahui bahwa RKAP untuk volume penjualan pada tahun  2018  adalah  sebesar  162.000  ton  untuk  produk  pupuk  NPK  Subsidi.  Dengan
menggunakan simple  moving  average per  dua  bulan  (dari  tahun  2015-2017)  maka  akan didapatkan percentage of production moving average pada Tabel 3.
Tabel 3 - Simple Moving Average (2 months) - Percentage of Production
Penggunaan simple moving average selama dua bulan untuk meminimalisasi simpangan yang terjadi antara proyeksi  dengan aktual  dan proyeksi  akan lebih mencerminkan produksi  yang bersifat  musiman  dan  fluktuatif  setiap  bulannya.  Setelah  mendapatkan percentage  of production moving average, dilakukan normalisasi agar jumlahnya menjadi 100%. Setelah itu, kami melakukan forecasting untuk  tahun 2017, hasil proyeksi  untuk  tahun 2017 dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4 - Proyeksi, Aktual dan Simpangan Produksi tahun 2017
Simpangan  atau  MAPE  yang  terjadi  antara  proyeksi  dengan  aktual  adalah  sebesar  3,52%. Ketika nilai simpangan berada dibawah 25%, maka dengan menggunakan metode simple moving  average , hasil data  yang diramalkan dapat  diterima dengan memuaskan. Selain itu, hasil  simpangan  dengan  metode  ini  (3,52%)  lebih  kecil  jika  dibandingkan  dengan  hasil simpangan dengan metode The Winter’s (59,40%). Maka dari itu metode simple moving average lebih sesuai digunakan pada forecasting produksi pupuk PT Pupuk Kujang.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  analisis  menggunakan  metode  analisis  dan  proyeksi  deret berkala  lainnya  seperti  Box-Jenkins  dan  X-11  dapat  dilakukan,  sehingga  hasil  forecasting yang didapat menjadi lebih akurat. Metode-metode tersebut sebaiknya dilakukan apabila data historis produksi yang didapat mencapai lebih dari lima tahun. Pada penelitian ini, hal tersebut tidak dilakukan karena adanya keterbatasan informasi yang didapat dari PT Pupuk       Kujang. Jika penjadwalan proses produksi pada PT Pupuk Kujang sudah dapat berjalan          dengan lancar dan tidak menyebabkan penumpukan, maka PT Pupuk Kujang dapat       menerapkan
sistem  manajemen  penyimpanan  pestisida  dan  pupuk  yang  baik  menurut              Waskom  dan Yergert (1994).

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis yang telah kami lakukan, metode yang paling cocok dipakai oleh PT Pupuk  Kujang  untuk  menyelesaikan  masalah  penumpukan  produk  jadi  pada  inventori perusahaan adalah metode simple moving average.
Tabel 5 - Proyeksi Produksi tahun 2018
Dengan adanya RKAP tahun 2018 dengan jumlah produksi sebesar 160.000 ton, maka kami memberikan solusi kepada perusahaan untuk melakukan produksi pada tahun 2018 seperti pada Tabel  5.  Tentunya  masalah  penumpukan  produk  NPK  tidak  hanya  disebabkan  oleh schedulling yang  kurang  tepat  tetapi  ada  faktor  lainnya  yang  saling  berkorelasi,  yaitu penambahan  kapasitas  pabrik  atau  mesin  tanpa  diimbangi  dengan  penambahan  kapasitas gudang penyimpanan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aprilia D. (2016), “Penerapan Metode Forecast  Exponential Smoothing pada Jumlah Pasien Puskesmas”, Jurnal Biometrika dan Kependudukan 5, No. 2 (Desember): 146-156.
Ariyanto R., Puspitasari D., dan Ericawati F. (2017), “Penerapan Metode Double Exponential Smoothing pada Peramalan Produksi Tanaman Pangan”, Jurnal Informatika Polinema 4, No. 1 (November): 57-62.
Chambers J. C., Mullick S. K., and Smith D. D. (1971), “How to Choose the Right Forecasting Technique”, Harvard Business Review (July).
Ellis C. A. and Parbery S. A. (2005), “Is smarter better? A comparison of adaptive, and simple moving average trading strategies”, Research in International Business and     Finance 19, No. 3: 399–411.
Jain  C.  L.  and  Malehorn  J.  (2006), Benchmarking  Forecasting  Practices:  A  Guide  to Improving Forecasting Performance 3 ed., Graceway Publishing Company Inc., New York.
Mainassy A. K. (2014), “Analisis dan Peramalan Produksi Tanaman Teh dengan Menggunakan Metode  Indeks  Musim:  studi  kasus  Propinsi  Jawa  Barat”,  Universitas  Kristen  Satya Wacana, Indonesia.
Montgomery D. C., Jennings C. L., and Kulahci, M. (2008), Introduction To Time Series Analysis and Forecasting , Wiley Interscience, United States of America.
Nahmias, Steven dan Olsen, Tava L. (2015), Production and Operation Analysis, 7th ed., Waveland Press, United States of America.
Raihan,  Eff  M.  S.,  dan  Hendrawan  A.  (2016),  “Forecasting  Model  Exponential  Smoothing Time  Series  Rata  Rata  Mechanical  Availability  Unit  Off  Highway  Truck  Cat  777d Caterpillar”, Jurnal Poros Teknik 8, No. 1 (Juni): 1-54.
Slack N., Brandon-Jones A., and Johnston R. (2013), Operation Management, 7th ed., Pearson, United Kingdom.
Sumardiyani W. R. (2017), Jangan Tergiur Pupuk Murah, Ini Alasannya , Pikiran Rakyat Website, https://www.pikiran-rakyat.com/, (10 Agustus 2018).
Waskom R. M. dan Yergert M. D. (1994), Best Management for Pesticide and Fertilizer Storage and Handling , Colorado State University Cooperative Extension, August 1994, Buletin #XCM-178.