## PROYEKSI PERMINTAAN DAN PENENTUAN UKURAN BATCH OPTIMUM PRODUK PADA AGROINDUSTRI (Studi Kasus di Industri Jamu)
Iveline Anne Marie Jurusan Teknik Industri, FTI-Universitas Trisakti

## ABSTRACT
The era of globalization requires the industry to create competitive advantage. One of the factors that affect competitive advantage, which tend to be controlled is the internal factors of the company / industry, the factors concerning the performance of inputs (resources used to produce the output), the performance of the process and the performance of output (products / outputs of the process).
In order for a company / industry excels  in the competition, it takes a model of demand forecasting and aggregate production planning model to help companies / industry in planning its production activities. For the purpose of this study was to determine the projected demand for products and to know the optimum batch size for each item of products in order to meet the needs of the operational planning of production.
With  the  acquisition  of  the  projected  demand  for  products  and  optimum  batch  sizes  for each product item, the next company can perform various calculations for the needs of enterprise production  planning  so  as  to  improve  the  performance  of  the  process  input  or  output  of production, and excel in the competitive industry.
Keywords : forecasting model, agregate production planning, batch size.

## 1. PENDAHULUAN 1
Era  globalisasi  menuntut  dunia industri  untuk  menciptakan  keunggulan bersaing. Salah satu faktor yang mempengaruhi  keunggulan  bersaing,  yang cenderung dapat dikendalikan adalah faktor internal  dari  perusahaan/industri,  yaitu faktor  yang  menyangkut  performansi  dari input  (sumber  daya  yang  digunakan  untuk menghasilkan  output),  performansi  dari proses dan performansi dari output (produk/keluaran  yang  dihasilkan  dari proses).
Agroindustri  adalah  industri  yang mengolah  hasil-hasil  pertanian,  dimana kegiatannya  mencakup  proses  transformasi & preservasi hasil alam, termasuk didalamnya  adalah  perubahan  secara  fisik dan kimia; kegiatan penyimpanan,
pengemasan  dan  juga  distribusi  yang  akan memberikan nilai tambah. Kegiatan agroindustri  bersifat  unik  karena  memiliki
Korespondensi : Iveline Anne Marie
karakteristik unik dari bahan bakunya yang : musiman  ( seasonal ),  memiliki  umur  yang terbatas  ( perishable )  dan  bervariasi  dalam kuantitas dan kualitas. Karakteristik musiman  menyebabkan  terdapatnya  faktor ketidakpastian  dalam  ketersediaan  bahan baku  sehingga  diperlukan  adanya  kegiatan manajemen persediaan ( inventory ), penjadwalan  produksi  serta  diperlukannya ekstra  koordinasi  diantara  kegiatan  pada rantai  pasoknya.  Karakteristik perishable menyebabkan  adanya  kebutuhan  untuk dapat  merencanakan  kegiatan  penanganan ( handling )  material  termasuk  penyimpanan ( storage ) dengan baik. Karakteristik bervariasinya  bahan  baku  dalam  kuantitas dan kualitas menyebabkan adanya kebutuhan untuk mengelola kegiatan operasional dalam penjaminan dan pengendalian kualitas. Memperhatikan
karakteristik agroindustri  di  atas,  mengakibatkan  adanya
E-mail : ivelineannemarie@yahoo.com
kebutuhan  khusus  untuk  merencanakan kegiatan produksi secara hati-hati. sehingga dapat meningkatkan performansi dari proses ataupun output dari input produksi tersebut.
Berdasarkan kebutuhan tersebut diatas,  ditentukan  tujuan  dari  penelitian  ini adalah untuk mengetahui proyeksi permintaan  serta  ukuran  batch  optimum untuk tiap item produk yang diproduksi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Peramalan Permintaan
Peramalan adalah suatu proses dalam menggunakan data historis (data masa lalu) yang  telah  dimiliki  untuk  diproyeksikan  ke dalam  sebuah  model  dan  menggunakan model ini untuk memperkirakan keadaan di masa  mendatang.  Tujuan  dari  peramalan adalah untuk menentukan jumlah permintaan  produk  pada  masa  yang  akan datang.  Dalam  melakukan  peramalan  perlu ditentukan  batasan-batasan,  yaitu  produk yang  diminta  sudah  teridentifikasi  dan jumlah  produk  yang  diminta  dapat  dibuat produsen.
Peramalan diperlukan untuk menentukan  sumber  daya  yang  diperlukan.
Peramalan  yang  akurat  memungkinkan penggunaan kapasitas secara efisien, mengurangi waktu respon terhadap pelanggan, dan mengurangi persediaan.
Penggunaan  model  kuantitatif  dalam peramalan  membutuhkan:  data  kuantitatif kondisi masa lalu, dimana diasumsikan pola data masa lalu  tersebut akan berlanjut pada masa  yang  akan  datang.  Untuk  keperluan perencanaan produk sebaiknya
menggunakan  data  permintaan  yang  dapat diasumsikan  berupa  data  jumlah  unit penjualan.

