## IMPLEMENTASI METODE CUT AND FIT PADA PENENTUAN JADWAL INDUK PRODUKSI PRODUK NSH
1 Nanih Suhartini, 2 Najla Aprianti, 3 Tri Mulyanto
1,2,3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100 Pondok Cina Depok
1 nanihholil@gmail.com, 2 najla@gmail.com, 3 tri_mulyanto@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Perusahaan  dalam  memenuhi  permintaan  produk  NSH  menjadwalkan  produksi  hanya berdasarkan  pada jumlah  permintaan  pada  bulan  lalu.  Jika  ada  kekurangan  permintaan  pada bulan itu, perusahaan hanya menambah jam kerja yang tidak menentu untuk para pekerja. Jika ada  kelebihan  produksi  di  bulan  itu,  perusahaan  menyimpannya  untuk  memenuhi  permintaan pada  bulan  berikutnya.  Produk  NSH  mempunyai  2  jenis  famili  produk,  yaitu  famili  produk  A dan famili produk B. Setiap famili produk mempunyai jumlah permintaan dari konsumen yang berbeda.  Berdasarkan  masalah  ini,  PT.  ABC  memerlukan  sistem  Jadwal  Induk  Produksi  (JIP) menggunakan  metode  cut  and  fit  yang  dapat  menjadwalkan  kebutuhan  produksi  secara  tepat sehingga  jumlah produksi  sesuai  dengan jumlah  permintaan  konsumen.  Perkiraan  permintaan produk  menggunakan  metode  Single  Exponential  Smoothing  (SES).  Total  permintaan  untuk masing-masing famili produk, yaitu 299.966 unit A dan 377.941 unit B. Perencanaan produksi agregat  yang  digunakan  adalah  metode  tenaga  kerja  yang  berubah  (chase  strategy).  Tenaga kerja  yang  diubah  adalah  jumlah  tenaga  kerja  yang  tidak  tetap,  di  mana  metode  tenaga  kerja berubah  untuk  menghitung  biaya  penambahan  tenaga  kerja  sebesar  Rp  871.100.000. Pengurangan biaya tenaga kerja sebesar Rp 763.600.000, mengakhiri biaya persediaan sebesar Rp 24.950.000, dan tingkat biaya produksi adalah Rp 1.001.191.500. Total JIP untuk A adalah 299.314 dan B adalah 368.122 unit.
Kata  Kunci :  disagregasi,  Jadwal  Induk  Produksi  (JIP),  metode  cut  dan  fit,  produk  NSH, rencana agregat

## Abstract
The  company  in  meeting  the  demand for NSH products scheduled  production  based  only on the number of requests last month. If there is a lack of demand for that month, the company only  adds  erratic  working  hours  for  workers.  If  there  is  excess  production  in  that  month,  the company  saves  it  to  meet  the  demand  for  the  following  month.  NSH  products  have  2  types  of product  families,  namely  product family A  and  product family B.  Each  product family has  a different  number  of  requests  from  consumers.  Based  on  this  problem,  PT.  ABC  requires  the Master Production Schedule (MPS) system using cut and fit method that can schedule production needs precisely so that the amount of production is in accordance with the amount of consumer demand. Estimated product demand uses the Single Exponential Smoothing (SES) method. Total demand  for  each  product  family,  namely  299,966  units  A  and  377,941  units  B.  Aggregate production planning used is a changing labor method (chase strategy). The modified labor force is the amount of non-permanent workforce, in which the method of labor is changed to calculate the cost of adding labor to Rp 871,100,000. Reduction of labor costs by IDR 763,600,000, ending inventory costs by IDR 24,950,000, and the level of production costs is IDR 1,001,191,500. The total JIP for A is 299,314 and B is 368,122 units.
Keywords : agregat planning, disagregation, Master Production Schedule (MPS), NSH product, the cut and fit method

## PENDAHULUAN
Permintaan pasar yang tinggi menyebabkan perusahaan tetap dituntut untuk menghasilkan  produk  yang  dapat  memenuhi kebutuhan  pasar  yang  berkualitas  dan  sesuai dengan  permintaan  konsumen.  Selain  itu, keterbatasan  gudang  bahan  baku  membuat perusahaan  harus  bisa  membuat  perencanaan kebutuhan  bahan  baku  yang  optimal  agar bahan  baku  habis  sesuai  rencana,  sehingga sedikit  bahan  baku  yang  ada  di  gudang persediaan.  Perusahaan  dihadapkan  pada pertimbangan  antara  kemampuan  kapasitas produksi  dengan  permintaan  dari  konsumen, sehingga  kestabilan  produksi  perusahaan dapat  dijaga  [1].  Tinggi  atau  rendahnya kebutuhan  pasar  dan  permintaan  konsumen dapat  diatasi  dengan  melakukan  perencanaan yang  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  untuk melakukan proses produksi.
