## Peramalan Permintaan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Perencanaan Produksi Menggunakan Linear Programming pada Perusahaan Aluminium
Rahmi Khairunisa R 1 , Iveline Anne Marie 2* , Parwadi Moengin 3 , Nur Jihan W 4 , Nilla 5 1,2,3 Jurusan Teknik Industri Universitas Trisakti Jln. Kyai Tapa No. 1 Jakarta 11440
1 rahmikhairunisarenaldi@trisakti.ac.id
2* iveline.annemarie@trisakti.ac.id (penulis korespondensi)
3 parwadi@trisakti.ac.id
4 nur063001700001@std.trisakti.ac.id
4 nilla.nilla1111@gmail.com
(Makalah: Diterima Agustus 2021, direvisi September 2021, dipublikasikan November 2021)
Intisari— PT ABC  menghasilkan berbagai macam produk aluminium ingot sekunder yang kemudian didistribusikan pada produsen otomotif roda dua dan roda empat di Indonesia dengan standar kualitas yang tinggi. Bahan baku utama pada produksi aluminium ingot sekunder adalah basemetal, scrap yang diperoleh dari pengepul barang rongsok serta bahan addictive seperti silikon dan tembaga. Saat ini perusahaan kurang optimal dalam menerapkan perencanaan produksi yang menyebabkan tidak maksimumnya pemanfaatan fasilitas produksi serta pemanfaatan penggunaan energi bahan bakar gas yang menyebabkan tingginya biaya produksi. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  hasil  peramalan  permintaan  dan  perencanaan  produksi  yang  dapat  menurunkan  biaya produksi. Pada penelitian dilakukan perancangan model peramalan permintaan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan untuk mendapatkan proyeksi permintaan selama 3 periode mendatang. Selanjutnya dilakukan perencanaan produksi dengan menggunakan pendekatan Linier Programming yang telah mempertimbangkan ketersediaan sumber daya produksi sehingga dapat meningkatkan utilisasi  fasilitas  produksi  dengan  biaya  produksi  yang  minimum.  Berdasarkan  rencana  produksi  dapat  dilakukan  perhitungan kebutuhan  persediaan  bahan  baku  pembentuk  produk.  Hasil  peramalan  dengan  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan memberikan hasil peramalan permintaan dengan nilai error yang kecil. Hasil proyeksi permintaan untuk  periode 1 adalah sebanyak 804.645  kg,  periode  2  sebanyak  529.307  kg,  dan  periode  3  sebanyak  788.669  kg.  Berikutnya,  dengan  menggunakan  output  hasil peramalan permintaan menggunakan JST, dilakukan perencanaan produksi yang memberikan solusi jumlah produksi yang optimal, yaitu  untuk  produk  AC2C,  ADC12  dan  HD2  yang  menghasilkan  biaya  produksi  minimum.  Berdasarkan  hasil  perhitungan perencanaan  produksi  dapat  ditentukan  kebutuhan  bahan  baku  basemetal,  skrap  dan  addictive  untuk  mendukung  operasional produksi pada perusahaan aluminium.
Kata kunci — Peramalan permintaan, Jaringan syaraf tiruan, Perencanaan produksi, Optimasi, Linier programming, Persediaan bahan baku.