## Model Causal
Permintaan  merupakan  fungsi  dari penyebab-penyebab.  Model  ini  digunakan bila  tersedia  data  masa  lalu,  dimana hubungan  antara  faktor  internal  ataupun eksternal dapat diidentifikasikan. Hubungan tersebut dinyatakan dalam bentuk matematis Metode  Peramalan  berdasarkan  model causal ini meliputi antara lain Regresi Linier
Peramalan  Regresi  Linier  [Krajewski,

## 2002]
Metode  Regresi  Linier  adalah  salah satu  contoh    metode  peramalan  causal, dimana waktu (periode) menjadi faktor yang menentukan    besarnya  permintaan.  Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut :
t b a D t ^ ^ ^ ) (   (1)
1 ) ( ) ( . 1 2 2 1 1 1 ^ ) (              N t N t N t N t N t N t t d t d t N t t b (2) N t d N t a    1 ^ ) ( (3)
Dimana : D(t) = permintaan t = periode (waktu)

## Metode Dekomposisi
Metode  dekomposisi  merupakan metode  peramalan time  series dengan pendekatan additive dan multiplicative yang digunakan  bila  data  historis  memiliki  pola trend ,  siklis  atau  musiman.  Metode dekomposisi  mencoba  memisahkan  tiga komponen dari pola dasar yakni faktor trend (kecenderungan) dan musiman. Faktor trend menggambarkan perilaku data dalam jangka panjang yang dapat meningkat, menurun atu tidak  berubah.  Faktor  musiman  berkaitan dengan  fluktuasi  periodik  dengan  panjang konstan yang disebabkan oleh hal-hal seperti curah hujan, saat liburan dan lain-lain.
Dekomposisi  memiliki  asumsi  bahwa  data tersusun sebagai berikut :
Data   = pola + kesalahan ( error ) = f( trend , musiman) + kesalahan Model multiplicative adalah :
kesalahan seasonal trend Y t   *
Dimana : Y t = nilai observasi pada waktu t.
Menentukan Index Seasonal Pendekatan untuk metode dekomposisi time series biasanya mempunyai 5 langkah, yaitu
:
Langkah  1 adalah  menghitung centered moving  average selama  12  bulan.  Karena rata-ratanya  untuk  sepanjang  tahun,  untuk menghilangkan sifat seasonal .
Langkah  2 untuk  memperkirakan index seasonal digunakan  rasio  dari  permintaan aktual centered  moving  average selama  12 bulan.
Langkah 3 menyesuaikan sebuah garis pada data  yang deseasonalized . Intercept dan kemiringan dari garis ini menyediakan nilai yang  dibutuhkan  untuk  memperkirakan faktor trend .
Langkah 4 adalah  untuk  meng- extrapolate garis  pada  langkah  3  ke  masa  yang  akan datang, menyediakan sebuah peramalan dari permintaan apa yang ” like were seasonality non existent”.
Langkah 5 adalah untuk mengkalikan setiap nilai  peramalan deseasonalized dengan index  seasona l  untuk  memperoleh  nilai peramalan final.
Nilai Kesalahan Peramalan Secara umum perhitungan kesalahan peramalan dapat dijabarkan sebagai berikut:
e i = x i – F i dimana : e i = kesalahan pada periode ke-i x i =  nilai  sesungguhnya  pada periode ke-i F i =  nilai  hasil  peramalan  pada periode ke-i
1. Mean Square Error (MSE)
2. Mean Absolute Error (MAE)
3. Mean Absolute Percent Error (MAPE)

