Volume 01 Nomor 03 2019 ISSN: Online 2655-6499

## Analisis Perencanaan Agregat dengan Metode Heuristik
Esa Rahmadona 1 , Gesit Thabrani 1*
1 Universitas Negeri Padang e-mail: esarahmadona@gmail.com; thabrani@fe.unp.ac.id *corresponding author

## Abstract
Purpose -The  objectives  of  this  study  were  to  calculate  the  forecast  demand  and  to  develop aggregate production planning for PT XYZ to meet demand with the lowest cost.
Methodology –The  data  were  gathered  through  literature  review  and  secondary  data  gathered directly from the company itself. The demand data from past three years was used to forecast demand  using decomposition,  seasonal variation,  and  multiple  regression  method. Furthermore,  all  data  were  analyzed  and  used  to  design  aggregate  planning  by  using  three strategies namely Chase, Level, and Mixed strategy.
Finding –The result of this study shows that the seasonal variation method is the best method to use  for  forcast  the  demand  on  2019,  and chase  strategyis  the  optimal  strategy for  aggregate production planning.
Keywords: heuristic method, production planning, aggregate planning, forecasting

## Latar Belakang
Peningkatan persaingan antar perusahaan baik di bidang manufaktur maupun jasa. Terjadinya persaingan antar perusahaan  ini  terjadi  tidak  lain  adalah  karena  adanya  tujuan  utama  yang  harus  dicapai  oleh  setiap perusahaan  yaitu  untuk  mendapatkan  laba  dan  meminimalkan  biaya. Banyak  hal  yang  harus  dilakukan perusahaan untuk mencapai tujuannya dalam mendapatkan laba dan meminimalkan biaya, selain itu juga banyak hal yang akan mempengaruhi pencapaian tujuan tersebut.
Perusahaan  perlu  memastikan    bahwa  perencanaan,  pengorganisasian,  pengarahan  serta  fungsi pengawasan  telah  dilaksanakan  dengan  baik.  Penerapan  fungsi  manajemen  terutama  dapat  dilihat  pada  bagian manajemen  operasi,  yang  merupakan  salah  satu  kegiatan  yang  memberi  pengaruh  penting  dalam  perusahaan yaitu menambah nilai barang dan jasa dengan mengolah input menjadi output.
Pada sebagian besar perusahaan manufaktur, kegiatan produksi adalah kegiatan yang mengeluarkan  biaya paling besar. Khusus bagi perusahaan farmasi perencanaan yang baik dalam aktivitas produksi dilakukan untuk menyelesaikan  permasalahan  dari  upaya  penyediaan  pesanan  produk  obat  yang  beragam  secara  tepat  waktu, tepat sasaran, tepat jumlah dan pada biaya yang diharapkan, sehingga tercapai kondisi yang optimal.
Perencanaan  produksi  terdiri  dari  perencanaan  produksi  jangka  panjang,  jangka  menengah  dan  jangka pendek.  Salah  satu  bagian  perencnaan  produksi  jangka  menengah  adalah  perencanaan  agregat.  Perencanaan agregat  dapat  digunakan  dalam  menentukan  jalan  terbaik  untuk  memenuhi  permintaan  yang  menyesuaikan dengan  nilai  produksi,  jumlah  tenaga  kerja,  persediaan  ,  lembur,  subkontrak  dan  variabel  lain  yang dapat dikendalikan (Heizer dan Render, 2011).
Salah  satu  isu  penting  dalam  pengendalian  perencanaan  produksi  berdasarkan  peramalan  permintaan  di industri  farmasi  yaitu  terkait  dengan  pengelolaan  permintaan  yang  berfluktuasi.  Penyesuaian  yang  tidak  tepat akan  berakibat  langsung  pada  tingkat  persediaan  produk,  yang  mengakibatkan  terjadinya  penumpukan  dan kekurangan persediaan (Fogarty, Blackstone dan Hoffman,1991).
Berdasarkan data yang diperoleh dari PT. XYZ diketahui bahwa terjadi permintaan yang berfluktuasi atas produk SalisilTalk Wangi Gantung 45 Gram Hijau Merah dan Kuning Biru pada bulan Januari sampai Desember 2018. Dengan data sebagai berikut :
Tabel 1.Data Produksi, permintaan dan persediaan produk SalisilTalk Wangi Gantung 45 Gram Hijau, Merah bulan Januari sampai Desember 2018
Bulan SalisilTalk Wangi Gantung 45 Gram Hijau, Merah Persediaan awal Produksi Permintaan Rusak/dll Kelebihan/Kekurangan Januari 295,608 262,710 367,680 12 190,626 Februari 190,626 276,762 333,696 - 133,692 Maret 133,692 365,400 272,532 - 226,560 April 226,560 335,748 295,776 - 266,532 Mei 266,532 96,784 316,800 12 46,504 Juni 46,504 146,862 201,600 - (8,234) Juli - 465,648 504,000 - (38,352) Agustus - 486,444 380,736 36 105,672 September 105,672 470,298 374,400 - 201,570 Oktober 201,570 527,688 397,872 12 331,374 November 331,374 264,876 277,488 - 318,762 Desember 318,762 351,852 597.600 - 73,014
Sumber : Data bagian produksi, dan gudang PT. XYZ (2019)
Tabel 2. Data Produksi, permintaan dan persediaan produk SalisilTalk Wangi Gantung 45 Gram
Kuning, Biru bulan Januari sampai Desember 2018 Bulan SalisilTalk Wangi Gantung 45 Gram Kuning, Biru Persediaan awal Produksi Permintaan Rusak/dll Kelebihan/Kekurangan Januari 60,954 - 46,080 - 14,874 Februari 14,874 72,690 69,144 - 18,420 Maret 18,420 72,516 24,480 - 66,456 April 66,456 43,860 57,600 - 52,716 Mei 52,716 20,876 72,000 12 1,580 Juni 1,580 87,906 - - 89,846 Juli 89,486 - 90,000 48 (562) Agustus - 26,640 51,264 48 (21,672) September - 87,972 57,600 - 30,372 Oktober 30,372 58,608 33,840 12 55,128 November 55,128 117,606 55,296 - 117,438 Desember 117,438 29,598 64,800 - 82,236
Sumber : Data bagianproduksidangudangPT. XYZ (2019)
PT.  XYZ  dituntut  untuk  mampu  membuat  perencanaan  produksi  yang optimal  guna  terpenuhinya permintaan   yang  berfluktuasi dengan biaya  yang minimal. Oleh  karena itu, peneliti  ingin  meneliti lebih lanjut mengenai metode peramalan permintaan serta strategi  perencanaan agregat yang  paling tepat untuk diterapkan pada PT. XYZ agar dapat memenuhi permintaan yang berfluktuasi dengan biaya yang minimal.