Abstract— PT ABC produces a wide range of secondary aluminum ingot products which are then distributed to two-wheel and four- wheel automotive manufacturers in Indonesia with high quality standards. The main raw materials for the production of secondary aluminum ingots are base metal, scrap obtained from junk collectors and addictive materials such as silicon and copper. Currently the company  is  less  than  optimal  in  implementing  production  planning  which  causes  the  utilization  of  production  facilities  not  to  be maximized and the use of gas fuel energy which causes high production costs. The purpose of this research is to obtain the results of demand  forecasting  and  production  planning  that  can  reduce  production  costs.  In  this  research,  the  demand  forecasting  model  is designed using the Artificial Neural Network method to obtain demand projections for the next 3 periods. Furthermore, product ion planning is carried out using a Linear Programming approach which has taken into account the availability of production resources so as to increase the  utilization of production  facilities with  minimum production costs. Based on the production plan, it  is possible to calculate the inventory requirements for raw materials forming the product. Forecasting results using the Artificial Neural Network method provide demand forecasting results with a small error value. The results of requests for period 1 were 804,645 kg, period 2 were 529,307 kg, and period 3 were 788,669 kg. Next, by using the output of demand forecasting using ANN, a production plan is carried out that  provides  the  optimal  production  quantity  solution,  namely  for  AC2C,  ADC12  and  HD2  products  that  produce  minimum production costs. Based on the calculation results of production planning,  it can be determined the  need  for base  metal, scrap and addictive raw materials to support production operations in aluminum companies.
Keywords — Forecasting, Artificial neural network, Production planning, Optimization, Linear programming, Material inventory.

## I. P ENDAHULUAN
PT ABC  menghasilkan berbagai macam produk aluminium ingot  sekunder  yang  kemudian  didistribusikan  pada  produsen otomotif roda dua dan roda empat di Indonesia dengan standar kualitas  yang  tinggi.  Perusahaan  memiliki  berbagai  jenis aluminium  ingot  sekunder  seperti  ADC12,  HD2,  dan  AC2C yang  sudah  menjadi  andalan  perusahaan  sebagai supplier kebutuhan  industri  otomotif.  Aluminium  ingot  ini  berbentuk batangan aluminium yang memiliki berat  7 kg/ batang. Aluminum  alloy merupakan  suatu  zat  yang  memiliki  sifat logam dan terdiri dari dua atau lebih unsur. Kandungan unsur sebagian  besar aluminum  alloy memiliki  kandungan  90% hingga  96%  aluminium,  dengan  satu  atau  lebih  elemen  lain ditambahkan  untuk  memberikan  kombinasi  sifat  atau karakteristik  tertentu. Aluminum  alloy merupakan  paduan aluminium yang diproduksi dalam bentuk ingot atau billet dan pengerjaan  selanjutnya  dapat  diakukan  dari  sejumlah  proses seperti  penggulungan,  penempaan,  atau  proses  pengerjaan lainnya untuk menghasilkan produk setengah jadi [1].
Proses daur ulang scrap Aluminium memiliki sedikitnya tiga tahapan  yaitu  proses  separasi  dan pre-melting untuk memisahkan  unsur-unsur  yang  mengurangi  kemurnian  dari produk aluminium daur ulang, proses peleburan terdiri dari: (1) Melting-refining, (2) Fluxing ,  (3) Hoopes  Process ,  (4) Low Temperature  Electrolysis ,  (5)  Segregasi,  (6)  Distilasi  serta proses  penghilangan  inklusi  dan  gas  hidrogen  yang  dapat menggunakan beberapa cara yaitu sedimentasi atau degassing [2].
Dengan  makin  tingginya  tingkat  persaingan  saat  ini, perusahaan  berusaha  untuk  menekan  biaya  produksi  dan operasional  yang  dikeluarkan  selama  proses  produksi berlangsung mulai dari pengadaan bahan baku hingga menjadi produk jadi sehingga dapat mempertahankan harga jual, supaya konsumen  tidak  beralih  ke supplier lain.  Tuntutan  konsumen terkait kecepatan dalam pemenuhan permintaan sesuai dengan jumlah dan  jadwal  yang ditentukan  menyebabkan perusahaan membutuhkan ketersediaan bahan baku yang cukup memadai. Bahan  baku  utama  pada  produksi  Aluminium  Ingot  sekunder ini  adalah basemetal , scrap yang  diperoleh  dari  pengepul barang  rongsok  yang  kemudian  dipilah  sesuai  dengan kebutuhan yang diperlukan dan bahan addictive seperti silikon dan  tembaga.  Ketersediaan scrap yang  bervariasi  terkadang scrap yang  diberikan  oleh supplier barang  rongsok  ini  tidak sesuai dengan kebutuhan yang diperlukan. Faktor keterbatasan biaya  juga  menjadi  faktor  penyebab  tambahan  yang menyebabkan terbatasnya stock bahan baku scrap yang dimiliki perusahaan.