## 2.2 Perencanaan Agregat
Perencanaan agregat merupakan rencana  produksi  yang  dinyatakan  dalam kelompok produk, dimana kelompok produk disebut Family (agregat).  Pada  umumnya
kelompok  produk  tersebut  menggunakan sumber  daya  yang  sama.  Produk  yang sampai  di  tangan  konsumen  disebut Item (Bedworth, 1987).
Faktor  konversi  untuk  setiap item produk  dalam family harus  ditetapkan dengan  cara  mengunakan  waktu  baku  dan data  peramalan,  dimana  angka  peramalan produk  yang  terbesar  mempunyai  faktor konversi = 1.
Perencanaan Agregat dengan struktur biaya linier dan atau tenaga kerja tetap dapat dilakukan dengan beberapa metode, yaitu :
A. Model Transportasi
B. Model Linear Programming
Model Linear Programming

## Subject to
P, O = jml unit yang diproduksi pada RT dan OT A, R = jml unit kenaikan dan penurunan
r, v = ongkos produksi per unit RT dan OT c = ongkos simpan per unit
D = ramalan demand I = jml unit inventory m, n = kapasitas RT dan OT

## 3. PEMBAHASAN

## 3.1 Data Industri Jamu X
Industri  Jamu  X  adalah  sebuah industri  yang  bergerak  di  bidang  industri obat-obatan  tradisional.  Beberapa  produk unggulan  perusahaan  adalah  jamu  serbuk pegal linu, sehat pria, tujuh angin dan bersih darah.
N e MSE N i i    1 2 N e MAE N i i    1 n MAPE n t t PE    1                k t k t t t k t t k t t k t t I c O v R f A h P r Z 1 1 1 1 1 Min k t m P t t ..., 2, , 1 ;   k t n O t t ..., 2, , 1 ;   k t D O P I I t t t t t ..., 2, , 1 ; 1       k t P P A t t t ..., 2, , 1 ; - 1    k t P P R t t t ..., 2, , 1 ; - 1    0 , , , ,  t t t t t O P I R A
Sortasi Bahan Baku Peracikan Bahan Baku Penggilingan Bahan Baku Pengayakan Serbuk Jamu Bahan Baku Pengisian Sachet Pengemasan Sachet Dalam Dus B a ra n g J a d i Konsumen Supplier

## Gambar 1  Sistem Produksi Pada Agroindustri Jamu

## Data Penjualan Produk Jamu
Tabel dibawah ini berisi data penjualan keempat produk jamu selama 2 tahun terakhir
Tabel 1 Data Penjualan Produk Jamu Selama 2 Tahun Terakhir
Periode  Pegal Linu Sehat Pria Tujuh Angin Bersih Darah 1 1030092 244628 89815 140914 2 1134000 237220 69460 166460 3 1008750 236250 85860 158060 4 1207289 287638 70940 185122 5 956335 204960 77220 110739 6 1019850 222105 78600 139770 7 1061050 378795 84829 171765 8 1136925 222875 72865 114210 9 735740 163470 52914 110672 10 1430040 249450 148687 246656 11 899760 281240 83412 124749 12 656960 100610 49393 66139 13 828800 201580 75891 150055 14 573092 131210 46179 138853 15 616100 180040 53620 143208 16 691730 184460 70480 124915 17 892800 198470 74560 153480 18 1035030 221480 82610 168010 19 1041410 207275 63700 162700 20 1086347 233062 66000 114853 21 1073683 257620 91583 201900 22 1226130 268900 110990 161510 23 438580 93030 58750 65153 24 793350 201490 82590 137070

## Jam Kerja.
Jam kerja yang berlaku di PT Industri Jamu Cap  Jago  adalah  dari  pukul  07.30  –  16.00 dengan  waktu  istirahat  dari  pukul  12.00  – 12.30  setiap  hari  kerja  :  Senin  sampai dengan Jum’at.