Menurut  Baroto,  perencanaan  produksi merupakan  bagian  dari  rencana  strategi perusahaan dan dibuat secara hamonis dengan rencana bisnis ( busines planning ) dan rencana pemasaran  ( marketing  planning ).  Perencanaan produksi  dapat  diartikan  penentuan  tingkat produksi pabrik yang dinyatakan secara agregat atau  semua  aktivitas  bagaimana  mengelola proses produksi tersebut [2]. Dalam perencanaan produksi, agregat  planning (perencanaan produksi  agregat)  merupakan  perencanaan kapasitas  jangka  menengah  yang  meliputi horizon  waktu  antara  2  hingga  12  bulan.
Agregat  planning sangat  berguna  bagi  suatu
organisasi  (perusahaan)  yang  menghadapi tingkat  permintaan  musiman  atau  sering mengalami  fluktuasi.  Perencanaan  agregat yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu chase  strategy karena  dapat  menyesuaikan tingkat  produksi  dengan  tingkat  permintaan konsumen, menambah  atau  mengurangi tenaga kerja sesuai dengan tingkat permintaan dan  jumlah  tenaga  kerja  tetap,  tetapi  jumlah jam kerja tidak tetap [3].
Resource  Requeirements  Planing (RRP)
atau  perencanaan  kebutuhan  sumber  daya merupakan proses yang mengevaluasi agregat planning guna menentukan sumber daya jangka panjang [4]. Dalam perencanaan sumber daya produksi  dan  aktifitas-aktifitas  yang  ber- hubungan,  perlu  dilakukan  penyeimbangan antara  biaya  pemenuhan  permintaan  dan penyimpanan inventory terhadap  biaya  peng- aturan  tingkat  aktifitas  untuk  mengatasi fluktuasi  permintaan  [5]. Kekurangan  kapasitas akan menyebabkan kegagalan dalam
memenuhi  target  produksi  sehingga  terjadi keterlambatan  pengiriman  ke  pelanggan  yang dapat  menyebabkan  perusahaan  kehilangan kepercayaan  yang  mengakibatkan  reputasi perusahaan  akan  menurun  atau  hilang  sama sekali.  Kelebihan  kapasitas  juga  dapat  meng- akibatkan tingkat utilitas sumber-sumber daya yang  rendah,  biaya  meningkat,  harga  produk menjadi  tidak  kompetitif,  kehilangan  pangsa pasar  dan      penurunan      keuntungan.  Dengan demikian  kekurangan  kapasitas  maupun  ke- lebihan  kapasitas  akan  memberikan  dampak negatif  bagi  sistem manufacturing ,  sehingga
perencanaan  kapasitas  yang  efektif  adalah menyediakan kapasitas sesuai dengan kebutuhan pada waktu yang tepat [6]. Satu hal yang  perlu  diingat  bahwa  perencanaan produksi  agregat  dan  kebutuhan  sumber  daya ini  seringkali  dilakukan  terhadap  famili produk,  di  mana  produk-produk  yang  me- miliki  kemiripan  kebutuhan  disatukan  dalam aggregate planning dalam tujuan perencanaan [7].
Perencanaan  produksi  agregat  dan sumber  daya  produksi  sulit  ditentukan  pada kondisi yang tidak  menentu. Peramalan  dapat membantu  pihak  manajemen  untuk  mengurangi ketidakpastian  dalam  melakukan  perencanaan. Menurut  Subagyo,  peramalan  adalah  perkiraan mengenai  sesuatu  yang  belum  terjadi  sehingga memerlukan  penentuan  metode  peramalan yang  paling  cocok  dengan  masalah  atau keadaan  yang  dihadapi.  Metode  peramalan tidak  ada  yang  paling  baik  dan  selalu  cocok digunakan  untuk  membuat  peramalan  pada setiap  macam  hal  atau  keadaan.  Oleh  karena itu,  pemilihan  metode  peramalan  yang  dapat meminimumkan kesalahan meramal merupakan hal  yang  penting  [8].  Salah  satu  metode peramalan  yang  memberikan  hasil  peramalan produksi  yang  baik  yaitu  metode Single
Exponential Smoothing (SES) [9].
Setelah perencanaan agregat dan peramalan  produksi  dilakukan,  selanjutnya dilakukan  perhitungan  disagregrasi.  Dis- agregasi  merupakan  proses  penerjemahan perencanaan agregat menjadi rencana persediaan  dan  penjadwalan  terperinci.  Hasil
akhir  dari  proses  disagregasi  adalah  Jadwal Induk  Produksi  (JIP).  JIP  adalah  rencana tertulis  yang  menunjukkan  apa  dan  berapa banyak produk yang akan dibuat dalam setiap periode  untuk  beberapa  periode  yang  akan datang  [5].  Metode  yang  digunakan  dalam penentuan  JIP  pada  penelitian  ini  adalah metode cut  and  fit karena dapat  men- jadwalkan  kebutuhan  produksi  secara  tepat sehingga  jumlah  produksi  sesuai  dengan jumlah permintaan konsumen.