## Perencanaan Produksi ( Production Planning)
Perencanaan produksi merupakan suatu perencanaan taktis yang bertujuan untuk dapat memberikan suatu keputusan  yang  optimum  berdasarkan sumberdaya  yang  dimiliki  pada  setiap  perusahaan  dalam  memenuhi permintaan  produk  yang  dihasilkan  (Nasution,  2001).  Sebuah  perencanaan  produksi  menyediakan  pedoman untuk melakukan kegiatan termasuk produksi dan pengadaan barang dalam rangka memenuhi permintaan dari konsumen akhir (Arsad, 2017).
Sebuah  perencanaan  produksi  menyediakan  pedoman  untuk  melakukan  kegiatan  termasuk  produksi  dan pengadaan  barang  dalam  rangka  memenuhi  permintaan  dari  konsumen  akhir  (Arsad,2017).  Menurut  Bowers (1993) perencanaan produksi saat ini umumnya membahas perencanaan kapasitas jangka panjang, perencanaan produksi jangka pendek dan penjadwalan harian.
Menurut  Nasution  (2008)  perencanaan  produksi  yang  tidak  tepat  dapat  mengakibatkan  tinggi  atau rendahnya tingkat persediaan produk, sehingga dapat mengakibatkan tingginya peningkatan biaya penyimpanan
atau biaya kehabisan persediaan, dan yang lebih parahnya lagi, hal tersebut dapat mengurangi kualitas pelayanan konsumen pada keterlambatan penyerahan produk.