## Kapasitas Produksi.
Perusahaan  memiliki  kapasitas  untuk  satu kali  produksi  (1  batch)  menghasilkan 140000  unit (bungkus jamu).
Jumlah Mesin Produksi.
 Mesin Penggiling Bahan Baku: 3 mesin
 Mesin  Pengayakan  Bahan  Baku:  7 mesin
 Mesin Pengemasan Sachet: 14 mesin
Jumlah Operator Produksi.
 Proses sortasi bahan baku: 40 orang
 Proses peracikan bahan baku: 6 orang
 Proses pengemasan: 15 orang
Waktu Baku Produksi.
 Proses  sortasi  bahan  baku:  894600 detik/batch
 Proses  peracikan  bahan  baku:  71120 detik/batch
 Proses penggilingan bahan baku: 24780 detik/batch
 Proses pengayakan serbuk jamu: 70560 detik/batch
 Proses pengisian sachet: 235200 detik/batch
 Proses pengemasan dalam dus:
o Jamu pegal linu: 208740 detik/batch o Jamu sehat pria: 221200 detik/batch o Jamu tujuh angin: 219520 detik/batch o Jamu bersih darah : 221200 detik/batch

## Kebutuhan Bahan Baku.
Bahan baku yang dibutuhkan untuk membuat setiap bungkus jamu tiap produk jamu adalah sbb :  Jamu Pegal Linu o Jahe : 0.84 gram o Temulawak : 0.56 gram o Alba : 0.84 gram o Lempuyang : 0.84 gram  Jamu Sehat Pria o Jahe : 0.7 gram o Temulawak : 0.7 gram o Alba : 0.7 gram o Pula Sari : 0.56 gram o Meniran : 0.56 gram  Jamu Tujuh Angin o Jahe : 0.98 gram o Temulawak : 0.56 gram o Alba : 0.56 gram o Valerian : 0.14 gram
o Daun Kumis Kucing: 0.56 gram
 Jamu Bersih Darah
o Lempuyang : 0.56 gram
o Temulawak : 0.7 gram
o Daun Kumis Kucing: 0.56 gram o Kunir : 0.56 gram o Anyang : 0.56 gram Tabel 2 Persediaan & Rencana Pengadaan Bahan Baku No. Bahan Baku Harga Beli Bahan Baku per-kg Persediaan Akhir (t-1) dalam kg Rencana Pengadaan Bahan Baku (t) dalam kg 1 Jahe Rp. 25,349,00 1510 700 2 Temulawak Rp. 49,031,00 950 1000 3 Alba Rp. 41,246,00 1200 500 4 Lempuyang Rp. 66,680,00 900 500 5 Cabe jamu Rp. 30,236,00 730 300 6 Pula Sari Rp. 38,463,00 190 -- 7 Meniran Rp. 12,378,00 280 100 8 Valerian Rp. 640,00 83 -- 9 Daun Kumis Kucing Rp. 16,747,00 250 100 10 Kunir Rp. 9,553,00 160 50 11 Anyang Rp. 2,540,00 433 -- Harga Komponen Bahan Baku (plastik kemas sachet) per-batch  Plastik kemas sachet produk Jamu Pegal Linu : Rp. 9.821.000,00
 Plastik kemas sachet produk Jamu Sehat Pria : Rp. 10.928.400,00
 Plastik kemas sachet produk Jamu Tujuh Angin  : Rp. 12.433.400,00
 Plastik kemas sachet produk Jamu Bersih Darah  : Rp. 10.824.800,00