Perusahaan  memiliki 2  mesin furnace dengan  kapasitas 24 ton dan 34 ton, serta 7 unit mesin crucible berkapasitas 500 kg. Mesin furnace difokuskan untuk memproduksi hasil peleburan yang akan dijual ke konsumen, terkadang dalam sehari hanya 1 unit  mesin  yang  dijalankan  dan  hal  ini  tergantung  pada persediaan  bahan  baku  yang  ada  pada  saat  produksi  berjalan.
Mesin crucible digunakan  untuk  menunjang  keperluan basemetal pada  mesin furnace .  Saat  ini    perusahaan  belum dapat  memaksimumkan  pemanfaatan    fasilitas  produksi  yang dimiliki  sehingga  menyebabkan  harga  pokok  produksi  yang cukup tinggi.
Kebutuhan  energi  untuk  proses  peleburan  menjadi kebutuhan  prioritas  pemikiran  selanjutnya  terkait  operasional produksi. Energi panas yang digunakan pada proses peleburan ini berupa gas di mana gas tersebut memiliki ketentuan dalam penggunaannya yaitu apabila menggunakan dibawah kapasitas minimum  dikenakan  biaya  sama  seperti  biaya  minimum  dan apabila  menggunakan  lebih  dari  kapasitas  maksimal penggunaan akan dikenakan denda. Ketentuan penggunaan gas yang disepakati oleh kedua belah pihak sebesar 4.795 MMBtu –  5.754  MMBtu  per  bulannya  dengan  perkiraan  penggunaan untuk setiap dapur peleburan sebesar  0,15 m 3 per kg bahan baku dengan harga US$ 10 per MMBtu.
Berdasarkan  hasil  wawancara  awal  penelitian  yang  telah dilakukan, diketahui bahwa perusahaan kurang optimal dalam menerapkan perencanaan produksi. Hal ini yang menyebabkan tidak  maksimumnya  pemanfaatan  fasilitas  produksi  serta pemanfaatan  penggunaan  energi  bahan  bakar  gas  yang menyebabkan  tingginya  biaya  produksi.  Selain  permasalahan perencanaan  produksi,  perusahaan    juga  ingin  mengetahui kebijakan  persediaan  bahan  baku  yang  dapat  meningkatkan utilisasi  sumber  daya  produksi  khususnya crucible serta menurunkan harga pokok produksi.
Perencanaan  Produksi  dan  Pengendalian  Persediaan ( Production  Planning  and  Inventory  Control )  atau  umumnya disingkat PPIC menjadi salah satu kegiatan utama dalam suatu sistem  produksi.  Tujuan  PPIC  adalah  perencanaan  dan pengendalian  input  produksi  pada  suatu  industri  seefisien mungkin  untuk  menghasilkan  output  produksi  yang  sesuai dengan  permintaan  pasar.  Secara  umum  output  dari  fungsi PPIC  adalah  berupa  rancangan  penjadwalan  sumber  daya produksi dan kebijakan persediaan pada perusahaan.  Kegiatan PPIC dilakukan  dalam  rangka  pemanfaatan  sumber  secara efektif  serta  dapat  melakukan  pengendalian  produksi  dan persediaan  dengan  melakukan  penyesuaian  dari  perencanaan yang telah dibuat dengan kegiatan produksi sehari-hari.