Produk  NSH  di  PT.  ABC  dapat  di- kategorikan  jenis  produk  dengan  tingkat permintaan  yang  tinggi  dibanding  produk lainnya. Produk  NSH  mempunyai  2  jenis famili  produk,  yaitu  famili  produk  A  dan famili  produk  B.  Setiap  famili  produk  mem- punyai  jumlah  permintaan  dari  konsumen yang  berbeda. Dalam  memenuhi  permintaan produk NSH, perusahaan melakukan
penjadwalan  produksi  hanya  berdasarkan jumlah  permintaan  yang  ada  pada  bulan  lalu. Jika  ada  kekurangan  permintaan  pada  bulan tersebut  perusahaan  hanya  menambah  jam kerja yang tidak  menentu untuk para pekerja- nya  dan  jika  terjadi  kelebihan  produksi  pada bulan  tersebut  maka  perusahaan  menyimpan- nya  untuk  memenuhi  permintaan  pada  bulan selanjutnya.  Berdasarkan  permasalahan  ter- sebut,  maka  PT.  ABC  membutuhkan  sistem Jadwal  Induk  Produksi  (JIP)  yang  sesuai dengan  jumlah  permintaan  konsumen.  Dengan menjadwalkan  kebutuhan  produksi,  diharap- kan  dapat  memenuhi  jadwal  produksi  yang ditetapkan.  Selain  itu,  dapat  menghindari
kelebihan  atau  kekurangan  jumlah  produksi ketika  terjadi  permintaan  yang  rendah  mau- pun  tinggi  sehingga  dapat  meminimumkan biaya  produksi  dengan  keuntungan  yang optimum.

## METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  selama proses  penelitian  dilakukan.  Diagram  alir penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Berdasarkan  pada  Gambar  1,  langkah pada  penelitian  ini  ada  tujuh  langkah  utama.
Tujuh  langkah  utama  tersebut  yaitu  studi pendahuluan,  identifikasi  masalah,  identifikasi proses  produksi  produk  NSH,  pengumpulan data,  pengolahan  data,  analisis,  dan  pem- buatan rekomendasi.
Langkah  pertama  dan  kedua  adalah membuat  studi  pendahuluan  yang  berisi  studi literatur, menentukan latar belakang permasalahan  dari  permasalahan  ini,  kemudian merumuskan  masalah  dan  tujuan  yang  lebih spesifik  dari  penelitian  ini  serta  membuat batasan  masalah  yang  diperlukan  agar  sesuai dengan tujuan dari permasalahan yang ada.
Gambar 1. Diagram Alir Prosedur Penelitian
Latar belakang dan perumusan masalah Ruang lingkup penelitian Tujuan penelitian Identifikasi proses produksi Produk NSH Pengolahan Data :  Peramalan demand
 Struktur produk
 Bill of material
 Rencana produksi agregat
 Disagregasi
 Jadwal Induk Produksi (JIP)
Pengumpulan Data:
 Demand tahun 2016 – 2018
 Hari kerja
 Jam kerja
 Waktu baku
 Safety stock
 Jumlah tenaga kerja
 Biaya produksi normal
Analisis
Rekomendasi Studi literatur
Langkah ketiga adalah meng-
identifikasi  bagaimana  proses  produksi  dari produk  yang  dibuat  serta  mengidentifikasi susunan  dari  penyusun  produk  tersebut  dan jumlah  komponen  yang  dibutuhkan  untuk membuat produk tersebut.
Langkah  keempat  dan  kelima  adalah pengumpulan  data  serta  pengolahan  data.
Data-data  yang  dibutuhkan  adalah demand
tahun  2016  –  2018,  hari  kerja,  jam  kerja,
waktu baku, safety stock , jumlah tenaga kerja,
biaya  produksi  normal,  dan  biaya-biaya produksi  lainnya  yang  relevan.  Pengolahan data  yang  dilakukan  adalah  mengikuti prosedur  dalam  perencanaan  produksi,  yaitu peramalan demand ,  struktur  produk, bill  of material ,  rencana  produksi  agregat,  dis- agregasi,  Jadwal  Induk  Produksi  (JIP).
Perencanaan  agregat  yang  digunakan  adalah chase .  Tingkat  produksi  pada chase  strategy akan  digunakan  sebagai  lanjutan  pada  proses disagregasi.  Disagregasi  merupakan  proses penerjemahan  perencanaan  agregat  menjadi rencana  persediaan  dan  penjadwalan  ter- perinci.  Metode  yang  digunakan  adalah metode cut and fit. JIP adalah rencana tertulis yang  menunjukkan  apa  dan  berapa  banyak produk yang akan dibuat dalam setiap periode untuk beberapa periode yang akan datang.
Langkah  keenam  melakukan  analisis dari  hasil  perhitungan  dan  pembahasan  yang sudah  dilakukan  pada  langkah  sebelumnya. Langkah ketujuh adalah melakukan rekomendasi sesuai  dengan  tujuan  dari  hasil  pembahasan dan analisis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  pada  penelitian  berisi proses  produksi,  perhitungan  peramalan,  peta proses  operasi,  struktur  produk, bill  of  material
(BOM),  perencanaan  agregat  menggunakan metode chase  strategy ,  perencanaan  dis- agregat, serta Jadwal Induk Produksi (JIP).