## Tabel 3 Data Persediaan Barang Jadi
Produk Kapasitas Minimum (sachet) Toleransi Persediaan t-1 (sachet) Jamu Pegal Linu 300000 100000 443710 Jamu Sehat Pria 150000 50000 75480 Jamu Tujuh Angin 100000 30000 32450 Jamu Bersih Darah 100000 30000 38500 Data Biaya Biaya Bahan Baku Pembuatan 1 batch produk :
 Jamu Pegal Linu : Rp.21.905.840,80
 Jamu Sehat Pria : Rp.15.317.282,40
 Jamu Tujuh Angin  : Rp.11.811.108,40
 Jamu Bersih Darah  : Rp.12.307.918,00
Upah Operator Produksi per-batch :
 Jamu Pegal Linu : Rp.1.437.066,00
 Jamu Sehat Pria : Rp. 1.448.964,00
 Jamu Tujuh Angin  : Rp.1.447.360,00
 Jamu Bersih Darah  : Rp.1.448.964,00
Total Biaya Produksi per-batch  :
 Jamu Pegal Linu : Rp.33.570.756,80
 Jamu Sehat Pria : Rp.28.098.496,40
 Jamu Tujuh Angin  : Rp.26.163.718,40
 Jamu Bersih Darah  : Rp.24.985.532,00
Biaya Pengoperasian Mesin per-batch : Rp. 403.850,00 Biaya Simpan Produk Jadi : Rp. 0.92/unit/periode Harga Jual : Rp. 315,- per-bungkus 3.2 Peramalan Permintaan Produk Jamu
Untuk perhitungan peramalan permintaan  produk  jamu,  akan  diberikan contoh perhitungan untuk Jamu Pegel Linu. Untuk  item  jamu  yang  lain,  dilakukan dengan cara perhitungan yang sama.

## JAMU PEGAL LINU

## Time Series Decomposition
25 20 15 10 5 0 1500000 1000000 500000 Original Data 25 20 15 10 5 0 1300000 1100000 900000 700000 500000 Seasonally Adjusted Data 25 20 15 10 5 0 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 Detrended Data 25 20 15 10 5 0 400000 200000 0 -200000 -400000 Seasonally Adj. and Detrended Data

## Decomposition Multiplicative Jamu Pegal Linu
Gambar 2. Pengujian Data Penjualan Jamu Pegel Linu
Data        C1 Length      24.0000 NMissing    0
Trend Line Equation
Yt = 1068994 - 10273.4*t
Seasonal Indices Period    Index
1       1.12145 2      0.944832
3      0.933721
Accuracy of Model MAPE:           21 MAD:        170648 MSD:      4.18E+10
Forecasts
Row  Period  Forecast 1      25    910794 Tabel 4. Hasil Peramalan Untuk Seluruh Produk Jamu Pada Periode 25 J. Pegal Linu J. Sehat Pria J. Tujuh Angin J. Bersih Darah Period Ramal Period Ramal Period Ramal Period Ramal 25 910794 25 213995 25 83209 25 161195
3.3 Perhitungan Jumlah Batch Optimum Formulasi Model Optimasi Biaya Produksi : Integer Linier Programming
a. Variabel Model :
n = jumlah jenis produk = 4 m = jumlah proses pengerjaan = 6 r = jumlah jenis bahan baku = 11 l = indeks jenis bahan baku = 1,2,...r i = indeks jenis produk = 1,2,..n j = indeks jumlah proses pengerjaan = 1,2,...m xi = jumlah produksi optimal produk i
Bi = jumlah batch yang diproduksi
produk i
Ii = jumlah persediaan barang jadi untuk produk i (unit) Ii-1 = jumlah persediaan barang jadi untuk produk i pada periode sebelumnya (unit)
Imi = kapasitas minimum persediaan barang dalam 1 periode untuk produk i
(unit)
Di = jumlah permintaan per-unit produk untuk produk i (Rp. / batch) Pi = biaya produksi per-batch produk untuk produk i ( Rp. / batch) Si = biaya simpan per-unit produk untuk produk i (Rp. / batch) aj = waktu baku pembuatan 1 unit produk i pada proses pengerjaan j (detik / batch)
bi = bahan baku yang dipakai untuk pembuatan 1 unit produk i (gram / batch)
Ki = jumlah bahan baku yang tersedia dari bahan baku i (gram) Hj = waktu yang tersedia dari fasilitas proses pengerjaan j pada periode perencanaan (detik / bulan) Qi = jumlah produk i dalam batch (unit)
t = toleransi
b. Variabel Keputusan :
x1 = jumlah produksi produk Jamu
Pegal Linu x2 = jumlah produksi produk Jamu Sehat Pria x3 = jumlah produksi produk Jamu Tujuh Angin x4 = jumlah produksi produk Jamu Bersih Darah B1 = jumlah batch yang diproduksi untuk Jamu Pegal Linu B2 = jumlah batch yang diproduksi untuk Jamu Sehat Pria B3 = jumlah batch yang diproduksi untuk Jamu Tujuh Angin B4 = jumlah batch yang diproduksi untuk Jamu Bersih Darah I1 = jumlah persediaan barang jadi untuk Jamu Pegal Linu I2 = jumlah persediaan barang jadi untuk Jamu Sehat Pria I3 = jumlah persediaan barang jadi untuk Jamu Tujuh Angin I4 = jumlah persediaan barang jadi untuk Jamu Bersih Darah