## Perencanaan Agregat ( Aggregate Planning)
Perencanaan  agregat  adalah  perencanaan  kapasitas  jangka  menengah  yang  biasanya  mencakup  waktu  3 sampai 18 bulan untuk menentukan produksi optimal, tenaga kerja dan tingkat persediaan untuk setiap periode perencanaan  terkait  sumberdaya  dan  kendala  yang  ada  (Jamalnia,  2009).  Menurut  Sukendar  (2008) Aggregate Planning atau perencanaan agregat adalah proses atau kegiatan yang menggabungkan sumberdaya yang sesuai ke dalam istilah yang lebih umum dan menyeluruh.
Pada  dasarnya aggregate production planning digunakan  untuk  mengalokasikan  total  kapasitas  setiap  produk (Mohanty, 2007). Menurut Heizer dan Render (2015) perencanaan agregat berkaitan dengan penentuan kualitas atau jumlah dan waktu produksi untuk masa yang akan datang dalam jangka menengah, biasanya dari 3 hingga 18 bulan ke depan.
Tujuan dari perencanaan agregat adalah untuk membuat tingkat output secara keseluruhan untuk kebutuhan permintaan  di  masa  depan  yang  berfluktuasi  atau  berubah-ubah.  Perencanaan  agregat  dihubungkan  dengan keputusan bisnis lainnya seperti keuangan, pemasaran dan sumber daya manusia (Schroeder, 2003).
Menurut  Heizer  dan  Render  (2015)  terdapat  delapan  pilihan  strategi  yang  dibagi  menjadi  dua  pilihan strategi. Lima pilihan pertama disebut pilihan kapasitas ( capacity option), karena dalam pilihan ini tidak berusaha mengubah  permintaan.  Tiga  pilihan  berikutnya  adalah  pilihan  permintaan  ( demand option) dimana  perusahaan mengurangi  perubahan  pola  permintaan  selama  periode  perencanaan. Kombinasi  pilihan kapasitas  dan  pilihan permintaan mungkina akan lebih baik, yang terdiri dari chase strategy, Level strategy dan Mixed strategy (Heizer dan Render, 2015).
Peramalan ( Forecasting)
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 (Aksoy, 2014).  Menurut Frank (2003) peramalan mengacu pada perhitungan probabilitas nilai di masa depan. Asumsi yang mendasari dalam metode peramalan adalah bahwa pola pada masa lalu yang akan berpengaruh terhadap masa depan.
Menurut  Assauri  (2016),  prakiraan  peramalan  biasanya  diklasifikasikan  atas  cakupan  horizon  waktu kedepan  yang  dapat  dibedakan  menjadi  prakiraan  peramalan  jangka  pendek, prakiraan  peramalan  jangka menengah dan prakiraan peramalan jangka panjang.
Dalam  kehidupan  sosial  sekarang  ini,  segala  sesuatu  itu  serba  tidak  pasti  dan  tidak  mudah  untuk diperkirakan  secara  tepat.  Dalam  hal  ini  perlu  diadakannya  peramalan  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan peramalan  yang  dapat  meminimumkan  kesalahn  peramalan  yang  biasanya  diukur  dengan  perhitungan MAD(mean aboslute deviation), MSE ( mean square error), dan MAPE (mean absolute percentage error).

## Metode
Jenis penelitian ini dapat digolongkan ke dalam penelitian deskriptif, yaitu penelitian yang dilakukan untuk mengetahui  nilai  variabel  mandiri,  baik  satu  variabel  atau  lebih  tanpa  membuat  perbandingan  atau menghubungkan dengan variabel yang lain.
Penelitian  ini  akan  dilakukan  di  PT.  XYZ  selama  3  bulan  yaitu  pada  bulan  April  sampai  Juni  2019. Penelitian  ini  diawali  dengan  observasi  langsung  mengenai  kondisi  aktual  yang  terjadi  pada  PT.  XYZ.  Teknik pengumpulan data yaitu dengan wawancara, observasi, dan studi pustaka. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data primer dan data sekunder.
Setelah  dilakukan  pengamatan  pada  perusahaan  dan  pengambilan  data-data  yang  diperlukan,  maka  data tersebut  akan  diolah  melalui  tahapan-tahapan  pertama,menentukan  metode  peramalan  yang  tepat  dengan menerapkan  3  metode  peramalan  yaitu  metode  dekomposisi, seasonal  variation, dan multiple  regression, yang kemudian akan dianalasis tingkat akurasi peramalan dengan menghitung nilai MAD, MSE dan MAPE masing-
masing metode. Metode peramalan yang memiliki MAD,MSE dan MAPE yang paling kecil akan dipilih menjadi metode  peramalan  yang  tepat  untuk  diterapkan  pada  perusahaan.Kedua,  menentukan  strategi  perencanaan agregat  yang  tepat  dengan  menerapkan  3  strategi  agregat  yaitu chase strategy,  level  strategy, dan mixed  strategy. Selanjutnya  akan  dibandingkan    biaya  produksi  per  unit  masing-masing  strategi,  dimana  strategi  dengan  biaya produksi  terkecil  akan  dipilih  menjadi  strategi  yang  akan  diterapkan  pada  perencanaan  produksi  perusahaan. Dimana total biaya produksi masing-masing strategi dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
1. Chase strategy = BiayaBahan Baku + Biaya Overhead Produksi + BiayaTenagaKerja + BiayaPersediaan + Biaya Hiring + Biaya Firing
2. Level strategy = BiayaBahan Baku + Biaya Overhead Produksi + BiayaTenagaKerja + BiayaPersediaan + Biaya Lost Sales
3. Mixed strategy = BiayaBahan Baku + Biaya Overhead Produksi + BiayaTenagaKerja + BiayaPersediaan + Biaya Overtime + Biaya Lost Sales