## Proses Produksi
Langkah  pertama  dalam  proses  produksi pembuatan  produk  ini  adalah  penimbangan. Bahan-bahan  terdiri  dari  bahan  aktif,  pe- warna,  bahan  pengawet,  dan  gelatin.  Bahan- bahan tersebut ditimbang. Gelatin dibutuhkan dalam  jumlah  yang  besar.  Langkah  selanjutnya adalah  pencampuran.  Bahan  yang  dicampur- kan  adalah  bahan  aktif  menggunakan  tangki stainless dengan agiator .  Bahan  aktif  biasa- nya berupa larutan sehingga hanya dicampur- kan  saja  dengan  larutan-larutan  lain  seperti larutan pembawa. Sesudah dicampurkan, tangki dipindahkan  ke  mesin  kapsulasi.  Langkah berikutnya adalah pelelehan bahan baku gelatin yang  awalnya  berbentuk  padatan,  kemudian dimasukan  ke  dalam  tangki  pelelehan,  tangki dipanaskan  dengan steam sehingga  gelatin meleleh.  Setelah  meleleh  kemudian  di- tambahkan  zat  pewarna  dan  zat  pengawet. Semua dicampur dalam tangki dengan agiator vacum (tidak  ada  udara).  Udara  ini  perlu dibuang agar meminimalkan resiko masuknya udara ke dalam gelatin bergelembung.
Langkah  selanjutnya  yaitu  kapsulasi.
Tahap  ini  merupakan  tahap  utama  dalam  pem-
buatan  kapsul  A.  Kapsul  dicetak  dengan mesin  kapsulasi.  Pertama  gelatin  dibentuk menjadi sheets diambil  dari  tangki  gelatin melalui  selang  ke  drum  rol.  Ada  2 sheet gelatin  kanan  dan  kiri, sheet ini  akan diarahkan  menuju  pencetak  kapsul.  Pencetak kapsul ada satu pasang kanan dan kiri dengan dimensi dan jumlah yang sama. Zat aktif akan dipompa  ke hopper untuk  diinjeksi  ke  pen- cetak  kapsul  sekaligus  dipotong  untuk mencetak  kapsul.  Berat atau  volume  zat  aktif harus dikontrol secara ketat agar jumlah dosis selalu  tepat.  Langkah  berikutnya  yaitu  kapsul
dikemas ke dalam botol. Langkah selanjutnya adalah pelabelan botol. Botol yang sudah siap kemudian  diberi  label  atau  nama.  Langkah terakhir adalah pengemasan botol. Botol yang sudah  diberi  label  siap  dikemas  untuk didistribusikan.

## Pengumpulan Data
Data permintaan produk yang dijadikan acuan adalah data selama 36 bulan. Data permintaan konsumen produk  A dan B dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 2 merupakan jumlah hari kerja pada setiap bulan selama 36 bulan.
Tabel 1. Data Permintaan Produk A dan Produk B Periode Permintaan Aktual Produk A (Unit) Permintaan Aktual Produk B (Unit) Jumlah 1 6.000 6.000 12.000 2 5.000 5.871 10.871 3 4.873 5.650 10.523 4 4.777 5.400 10.177 5 4.500 5.310 9.810 6 4.321 5.225 9.546 7 4.000 5.000 9.000 8 3.981 4.871 8.852 9 3.831 6.000 9.831 10 3.567 5.910 9.477 11 3.423 5.778 9.201 12 3.200 5.333 8.533 13 5.000 16.000 21.000 14 6.150 17.115 23.265 15 6.449 17.250 23.699 16 7.700 17.250 24.950 17 7.910 17.433 25.343 18 8.200 17.673 25.873 19 8.555 17.811 26.366 20 8.910 17.910 26.820 21 9.200 18.147 27.347 22 9.315 18.200 27.515 23 9.627 18.300 27.927 24 10.000 18.400 28.400 25 10.000 6.000 16.000 26 10.000 7.000 17.000 27 11.200 7.667 18.867 28 11.510 7.867 19.377
29 11.913 8.100 20.013 30 12.510 8.333 20.843 31 12.900 8.671 21.571 32 13.667 8.910 22.577 33 14.000 8.910 22.910 34 14.000 9.330 23.330 35 14.667 9.558 24.225 36 15.110 9.758 24.868 Jumlah 677.907 (Sumber: PT. ABC, 2019) Tabel 2.  Hari Kerja Periode Hari Kerja Periode Hari Kerja 1 20 19 21 2 20 20 22 3 21 21 19 4 21 22 22 5 21 23 22 6 22 24 18 7 16 25 23 8 22 26 19 9 21 27 21 10 21 28 20 11 22 29 20 12 20 30 19 13 22 31 22 14 20 32 21 15 22 33 19 16 18 34 23 17 20 35 21 18 17 36 20 (Sumber: PT. ABC, 2019)

## Peramalan
Perhitungan  peramalan  metode Single
Exponential  Smoothing (SES)  harus  mencari
Mean  Absolute  Deviation (MAD)  dari α
( alpha) dari  0,1  sampai  0,9  menggunakan
software POM-QM.  Tabel  3  adalah  hasil
MAD  menggunakan software POM-QM.