## Fungsi Tujuan
Untuk meminimasi biaya produksi dan biaya simpan produk jamu.
Minimasi : Z =   n i PiBi 1 +   n i SiIi 1
Fungsi Pembatas :
       r l n i r l t Ki biXi 1 1 1        r l n i m j t Hj ajXi 1 1 1          n i n i t i Ii Di Xi 1 1 Im 1 -0.99 ≤   n i Qi xi 1 -    n i Bi 1 0 I1 =      n i n i Di QiBi 1 1
Dengan  koefisien  tujuan  adalah  biaya produksi  per-batch  (Pi)  untuk  produk  jamu dan biaya simpan per-unit produk jamu (Si), maka fungsi tujuan fungsi pembatas menjadi :
Minimasi : Z = Rp. 33.570.756,80 B1 + Rp. 28.098.496,40 B2 + Rp. 26.165.718,40 B3 + Rp.  24.985.532,00
B4 + 0.92 I1 + 0.92 I2 + 0.92 I3 + 0.92 I4
Fungsi Pembatas : t =1
1. 117600 B1 + 98000 B2 + 137200 B3 ≤
1510000 + 700000t
2. 78400  B1  +  98000  B2  +  78400  B3  + 98000 B4 ≤ 950000 + 1000000t
3. 117600 B1  + 98000 B2  + 78400  B3  ≤ 1200000 + 500000t
4. 117600 B1 ≤ 900000 + 500000t
5. 78400 B1 ≤ 730000 + 300000t
6. 78400 B2 ≤ 190000
7. 78400 B2 ≤ 280000 + 100000t
8. 19600 B3 ≤ 83000
9. 78400  B3  +  78400  B4  ≤  250000  + 100000t
10. 78400 B4 ≤ 160000 + 50000t
11. 78400 B4 ≤ 433000
12. 894600 B1 + 894600 B2 + 894600 B3 + 894600 B4 ≤ 25344000
13. 71120  B1  +  71120  B2  +  71120  B3  +
71120 B4 ≤ 3801600
14. 24780  B1  +  24780  B2  +  24780  B3  + 24780 B4 ≤ 1900800
15. 70560  B1  +  70560  B2  +  70560  B3  + 70560 B4 ≤ 4435200
16. 235200 B1 + 235200 B2 + 235200 B3 + 235200 B4 ≤ 8870400
17. 208740 B1 + 221200 B2 + 219520 B3 + 221200 B4 ≤ 9504000
18. x1  ≥  ( 910764 –    443710  +  300000)  -
100000t  x1 ≥ 767054 - 100000t 19. x2  ≥  ( 213995 –    75480  +  150000)    - 50000t  x2 ≥ 288515  - 50000t
20. x3  ≥ (83209 –    32450  +  100000)  - 30000t  x3 ≥ 150759 - 30000t
21. x4  ≥  ( 161195 –  38500  +  100000)  - 30000t  x4 ≥ 222695 - 30000t
22. 140000 1 x1 – B1 ≤ 0 23. 140000 1 x2 – B2 ≤ 0 24. 140000 1 x3 – B3 ≤ 0 25. 140000 1 x4 – B4 ≤ 0 26. 140000 1 x1 – B1 ≥ -0.99 27. 140000 1 x2 – B2 ≥ -0.99 28. 140000 1 x3 – B3 ≥ -0.99 29. 140000 1 x4 – B4 ≥ -0.99 30. I1 = 140000 B1 – ( 910764 - 443710)  I1 = 140000 B1 – 467054
31. I2 = 140000 B2 – ( 213995 - 75480 )  I2 = 140000 B2 – 138515
32. I3 = 140000 B3 – ( 83209 - 32450)  I3 = 140000 B3 – 50759
33. I4 = 140000 B4 – ( 161195 - 38500) 
I4 = 140000 B4 – 122695
Dengan  memanfaatkan  software  WinQSB, diperoleh  hasil  optimasinya  seperti  terlihat pada Gambar berikut.
Gambar 1. Input WinQSB (1)
Gambar 1. Input WinQSB (2)
Gambar . Output hasil optimasi
Total Biaya Produksi : Z = 300758900 Jumlah batch produksi jamu pegal linu : B1 = 5 Jumlah batch produksi jamu sehat pria : B2 = 2 Jumlah batch produksi jamu tujuh angin : B3 = 1 Jumlah batch produksi jamu bersih darah : B4 = 2 Jumlah persediaan produk jamu pegal linu : I1 = 232946 unit Jumlah persediaan produk jamu sehat pria : I2 = 141485 unit Jumlah persediaan produk jamu tujuh angin : I3 = 89241 unit Jumlah persediaan produk jamu bersih darah I4 = 157305 unit