Fogarty  memperjelas  kegiatan  perencanaan  produksi  dan pengendalian persediaan dengan  menggambarkan secara detil kegiatan  PPIC  dalam framework Manufacturing  Resources Planning (MRP  II)  sesuai  dengan  gambar  1  berikut.    Sesuai dengan konsep MRP II yang telah dikembangkan oleh Fogarty, diketahui  bahwa  lingkup  kegiatan  Production  Planning  & Inventory  Control  (PPIC)  pada  industri  manufaktur    meliputi kegiatan perencanaan dan pengendalian produksi yang bersifat jangka  panjang,  jangka  menengah  dan  jangka  pendek, tergantung  dari  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan pelaksanaan  produksi.  Kegiatan  yang  termasuk  dalam perencanaan  jangka  menengah  meliputi  : Distribution Resources  Planning (DRP), Demand  Management , Master Production Scheduling (MPS), Rough Cut Capacity Planning
(RCCP), Material Requirement Planning (MRP) dan Capacity Requirement Planning (CRP). [3]. Demand Management atau fungsi  manajemen  permintaan  dan  perencanaan  produksi adalah  sub-fungsi Production  Planning  and  Inventory Control (PPIC).
Saat ini banyak dimanfaatkan model-model handal yang dapat  mendukung  kegiatan  PPIC.  Pesatnya  perkembangan teknologi  komputer  memungkinkan  industri  untuk  dapat menggunakan  model  yang  handal  seperti  model  optimasi yang  umumnya  membutuhkan  tambahan  kerumitan  dalam perhitungannya.  Kerja  sistem  komputer  yang  lebih  cepat, teliti  dan  akurat  dibandingkan  kerja  manusia  juga mendorong  percepatan  pengembangan  teknologi Artificial Intelligence (AI) yang mencoba untuk menggantikan sistem otak manusia ke dalam sistem komputer.
Peramalan adalah suatu bentuk proses untuk memperkirakan  atau  memproyeksikan  beberapa  kebutuhan yang akan datang guna memenuhi permintaan barang ataupun jasa dengan meliputi kebutuhan dalam berbagai ukuran waktu, kuantitas,  kualitas,  dan  lokasi  yang  dibutuhkan  [4].  Jaringan Syaraf  Tiruan ( Artificial  Neural  Network ) atau  lebih dikenal dengan  singkatan    JST    merupakan    suatu  sistem    komputasi dengan  arsitektur    dan    proses  komputasinya    diilhami    dari pengetahuan mengenai sel  syaraf   biologi   pada otak.   JST ini dapat  digambarkan  sebagai  model  komputasi  dan  juga  model matematis untuk   fungsi aproksimasi klasifikasi data, nonlinier, cluster dan regresi nonparametric, dimana sebagai suatu bentuk simulasi  dari    koleksi-koleksi  pada  model  syaraf  biologi  [5]. JST  merupakan  salah  satu  sistem  pemrosesan  informasi yang  didesain  dengan  menirukan  cara  kerja  otak  manusia dalam  menyelesaikan  suatu  masalah  dengan  melakukan proses belajar melalui perubahan bobot. JST menjadi  salah satu  model handal  yang direkomendasikan  dalam  kegiatan Demand Management untuk mendukung kegiatan Production  Planning  and  Inventory  Control /  PPIC  pada industri. Performansi dari pemanfaatan JST dalam prakiraan permintaan  ditentukan  oleh  kesesuaian  pemanfaatan arsitektur  jaringan,  algoritma  dan  parameter  pembelajaran serta fungsi aktivasi dengan pola data input yang diberikan. Apabila pemanfaatannya sesuai, JST memberikan performansi yang sangat efektif dalam prakiraan permintaan jauh  melebih  metode-metode  kuantitatif  yang  selama  ini umumnya digunakan.