Setiap α ( alpha )  dari  0,1  sampai  0,9 mendapatkan  nilai  MAD  yang  berbeda-beda. Metode SES menggunakan MAD yang paling kecil  yaitu α ( alpha )  0,9  dengan  MAD
522,942  untuk  A  dan α ( alpha )  0,9  dengan
MAD  1057,079  untuk  B.  Tabel  3  merupakan hasil  perhitungan  peramalan  menggunakan metode SES untuk A dengan alpha 0,9.
Berdasarkan  perhitungan  pada  Tabel  3 menggunakan  rumus  SES  dan α ( alpha ) didapatkan  hasil  peramalan  untuk  A  dari periode  1  sampai  37.  Selanjutnya,  Tabel  4 merupakan  hasil  perhitungan  peramalan menggunakan  metode  SES  untuk  B  dengan alpha 0,9.
Tabel 3. Peramalan Metode SES famili produk A dengan α = 0,9 Periode Permintaan Aktual Hasil Peramalan 1 600 8.333 2 500 6.234 3 4.873 5.024 4 4.777 4.899 5 4.500 4.790 6 4.321 4.529 7 4.000 4.942 8 3.981 4.035 9 3.981 3.987 10 3.567 3.847 11 3.423 3.595 12 3.200 3.441 13 5.000 3.225 14 6.150 4.929 15 6.449 6.018 16 7.700 6.426 17 7.910 7.571 18 8.200 7.877 19 8.555 8.168 20 8.910 8.517 21 9.200 8.871 22 9.315 9.168 23 9.627 9.301 24 10.000 9.595 25 10.000 9.960 26 10.000 9.996 27 11.200 10.000 28 11.510 11.080 29 11.913 11.467 30 12.510 11.869 31 12.900 12.446 32 13.667 12.855 33 14.000 13.586 34 14.000 13.959 35 14.667 13.996 36 15.110 1.460 37 15.059 Total 299.966 307.569
Tabel 4. Peramalan Metode SES famili produk B dengan α = 0,9 Periode  Permintaan Aktual  Hasil Peramalan 1 600 10.499 2 5.871 6.450 3 5.650 5.929 4 5.400 5.678 5 5.310 5.428 6 5.225 5.322
7 5.000 5.235 8 4.871 5.024 9 6.000 4.887 10 5.910 5.889 11 5.778 5.908 12 5.333 5.791 13 16.000 5.379 14 17.115 14.938 15 17.250 16.898 16 17.250 17.215 17 17.433 17.247 18 17.673 17.415 19 17.811 17.648 20 17.910 17.648 21 18.147 17.899 22 18.200 18.123 23 18.300 1.813 24 18.400 18.290 25 6.000 18.389 26 7.000 7.239 27 7.667 7.024 28 7.867 7.603 29 8.100 7.841 30 8.333 8.075 31 8.671 8.308 32 8.910 8.635 33 8.910 8.883 34 9.330 8.908 35 9.558 9.288 36 9.758 9.531 37 9.736 Total 372.541 372.013 Berdasarkan  perhitungan  pada  Tabel  4
menggunakan  rumus  SES smoothing dan α ( alpha )  didapatkan  hasil  peramalan  untuk  B dari periode 1 sampai 37. Alpha yang digunakan pada  metode  SES  yaitu  0,9.  Penggunaan alpha 0,9  karena  MAD  pada alpha 0,9  me- miliki  nilai  paling  kecil  dibandingkan alpha
yang lain. Struktur Produk Struktur produk atau susunan
komponen-komponen  penyusun  produk  ini terdiri  atas  2  famili  produk,  yaitu  famili produk  A  dan  famili  produk  B,  dan  terdiri dari  4  level.  Setiap  famili produk  tersebut tersusun  dari  dua  komponen  utama,  yaitu ALA  dan  EPA.  Masing-masing  komponen
ALA  dan  EPA  untuk  famili  A  dan  famili  B, terdiri  atas  4  komponen  penyusunnya,  yaitu
DHA,  GLA,  LA,  dan Oleic  Acid .  Struktur
produk  tersebut  yang  bergabung  ke  dalam suatu  produk  dalam  proses manufacturing .
Struktur  produk  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Bill Of Material (BOM)
BOM  dari  produk  NSH  dapat  dilihat pada Tabel 5.
Perencanaan Agregat Chase Strategy
Chase  Strategy adalah  melakukan perubahan jumlah tenaga kerja untuk
memenuhi  target  produksi  per  periode.  Tabel
6  merupakan  hasil  perhitungan  perencanaan agregat dengan metode chase strategy .