## 4. PENUTUP
Berdasarkan  hasil  implementasi  pada kasus  di  Industri  Jamu  diperoleh  hasil peramalan permintaan dan perencanaan agregat produk jamu sebagai berikut :
a. Proyeksi  permintaan  produk  jamu  periode mendatang    adalah  sebagai  berikut  :  Jamu Pegel  Linu  sebesar  910794  item,  Jamu Sehat  Pria  sebesar  213995  item,  Jamu Tujuh Angin sebesar 83209 item dan Jamu Bersih Darah sebesar 161195 item.
b. Hasil  perhitungan  perencanaan  agregat dengan  melakukan  perhitungan  optimasi programa linier untuk kebutuhan permintaan periode – 25 memberikan hasil sebagai berikut :
Total Biaya Produksi : Z = 300758900
Jumlah batch produksi jamu pegal linu = 5 Jumlah batch produksi jamu sehat pria  = 2
Jumlah batch produksi jamu tujuh angin  = 1
Jumlah batch produksi jamu bersih darah  = 2

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Fogarty, Donald W, John H. Blanckstone & Thomas R. Hoffmann, 1991, Production & Inventory Management, 2 nd edition, South-
Western Publishing Co.
[2] Krajewski,  Lee  J.  &  Larry  P.  Ritzman, 2002. Operations  Management  :  Strategy
And Analysis, 6 th Edition, Prentice Hall.
[3] Makridakis,  S.,  Stevan  C.  Wheelwright  & Victor  E.  McGee,  1983. Forecasting Methods and Application, 2 nd Edition, John Wiley & Sons.
[4] Taha,  A.  Hamdy,  2003. Operation Research  :  An  Introduction ,  7 th edition, Prentice Hall, New Jersey.