Berdasarkan perhitungan yang dilakukan di perusahaan penghasil  roti  dengan  menggunakan  beberapa  metode peramalan  time  series  dan  JST,  terlihat  perbedaan  nilai akurasi (MAE, MSE ataupun MAPE) yang cukup signifikan. Metode  Dekomposisi  merupakan  metode  peramalan permintaan  yang  dianggap  baik  karena  menggunakan pendekatan yang sudah mengantisipasi pola trend, siklis dan musiman  dari  data  penjualan,  sehingga  hasil  proyeksinya diharapkan  sudah  sesuai  dengan  pola  data  penjualan  yang umumnya memiliki karakteristik trend, siklis dan musiman. Namun  hasil  pengolahan  data  menunjukkan  bahwa  JST memberikan  hasil  pengujian  peramalan  yang  memberikan
akurasi sangat baik, dengan nilai kesalahan yang minimum, dikarenakan  kemampuannya  untuk  mempelajari  pola  data penjualan  berdasarkan  data input yang  diberikan  dengan sangat  baik,  sehingga  mampu  memproyeksikan  nilai peramalan  yang  mendekati  pola  yang aktual.  Kemampuan metode JST untuk mengenali pola data dengan sangat efektif menyebabkan JST mampu melakukan perkiraan permintaan dengan  akurat  (nilai  kesalahan  yang  sangat  kecil),  yang menjadi  kelebihan  metode  ini  dibandingkan  metode prakiraan  permintaan  yang  lainnya.  Keterbatasan  metode JST  dalam  perkiraan  permintaan  adalah  tingkat  kesulitan yang  cukup  tinggi  untuk  mendapatkan  struktur  jaringan dimana  dalam  aplikasinya  membutuhkan waktu dan usaha yang  besar  dalam  melakukan  percobaan-percobaan  dan running  program  berbasis software Mathlab  dibandingkan metode heuristik lainnya [6 ].
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).  Terkait  sub  fungsi  PPIC  untuk mendukung  kegiatan  perencanaan  produksi,  pemanfaatan model yang handal, antara lain menggunakan metode optimasi Linear  Programming diharapkan  dapat  menghasilkan  output yang  juga  akurat.  Metode  ini  merupakan  proses  optimasi dengan menggunakan model keputusan yang dapat diformulasikan  secara  matematis  dan  timbul  karena  adanya keterbatasan  dalam  mengalokasikan  sumber  –  sumber  daya dimana pada model umum yang akan digunakan sesuai dengan tujuan dilakukan perencanaan agregat yaitu untuk maminimumkan biaya produksi.
Pemanfaatan  metode  optimasi  linier  programming  dalam perencanaan  produksi  dengan  studi  kasus  pada  industri penghasil jamu menghasilkan ukuran batch yang optimal untuk setiap  item  produk  guna  memenuhi  kebutuhan  perencanaan operasional produksi. Dengan diperolehnya ukuran batch yang optimal untuk setiap item produk, perusahaan dapat melakukan berbagai  perhitungan  untuk  kebutuhan  perencanaan  produksi perusahaan sehingga dapat meningkatkan kinerja proses input atau  output  produksi,  dan  unggul  dalam  industri  yang kompetitif [7].
Harga Pokok Produksi merupakan sekumpulan biaya yang dikeluarkan dan diproses yang terjadi dalam proses manufaktur maupun  memproduksi  suatu  barang  yang  terdiri  dari  bahan baku langsung, tenaga kerja langsung, dan overhead pabrik [8]. Manfaat  dari  penentuan  Harga  Pokok  Produksi  adalah menentukan  harga  jual  produk,  memantau  realisasi  biaya produksi,  menghitung  laba  rugi  periodik,  menentukan  Harga Pokok Persediaan produk jadi dan produk dalam  proses yang disajikan dalam neraca [9].