………………..…….  Level  0
…...…..  Level 1
…  Level 2 ……   Level 3
……. Level 4
Gambar 2. Struktur Produk NSH
Tabel 5. Bill of Material Produk NSH No.  Level Nomor Bahan Deskripsi Kuantitas 1. 0 015 Produk NSH 1 2. 1 014 A 1 3. 1 007 B 1 4. 2 005 ALA ( Alpha Linolenic Acid ) 220 mg 5. 2 006 EPA ( Eicosapentaenoic Acid ) 200 mg 6. 3 003 DHA ( Docosahexaenoic Acid ) 120 mg 7. 3 004 GLA ( Gamma Linolenic Acid ) 80 mg 8. 4 001 LA ( Linoleic Acid ) 96 mg 9. 4 002 Oleic Acid 180
NSH A
B
AL
A EP A AL A EP A DH
A GL A LA
Oleic Acid
DH A GL A
Tabel 6. Rencana Agregat dengan Chase Strategy Periode Hasil Peramalan produk A (Unit) Hasil Peramalan produk B (Unit) Jumlah (Unit) 1 8.333 10.499 18.832 2 6.234 6.450 12.684 3 5.124 5.929 11.053 4 4.899 5.678 10.577 5 4.790 5.428 10.218 6 4.529 5.322 9.851 7 4.342 5.235 9.577 8 4.035 5.024 9.059 9 3.987 4.887 8.874 10 3.847 5.889 9.736 11 3.595 5.908 9.503 12 3.441 5.791 9.232 13 3.225 5.379 8.604 14 4.823 14.938 19.761 15 6.018 16.898 22.916 16 6.406 17.215 23.621 17 7.571 17.247 24.818 18 7.877 17.415 25.292 19 8.168 17.648 25.816 20 8.517 17.795 26.312 21 8.871 17.899 26.770 22 9.168 18.123 27.291 23 9.301 18.193 27.494 24 9.595 18.290 27.885 25 9.960 18.389 28.349 26 9.996 7.239 17.235 27 10.000 7.024 17.024 28 11.080 7.603 18.683 29 11.467 7.841 19.308 30 11.869 8.075 19.944 31 12.446 8.308 20.754 32 12.855 8.635 21.490 33 13.586 8.883 22.469 34 13.959 8.908 22.867 35 13.996 9.288 23.284 36 14.600 9.531 24.131 Total 292.510 378.804 671.314
Tabel  7  merupakan  hasil  perkiraan permintaan  dalam  satuan  agregat  dari  produk yang diproduksi.
Tabel  8  merupakan  rencana  kebutuhan produksi  agregat  yang  dihitung  berdasarkan persediaan awal, permintaan, safety stock ,
kebutuhan produksi, serta persediaan akhir.
Tabel 9 merupakan perhitungan penentu- an  rencana  agregat  menggunakan  metode tenaga  berubah  atau  mengatur  jumlah  tenaga kerja  yang  dibutuhkan  dalam  pembuatan suatu produk.
Tabel 7. Perkiraan Permintaan dalam Satuan Agregat
Periode Jumlah Satuan Agregat (Unit) Hasil Perkiraan Permintaan (Unit) 1 18.832 – 6.835 11.997 2 12.684 12.684 3 11.053 11.053 4 10.577 10.577 5 10.218 10.218 6 9.851 9.851 7 9.577 9.577 8 9.059 9.059 9 8.874 8.874 10 9.736 9.736 11 9.503 9.503 12 9.232 9.232 13 8.604 8.604 14 19.761 19.761 15 22.916 22.916 16 23.621 23.621 17 24.818 24.818 18 25.292 25.292 19 25.816 25.816 20 26.312 26.312 21 26.770 26.770 22 27.291 27.291 23 27.494 27.494 24 27.885 27.885 25 28.349 28.349 26 17.235 17.235 27 17.024 17.024 28 18.683 18.683 29 19.308 19.308 30 19.944 19.944 31 20.754 20.754 32 21.490 21.490 33 22.469 22.469 34 22.867 22.867 35 23.284 23.284 36 24.131 24.131 Total 671.314 664.479 Tabel 8. Rencana Kebutuhan Produksi Agregat Periode Inventori Permintaan (Unit) SS (Unit) Kebutuhan Inventori Awal (Unit) Produksi (Unit) Akhir (Unit) 1 6835 11997 2400 7562 2400 2 2400 12684 2537 12821 2537 3 2537 11053 2211 10727 2211 4 2211 10577 2116 10482 2116