## Hasil dan Pembahasan
Pemilihan metode peramalan
Tabel 3. Nilai akurasi peramalan Metode MAD MSE MAPE Dekomposisi 45,19700 3780,81300 12,945% Seasonal Variation 43513,61181 36493,84624 12,528% Multiple Regression 44476,92593 38438,66562 12,702%
Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  peramalan  dengan  metode seasonal  variation memiliki  hasil  MAD, MSE  dan  MAPE  yang  terendah  yaitu  sebesar  43513,61181  ;  36493,84624  dan  12,528%,  yang  diartikan  bahwa peramalan  dengan  metode seasonal  variation memiliki  tingkat  kesalahan  peramalan  yang  paling  kecil. Hasil peramalan permintaan untuk tahun 2019 dengan menggunakan metode seasonal variation dapat dilihat pada tabel berikut :

## Tabel 4. Hasil peramalan permintaan tahun 2019
Bulan Seasonal Variation Januari 441.008 Februari 478.114 Maret 406.560 April 380.466 Mei 359.990 Juni 442.562 Juli 548.744 Agustus 414.540 September 445.252 Oktober 425.508 November 378.153 Desember 633.802 Total 5.354.699

## Pemilihan strategi agregat
Data-data  yang dibutuhkan  untuk  menghitung  biaya  produksi  setiap  strategi  agregat  adalah  sebagai berikut:
Tabel 5. Data Biaya Produksi Biaya-biaya Jumlah (Rp) Biaya bahan baku per unit 1.250 Biaya tenaga kerja reguler per bulan 2.289.000 Biaya overtime per jam 19.849 Biaya overhead produksi per bulan 21.850.000 Biaya inventory per unit 26 Biaya hiring per tenaga kerja 100.000 Biaya firing per tenaga kerja 2.300.000 Biaya lost sales per unit 300 Tabel 6. Data Kapasitas Produksi Deskripsi Unit Satuan Jumlah tenaga kerja awal 30 Orang Jumlah persediaan awal 496.200 Pcs Jumlah jam kerja per hari 8 Jam Jumlah hari overtime per bulan 15 Hari Jumlah jam overtime per hari 2 Jam Jumlah jam overtime per bulan 30 Jam Kapasitas produksi per orang per jam 62 Pcs Kapasitas produksi per orang per hari 496 Pcs Kapasitas overtime per jam (30 TK) 1.860 Pcs Kapasitas overtime per orang per jam 62 Pcs Tabel 7. Data Jumlah Hari Kerja tahun 2019 Bulan Jml hari kerja Januari 26 Februari 23 Maret 25 April 24 Mei 25 Juni 18 Juli 27 Agustus 25 September 25 Oktober 27 November 25 Desember 25 Jumlah 295