Persediaan  merupakan  bahan  atau  barang  yang  disimpan dan akan digunakan saat diperlukan, dengan adanya persediaan
dapat  menjamin  kelancaran  kegiatan  operasional  internal  dan eksternal  sehungga  perusahaan  dapat  memenuhi  pemintaan konsumen  serta  tidak  bergantung  pada  pemasok.  Persediaan berdasarkan  bentuknya  diklasifikasikan  menjadi  bahan  baku ( raw  materials ),  barang  setengah  jadi  ( work  in  process ),  dan produk  jadi  ( finished  product )    [10].  Tujuan  pengelolaan persediaan  adalah  sebagai  berikut  :  menghilangkan  risiko keterlambatan  barang  tiba,  untuk  dapat  memenuhi  kebutuhan atau  permintaan,  untuk  menjaga  keberlangsungan  produksi atau  menjaga  agar  perusahaan  tidak  mengalami  kehabisan persediaan  yang  mengakibatkan  terhentinya  proses  produksi, serta  untuk  memberikan  pelayanan  yang  sebaik  mungkin kepada konsumen dengan tersedianya barang yang diperlukan [11].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil perencanaan  produksi  dan  kebutuhan  persediaan  bahan  baku yang dapat menurunkan biaya produksi

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Kegiatan  penelitian  diawali  dengan  tahapan  penelitian pendahuluan  yang telah dilakukan dan  mendapatkan rumusan permasalahan dan penentuan tujuan penelitian.  Studi literatur mendukung penentuan tujuan penelitian. Sesuai dengan tujuan penelitian dilakukan tahapan pengumpulan data sesuai dengan kebutuhan pengolahan data untuk menjawab tujuan penelitian.
Berdasarkan  data  yang  telah  dikumpulkan,  dilakukan pengolahan  data  yang  akan  dilanjutkan  dengan  tahapan Analisis  data.  Terkait  penyelesaian  permasalahan  perusahaan untuk mendapatkan rencana produksi yang dapat meminimumkan  biaya  produksi,  akan  dilakukan  prakiraan permintaan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Setelah dilakukan tahap prakiraan permintaan berikutnya akan dirancang  model  matematis  perencanaan  produksi  dengan menggunakan  metode  Linear  Programming.  Hasil  proyeksi permintaan  menggunakan  metode  JST  akan  dimanfaatkan menjadi  salah satu input data dalam perhitungan perencanaan produksi  sebagai  konstanta  dalam  fungsi  pembatas  model perencanaan produksi menggunakan metode Linear Programming yang dirancang. Output dari tahapan perhitungan perencanaan  produksi  adalah  jumlah  unit  produk  yang direncanakan diproduksi untuk rencana mendatang. Berdasarkan  data  jumlah  unit  produk  yang  direncanakan diproduksi  akan  dimanfaatkan  untuk  mengetahui  kebutuhan bahan  baku  yang  harus  disediakan  oleh  perusahaan  untuk mendukung kelancaran produksi sekaligus diperolehnya biaya produksi  yang  minimum  sesuai  tujuan  penelitian.  Flowchart metodologi penelitian dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Flowchart metodologi penelitian

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Data Umum Perusahaan Aluminium
PT.  ABC  memiliki  produk  dengan  kualitas  baik,  dapat dilihat  dari  konsumen  utama  perusahaan  ini  yang  merupakan perusahaan  besar,  serta  perusahaan  ini  juga  telah  melakukan ekspor ke luar negeri. Produk yang diproduksi untuk memenuhi permintaan  konsumen  tersebut  diantaranya  HD2,  AC2C,  dan ADC  12  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  2.  Perusahaan  ini menerapkan  budaya  QCDS  ( Quality,  Cost,  Delivery, dan Service ).  Apresiasi  yang  telah  diterima  oleh  perusahaan  ini diantaranya  adalah Excellent  Quality  &  Delivery  Award 2012/2013, Good Quality & Delivery Performance April 2008 – March 2009, dan Supporting the 3 Million Units Production Achievement dari PT ADM.
Mulai
Penelitian Pendahuluan
 Wawancara dan diskusi dengan supervisor produksi
 Pengumpulan dan analisis data historis Identifikasi Masalah .
Penentuan Tujuan Penelitian
Pengumpulan data  Data umum perusahaan
 Data historis permintaam
 Data Proses Produksi
 Data biaya produksi
 Data kebutuhan bahan baku dan kapasitasData waktu proses
 Data kapasitas waktu proses
 Data biaya produksi
 Data penggunaan gas

## Pengolahan dan Analisis Data
 Peramalan Permintaan :  metode Jaringan Syaraf Tiruan
 Perencanaan Produksi : metode optimasi Linear Programmin g
 Perhitungan Kebutuhan Persediaan Bahan Baku
Penarikan Kesimpulan dan Saran
Selesai Studi Pustaka
Gambar 2. Produk secondary ingot
Proses  bisnis  terkait  kegiatan  produksi  pada  perusahaan meliputi  tiga  tahapan  yaitu  tahapan  perencanaan,  tahapan persiapan produksi, dan tahap terakhir adalah tahap produksi.