5 2116 10218 2044 10146 2044 6 2044 9851 1971 9778 1971 7 1971 9577 1916 9522 1916 8 1916 9059 1812 8955 1812 9 1812 8874 1775 8837 1775 10 1775 9736 1948 9909 1948 11 1948 9503 1901 9456 1901 12 1901 9232 1847 9178 1847 13 1847 8604 1721 8478 1721 14 1721 19761 3953 21993 3953 15 3953 22916 4584 23547 4584 16 4584 23621 4725 23762 4725 17 4725 24818 4964 25057 4964 18 4964 25292 5059 25387 5059 19 5059 25816 5164 25921 5164 20 5164 26312 5263 26411 5263 21 5263 26770 5354 26861 5354 22 5354 27291 5459 27396 5459 23 5459 27494 5499 27534 5499 24 5499 27885 5577 27963 5577 25 5577 28349 5670 28442 5670 26 5670 17235 3447 15012 3447 27 3447 17024 3405 16982 3405 28 3405 18683 3737 19015 3737 29 3737 19308 3862 19433 3862 30 3862 19944 3989 20071 3989 31 3989 20754 4151 20916 4151 32 4151 21490 4298 21637 4298 33 4298 22469 4494 22665 4494 34 4494 22867 4574 22947 4574 35 4574 23284 4657 23367 4657 36 4657 24131 4827 24301 4827 Tabel 9. Rencana Agregat dengan Metode Chase Strategy Periode Hari Kerja Kebutuhan Produksi (Unit) Tingkat produksi (Unit) Persediaan Akhir (Unit) Total Biaya (Rupiah) 1 20 7.562 7.677 575.000 12.090.500 2 20 12.821 12.954 665.000 103.696.000 3 21 10.727 10.831 520.000 58.566.500 4 21 10.482 10.579 485.000 20.153.500 5 21 10.146 10.327 905.000 20.195.500 6 22 9.778 10.027 1.245.000 27.685.500 7 16 9.522 9.596 370.000 56.764.000 8 22 8.955 8.972 85.000 74.343.000 9 21 8.837 9.068 115.5000 21.757.000 10 21 9.909 10.075 830.000 29.942.500 11 22 9.456 9.500 220.000 29.670.000 12 20 9.178 9.356 890.000 25.424.000 13 22 8.478 8.708 1.150.000 37.012.000 14 20 21.993 22.069 380.000 239.983.500
15 22 23.547 23.749 1.010.000 44.233.500 16 18 23.762 23.965 1.015.000 110.462.500 17 20 25.057 25.188 655.000 61.237.000 18 17 25.387 25.488 505.000 108.737.000 19 21 25.921 25.944 115.000 122.631.000 20 22 26.411 26.651 1.200.000 48.776.500 21 19 26.861 26.891 150.000 99.986.500 22 22 27.396 27.443 235.000 94.599.500 23 22 27.534 27.707 865.000 45.925.500 24 18 27.963 28.066 515.000 221.114.000 25 23 28.442 28.690 1.240.000 143.075.000 26 19 15.012 15.041 145.000 167.106.500 27 21 16.982 17.128 730.000 33.422.000 28 20 19.015 19.191 880.000 71.666.500 29 20 19.433 19.671 1.190.000 37.696.500 30 19 20.071 20.282 1.055.000 55.978.000 31 22 20916 21110 970.000 66.835.000 32 21 21637 21662 125.000 53.618.000 33 19 22665 22789 620.000 83.803.500 34 23 22947 23173 1.130.000 96.689.500 35 21 23367 23425 290.000 66.927.500 36 20 24301 24468 835.000 69.037.000 Tabel 10. Jadwal Produksi Agregat Indeks Waktu (Bulan) Tingkat Produksi (Unit) Indeks Waktu (Bulan) Tingkat Produksi (Unit) 1 7.677 19 25.944 2 12.954 20 26.651 3 10.831 21 26.891 4 10.579 22 27.443 5 10.327 23 27.707 6 10.027 24 28.066 7 9.596 25 28.690 8 8.972 26 15.041 9 9.068 27 17.128 10 10.075 28 19.191 11 9.500 29 19.671 12 9.356 30 20.282 13 8.708 31 21.110 14 22.069 32 21.662 15 23.749 33 22.789 16 23.965 34 23.173 17 25.188 35 23.425 18 25.488 36 24.468

## Perencanaan Disagregasi
Jadwal  produksi  agregat  terdapat  36
periode  dari  setiap  tingkat  produksi.  Jadwal produksi agregat dapat dilihat pada Tabel 10.
Berdasarkan  jadwal  produksi  agregat pada  Tabel  10,  selanjutnya  akan  dilakukan proses disagregasi berdasarkan presentase dan faktor  konversi.  Hasil  akhir  dari  proses
disagregasi  adalah  Jadwal  Induk  Produksi (JIP) untuk masing-masing item produk.

## Jadwal Induk Produksi (JIP)
Berdasarkan  proses  disagregasi  pada
Tabel  10,  dapat  diperoleh  JIP  seperti  yang
tertera  pada Tabel  11.  Berdasarkan  Tabel  11, JIP  menggunakan  metode cut  and  fit untuk periode  Januari  2016  sampai  Januari  2018 dengan  jumlah  produksi  A  selama  periode tersebut  sebanyak  299.314  dan  B  sebanyak
368.122 unit.