## 1. Chase strategy
Dalam  strategi  ini,  laju  produksi  yang  ditetapkan  adalah  sesuai  dengan  permintaan  yang  ada. Kekurangan  produksi  akan  diatasi  dengan  melakukan penambahan  tenaga  kerja  ( Hiring) dan  kelebihan
produksi  akan  diatasi  dengan  melakukan  pengurangan  tenaga  kerja  ( Firing). Perhitungan  dengan Chase Strategy dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 8. Perhitungan Biaya Agergat dengan chase strategy
Perhitungan Total Biaya Produksi dengan metode Chase Strategy a. Jumlah unit produksi = Jumlah permintaan - persediaan awal
5.354.698 – 496.200 = 4.858.498 unit
b. BiayaBahan Baku = Jumlah Unit Produksi x BiayaBahanbaku per unit = 4.858.498 x Rp. 1.250 = Rp. 6.073.122.500
c. Biaya Overhead produksi (Biaya Air dan Listrik)  =  Biaya Overhead produksi per bulan x 12 bulan =Rp. 21.850.000 x 12 bulan
= Rp. 262.200.000
d. Biaya TenagaKerja = Jumlah tenaga kerja x gaji pekerja per bulan = 398 x Rp. 2.289.000 = Rp. 909.915.666
e. Biaya Persediaan = Jumlah persediaan x biaya persediaan = 2.110.282 x Rp. 26 = Rp. 54.867.336
f. Biaya hiring = Jumlah hiring x biaya hiring per orang = 29 x Rp.100.000 = Rp. 2.900.000
g. Biaya firing = Jumlah firing x biaya firing per orang = 8 x Rp. 2.300.000 = Rp. 18.400.000

## 2. Level strategy
Dalam strategi ini, perusahaan memproduksi sesuai dengan kapasitas produksi yang ada. Kekurangan produksi  akan  dipenuhi  dengan  persediaan  yang  ada,  dan  kelebihan  produksi  akan  disimpan  sebagai persediaan. Perhitungan dengan Level Strategy dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 9.  Perhitungan Biaya Agregat dengan Level Strategy (jumlah tenaga kerja tetap)
Perhitungan Total BiayaProduksi dengan metode Level Strategy:
a. Jumlah Unit Produksi = Kapasitas produksi – Persediaan awal = 4.389.600 – 496.200 = 3.893.400 unit
b. Biaya Bahan Baku = Jumlah Unit Produksi x Biaya Bahan baku per unit = 3.893.400 x Rp. 1.250 = Rp. Rp. 4.866.750.000
c. Biaya Overhead produksi (Biaya Air danListrik)  =  Biaya Overhead produksi per bulan x 12 bulan= Rp. 21.850.000 x 12 bulan = Rp. 262.200.000
d. Biaya Tenaga Kerja = Jumlah tenaga kerja x gaji pekerja per bulan x 12 bulan= 30 x Rp. 2.289.000 x 12  = Rp. 824.040.000
e. Biaya Persediaan = Jumlah persediaan x Biaya persediaan per unit = 2.110.282 x Rp. 26 = Rp. 54.867.336
f. Biaya Lost Sales = Jumlah penjualan yang tidak terpenuhi x Biaya Lost Sales per unit = 1.219.482 x Rp.300 = Rp. 365.844.600
Tabel 10.  Perhitungan Biaya Agregat dengan Level Strategy (jumlah tenaga kerja berubah)
Perhitungan Total Biaya Produksi dengan metode Mixed Strategy
a. Jumlah Unit Produksi = Jumlah permintaan – Persediaan awal + Jumlah unit produksi =  5.354.698 – 496.200 =  4.858.498
b. BiayaBahan Baku = Jumlah Unit Produksi x Biaya Bahan baku per unit = 4.858.498 x Rp. 1.250 = Rp. 6.073.122.917
c. Biaya Overhead produksi (Biaya Air danListrik)  =  Biaya Overhead produksi per bulan x 12 bulan = Rp. 21.850.000 x 12 bulan = Rp. 262.200.000
d. Biaya Tenaga Kerja = Jumlah tenaga kerja x gaji pekerja per bulan x 12 bulan = 35 x Rp. 2.289.000 x 12  = Rp.961.380.000
e. Biaya Penyimpanan Persediaan = Jumlah persediaan x Biaya persediaan per unit = 5.602.800 x Rp. 26 = Rp. 145.672.796