Tahapan  perencanaan  dilakukan  apabila  perusahaan  telah menerima Purchase  Order dari  perusahaan  konsumen  akan dilakukan  pengecekan  sisa  produk  yang  tersedia  di  gudang barang  jadi,  setelah  dilakukan  pengecekan  selanjutnya dilakukan  perencanaan  jumlah  produk  yang  harus  diproduksi dan  bahan  baku  apa  saja  yang  diperlukan  dalam  pembuatan produk  tersebut.  Pendataan  jumlah  produk  dan  bahan  yang diperlukan selesai, selanjutnya dilakukan pengecekan bahan di dalam  gudang  bahan  baku  apabila  bahan  tidak  tersedia  maka dilakukan  pemesanan  bahan  baku  ke supplier pemasok scrap maupun basemetal . Apabila ada bahan baku yang datang dari supplier dilakukan  pemilihan  antara  aluminium  dengan  besi dan  selanjutnya  diberikan  ke Quality  Control (QC)  untuk mengecek bahan baku yang diterima sesuai dengan spesifikasi perusahaan  maka  dapat  digunakan  dalam  proses  produksi. Bahan yang diterima selanjutnya ditimbang dan dimasukkan ke dalam gudang sesuai dengan produk yang akan menggunakan bahan tersebut.
Tahapan kedua yaitu tahapan persiapan produksi, tahapan ini tim warehouse akan  mengecek  kembali  ketersediaan  bahan baku disesuaikan dengan hasil permintaan dari tim QC terkait bahan  yang  akan  digunakan.  Bahan  yang  terpilih  selanjutnya ditimbang dan dipindahkan ke area persiapan.
Tahapan terakhir adalah tahapan produksi, bahan yang sudah tersedia  di  area  persiapan  selanjutnya  di  masukkan  secara bertahap ke  dalam furnace .  Bahan  yang  pertama  dimasukkan adalah basemetal ,  setelah basemetal telah  melebur  sempurna akan  dilakukan  penarikan  kotoran  atau  sisa  bahan  yang  tidak digunakan  selanjutnya  pengambilan  sampel  untuk  dilakukan pengecekan komposisi kandungan unsur oleh QC . Hasil sampel
yang telah diterbitkan oleh QC , selanjutnya ditambahkan bahan scrap ke  dalam furnace dan setelah scrap telah  melebur sempurna  akan  dilakukan  penarikan  kotoran  atau  sisa  bahan yang  tidak  digunakan  selanjutnya  pengambilan  sampel  untuk dilakukan  pengecekan  komposisi  kandungan  unsur  oleh QC . Hasil  sampel  yang  telah  dikeluarkan  oleh QC ,  selanjutnya ditambahkan  bahan addictive ke  dalam furnace dan setelah addictive telah melebur sempurna akan dilakukan pembersihan kotoran  oleh flux dan  didiamkan  beberapa  saat  selanjutnya pengambilan  sampel  untuk  dilakukan  pengecekan  komposisi kandungan unsur oleh QC .
Berdasarkan hasil sampel yang telah keluar, selanjutnya  20% dari  bahan  yang  ada  selanjutnya  dilakukan  cetak  kaki,  dan sisanya akan dilanjutkan ke proses selanjutnya yaitu proses N 2 untuk menghilangkan gelembung udara yang terjebak di dalam cairan  aluminium.  Proses  selanjutnya  adalah  proses  penetran dimana cairan diambil sebagian dan disemprotkan bahan untuk mengecek kecacatan pada aluminium. Setelah lulus pengecekan  dilakukan  proses casting di convenyor dan  hasil casting dipindahkan  ke  gudang  barang  jadi  untuk  dilakukan penimbangan,  pendinginan  dan packing serta  peletakkan barang jadi disesuaikan berdasarkan perusahaan konsumen dan jenis barang yang dipesan.