Tabel 11. Jadwal Induk Produksi (JIP) Periode Produk A Produk B 1 3.839 3.839 2 5.958 6.996 3 5.015 5.816 4 4.965 5.614 5 4.737 5.589 6 4.539 5.488 7 4.265 5.331 8 4.035 4.937 9 3.533 5.535 10 3.792 6.283 11 3.534 5.966 12 3.509 5.847 13 2.073 6.635 14 5.833 16.234 15 6.463 17.285 16 7.396 16.568 17 7.862 17.325 18 8.078 17.409 19 8.417 17.526 20 8.854 17.795 21 9.047 17.843 22 9.290 18.151 23 9.551 18.154 24 9.883 18.182 25 17.932 10.759 26 8.848 6.193 27 10.168 6.960 28 11.400 7.790 29 11.709 7.961 30 12.174 8.107 31 12.624 8.485 32 13.113 8.548 33 13.925 8.863 34 13.904 9.267 35 14.182 9.242 36 14.867 9.599 Total 299.314 368.122

## SIMPULAN DAN SARAN
Peramalan  permintaan  produksi  pada penelitian  ini  menggunakan  metode Single
Eksponential  Smoothing (SES).  Adapun  total permintaan dari masing-masing produk untuk periode  Januari  2016  sampai  Januari  2018, yaitu  A  sebanyak  299.966  unit  dan  B sebanyak 377.941 unit. Perencanaan produksi agregat yang digunakan adalah metode tenaga kerja  berubah  ( chase  strategy ).  Dengan
metode  tenaga  kerja  berubah  diperhitungkan biaya  penambahan  tenaga  kerja  sebesar  Rp 871.100.000,00,  biaya  pengurangan  tenaga kerja  sebesar  Rp  763.600.000,00,  biaya persediaan  akhir  sebesar  Rp  24.950.000,00, dan  biaya  tingkat  produksi  sebesar  Rp 1.001.191.500,00.  Total  ongkos  produksi untuk  kedua  famili  produk  sebesar  Rp 2.660.841.500,00.  Jadwal  Induk  Produksi (JIP)  menggunakan  metode cut  and  fit untuk periode  Januari  2016  sampai  Januari  2018 dengan  jumlah  produksi  A  selama  periode tersebut  sebanyak  299.314  dan  B  sebanyak 368.122 unit.
Penelitian lanjutan yang perlu
dilakukan  adalah  dengan  menambah  periode data  permintaan  masa  lalu.  Selain  itu,  pada penelitian  lebih  lanjut  dapat  menggunakan metode lain dalam penentuan JIP.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Khikmawati,  H.  Wibowo,  dan  A.
Setiawan,  “Perencanaan  Kebutuhan
Bahan  Baku  Produk  Kursi  Bambu Panjang  dengan  Pendekatan  Minimasi Biaya,” Prosiding Seminar dan Konferensi Nasional IDEC , 2018. [2] T. Baroto, Perencanaan dan Pengendalian  Produksi ( Edisi  1) .
Jakarta: Ghalia Indonesia, 2002.
[3] A.  H.  Nasution  dan  Y.  Prasetyawan,
Perencanaan dan Pengendalian Produksi .  Yogyakarta:  Graha  Ilmu,
2008.
[4] A.  Matswaya,  B.  Sunarko,  R.  Widuri, dan  S.  Indriati,  “Analisis  Perencanaan
Kapasitas  Produksi  Dengan  Metode Rought Cut Capacity Planning (RCCP) pada  Pembuatan  Produk  Kasur  Busa (Studi pada PT. Buana Spring Foam di Purwokerto),” Performance:  Jurnal
Personalia,  Financial,  Operasional, Marketing  dan  Sistem  Informasi ,  vol.
26, no. 2, hal. 128 – 142, 2019.
[5] V.  Gasperz, Production  Planning  and
Inventory Control . Jakarta: PT.
Gramedia Pustaka Utama, 2002.
[6] F.  P.  Lubis,  S.  Sinulingga,  dan  I.
Siregar, “Analisis Kebutuhan Kapasitas untuk Memenuhi Penyelesaian Order di PT.  Apindowaja  Ampuh  Persada,” e-
Jurnal  Teknik  Industri  FT  USU ,  vol  3,
no. 3, hal. 27 – 34, 2013.
[7] Iksan,  “Analisa  Perencanaan  Kapasitas
Produksi  Pada  PT.  Muncul  Abadi dengan  Metode  Rough  Cut  Capacity Planning,” Jurnal  Manajemen  dan
Teknik Industri  Produksi (Matrik) , vol.
8, no. 2, hal. 91 – 99, 2018.
[8] P.  Subagyo, Forecasting  (Konsep  dan
Aplikasi) . Yogyakarta: BPFE, 1999.
[9] R.  Rachman,  “Penerapan  Metode
Moving  Average  dan  Exponential
Smoothing  pada  Peramalan  Produksi Industri  Garment.” Jurnal  Informatika ,
vol. 5, no. 1, hal. 211 – 220, 2018.