## 3. Mixed strategy
Dalam  strategi  ini  perusahaan  menggabungkan  antara  lembur  ( overtime) dan  juga  persediaan,  dimana jumlah produksi ditetapkan sesuai jumlah permintaan yang ada, sedangkan bila terjadi kekurangan produksi akan  dipenuhi  dengan  lembur,  serta  saat  terjadi  kelebihan  produksi  akan  disimpan  sebagai  persediaan. Perhitungan dengan Mixed Strategy dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 11.  Perhitungan Biaya Agregat dengan Mixed strategy
Perhitungan Total Biaya Produksi dengan metode Mixed Strategy
a. Jumlah Unit Produksi = Jumlah unit produksi reguler – Persediaan awal + Jumlah unit produksi overtime = 4.389.600 – 496.200 + 239.940 = 4.133.340
b. Biaya Bahan Baku = Jumlah Unit Produksi x Biaya Bahan baku per unit = 4.133.340 x Rp. 1.250 = Rp. 5.166.675.000
c. Biaya Overhead produksi (Biaya Air danListrik)  =  Biaya Overhead produksi per bulan x 12 bulan = Rp. 21.850.000 x 12 bulan = Rp. 262.200.000
d. Biaya Tenaga Kerja = Jumlah tenaga kerja x gaji pekerja per bulan x 12 bulan = 30 x Rp. 2.289.000 x 12  = Rp. 824.040.000
e. Biaya Penyimpanan Persediaan = Jumlah persediaan x Biaya persediaan per unit  = 2.110.282 x Rp. 26 = Rp. 54.867.336
f. Biaya Lost Sales = Jumlah penjualan yang tidak terpenuhi x Biaya Lost Sales per unit = 295.28 2 x Rp. 300 = Rp. 88.584.521
g. Biaya Overtime = Jumlah Jam Overtime x Biaya Overtime per jam = 129 x Rp.19.849 = Rp. 2.560.521

## Tabel 12. Rekapitulasi perbandingan biaya Agregat Setiap Strategi
Berdasarkan  tabel  di  atas  terlihat  bahwa  hasil  total  perhitungan  perencanaan  agregat  memiliki  perbedaan hasil untuk setiap metodenya. Dimana biaya total produksi terkecil diperoleh dengan menggunakan metode Level Strategy dengan jumlah tenaga kerja tetapyaitu sebesar Rp 6.373.701.938. Sedangkan biaya produksi per unit yang paling  kecil  adalah  dengan  menggunakan Chase  Strategy yaitu  sebesar  Rp  1.507.  Biaya  ini  juga  lebih  kecil dibandingkan dengan biaya produksi per unit yang ditanggung perusahaan pada tahun 2018, dimana perusahaan
Keterangan Strategi awal 2018 Chase Strategy Level Strategy tenaga kerja tetap Level Strategy tenaga kerja berubah Mixed Strategy BiayaBahan Baku 6.177.855.000 6.073.122.500 4.866.750.000 6.073.122.917 5.166.675.000 Biaya Overhead Produksi 262.200.000 262.200.000 262.200.000 262.200.000 262.200.000 BiayaTenagaKerja 824.040.000 909.915.666 824.040.000 961.380.000 824.040.000 BiayaPersediaan 658.872.006 54.867.336 54.867.338 145.672.796 54.867.336 Biaya hiring 0 2.900.000 0 0 0 Biaya Firing 0 18.400.000 0 0 0 Biaya Lost Sales 89.536.800 0 365.844.600 0 88.584.521 Biaya Overtime 3.691.914 0 0 0 2.560.521 Total 8.016.195.720 7.321.405.502 6.373.701.938 7.442.375.713 6.398.927.444 Biaya produksi per unit 1.622 1.507 1.637 1.532 1.548
menggunakan  strategi overtime dalam  kegiatan  produksinya.  Pada  tahun  2018  perusahaan  menanggung  biaya produksi per unit sebesar Rp 1.622.
Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa terdapat perbedaan biaya tenaga kerja pada chase strategy. Hal ini  terjadi  karena  adanya  biaya  penambahan  dan  pengurangan  tenaga  kerja  dalam  upaya  perusahaan menyesuaikan jumlah produksi dengan permintaan. Pada level strategy dengan tenaga kerja tetap dan mixed strategy terdapat  biaya  lost  sales  yang  disebabkan  perusahaan  tidak  mampu  memenuhi  permintaan  baik  menggunakan persediaan maupun dengan overtime. Namun pada level strategy dengan jumlah tenaga kerja berubah, biaya lost sales dapat dihindari oleh perusahaan, akan tetapi dengan strategi ini perusahaan menanggung biaya persediaan dan biaya tenaga kerja yang lebih besar dibandingkan strategi lainnya.

## Kesimpulan
Metode peramalan yang tepat untuk menghitung peramalan permintaan SalisilTalk Wangi tahun 2019 adalah dengan  metode Seasonal  Variation yang  memiliki  nilai  MSE  terkecil  yaitu  sebesar  12,528%.  Ini  menunjukkan bahwa  metode  peramalan seasonal  variation memiliki  tingkat  keakuratan  yang  paling  baik  dibandingkan  dengan metode dekomposisi dan multiple regression.
Berdasarkan dari hasil perhitungan perencaan agregat dengan menggunakan 3 strategi yaitu chase strategy, level strategy dengan jumlah tenaga kerja tetap dan berubah , dan mixed strategy, maka strategi yang terpilih adalah chase strategy dengan total biaya produksi per unit yang  terkecil yaitu sebesar Rp. 1.507.
Ketika  menerapkan  strategi  perencanaan  agregat  diperlukan  perhitungan  yang  lebih  jauh  termasuk  dalam melakukan peramalan permintaan produksi di masa yang akan datang, agar perencanaan produksi menjadi lebih efektif dengan harapan dapat memenuhi permintaan yang berfluktuasi dengan biaya produksi yang minimum. Dan perusahaan  diharapkan  sebaiknya  segera  melakukan  evaluasi  terhadap  hasil  kegiatan  operasionalnya  yang dijalankan saat ini.
Perusahaan  diharapkan  dapat  menggunakan  metode  peramalan seasonal  variation  s ebagai  metode  untuk meramalkan  permintaan  untuk  periode  berikutnya,  serta  menerapkan Chase  Strategy dalam  melakukan perencanaan  produksi,  karena  strategi  tersebutlah  yang  terpilih untuk  tahun  2019  sebagai  strategi  terbaik  yang dapat meminimumkan biaya produksi, sehingga perusahaan dapat melakukan proses produksi secara lebih efisien dan dapat mencapai seluruh target penjualan serta memenuhi jumlah permintaan yang ada setiap bulannya.

## Daftar Rujukan
Assauri.,  S.  (2016).  Manajemen  Operasi  Produksi  Pencapaian  Sasaran  Organisasi  Berkesinambungan.  Jakarta. Raja Grafindo.
Anwar, S. (2015). Perencanaan Agregat Produksi Benih Jagung Hibrida dengan Metode Heuristik di PT. CNM Solok.
Bala,  P.  K.  (2012).  Improving  inventory  performance  with  clustering  based  demand  forecasts, 7 (1),  23–37. https://doi.org/10.1108/17465661211208794
Bowers, M. R., Agarwal, A., Bowers, M. R., & Agarwal, A. (2004). Hierarchical Production Planning.
Buxey, G. (1995). A managerial perspective on aggregate planning, International Journal of Production Economics.
Frank, C., Garg, A., & Sztandera, L. (2003). Forecasting women ’ s apparel sales using mathematical modeling,
15 (2), 107–125. https://doi.org/10.1108/09556220310470097
Heizer, J., Render, B., & Munson, C. (n.d.). Twelft Edition Operation Management
Holt, J. A. (n.d.). A Heuristic Method for Aggregate Planning : Production Decision Framework, 2 .
Jamalnia,  A.,  &  Soukhakian,  M.  A.  (2009).  Computers  &  Industrial  Engineering  A  hybrid  fuzzy  goal programming  approach  with  different  goal  priorities  to  aggregate  production  planning. Computers  &
Industrial Engineering , 56 (4), 1474–1486. https://doi.org/10.1016/j.cie.2008.09.010
Lisboa,  J.V.,  Gomes,  C.F.,  Yasin,  M.M.,  (2012).  “ Improving  Organizational  Efficiency:  A  comparison  of  Two Approaches to Aggregate Production Planning”. International Journal of Management, Vol. 29. No. 2, pp. 792- 806.
Nasution, A.H (2006), Manajemen Industri, Yogyakarta : Penerbit Andi
Noegraheni,  E.,  &  Nuradli,  H.  (2016).  Aggregate  Planning  To  Minimize  Cost, 7 (May),  39–45. https://doi.org/10.21512/bbr.v7i1.1448
Pan, L., Kleiner, B. H., Pan, L., & Kleiner, B. H. (2006). Aggregate planning today.
Sukendar,  I.  (2008).  “Metode  Perencanaan  Agregat  Planning  Heuristik  sebagai  Perencanaan  dan  Pengendalian Produksi untuk Minimasi Biaya”, C107 – C-112.