Gambar  3  menunjukkan  tata  letak  lantai  produksi  pada  PT ABC.

## Gambar 3. Tata letak lantai produksi PT ABC

## B. Peramalan Permintaan Menggunakan Metode JST
Peramalan  yang  digunakan  perusahaan  saat  ini  kurang hanya  dengan  menggunakan  data  historis  yang  ditambahkan 15%. Dalam perhitungan peramalan menggunakan metode JST akan  menggunakan  data  historis  penjualan  perusahaan  dari bulan  Januari  2016  hingga  September  2020.  Hanya  saja  data historis  yang  digunakan  hanyalah  berjumlah  36  periode, dimana untuk data bulan Juni 2017 hingga Februari 2019 tidak akan  dimasukkan  pada  pengolahan  data  karena  pada  periode tersebut, perusahaan mengalami masalah yang mengakibatkan penurunan permintaan secara drastis.
Berikut  ini  adalah  gambar  grafik  plot  data  historis penjualan perusahaan untuk 36 periode.
Gambar 4.  Plot data penjualan produk aluminimum ingot sekunder
Berdasarkan  data  historis  penjualan  dilakukan  proses normalisasi  data.  Normalisasi  berfungsi  untuk  menggunakan fungsi  aktivasi sigmoid (biner),  dimana  data  harus ditransformasikan  dulu  karena  range  keluaran  fungsi  aktivasi sigmoid adalah  [0,1].  Data  bisa  ditransformasikan  ke  interval yang lebih kecil, dan pada penelitian ini menggunakan interval [0.1, 0.9].
Jaringan syaraf tiruan merupakan algoritma klasifikasi yang meniru  prinsip  kerja  dari  jaringan  syaraf  manusia.  Algoritma ini memetakan data masukan pada layer masukan menuju target pada  layer  keluaran  melalui  neuron-neuron  pada  layer tersembunyi. Pada layer tersembunyi, data masukan yang telah dihubungkan  dengan  bobot  tersebut  kemudian  diproses menggunakan  fungsi  aktivasi.  Selanjutnya  data  hasil  olahan dari  layer  tersembunyi  dihubungkan  oleh  bobot-bobot tersembunyi  menuju  neuron  pada  layer  keluaran.  Lapisan- lapisan  penyusun  JST  dibagi  menjadi  tiga,  yaitu Input  Layer (unit  yang  bertugas  menerima  inputan  dari  luaryang menggambarkan  suatu  permasalahan), Hidden  Layer (unit tersembunyi  yang  mana  nilai  outputnya  tidak  dapat  diamati secara langsung) dan Output Layer (unit yang merupakan solusi JST terhadap suatu permasalahan). Hidden layer diklasifikasikan  menjadi  5  hidden  layer,  diantaranya  terdapat hidden layer 2, 4, 6, 8 dan 10.
Fungsi aktivasi yang digunakan dalam pelatihan merupakan fungsi  aktivasi  default  dalam  software  MATLAB  adalah Traingd :  (metode  penurunan  gradien), Traingdm (metode penurunan gradien dengan momentum), Traingd (metode penurunan  gradien  tercepat), Traindx (perubahan  bobot dilakukan  dengan  menambahkan  momentum), Trainrp (membagi  arah  dan  perubahan  bobot  menjadi  2  bagian  yang berbeda), Traincgf (bobot  dimodifikasi  pada  arah  penurunan tercepat  menggunakan  lgoritma  gradien conjugate ), Traincgp (bobot dimodifikasi pada arah penurunan tercepat menggunakan  algoritma  gradien conjugate )  dan Traincgb (bobot dimodifikasi pada arah penurunan tercepat menggunakan algoritma gradien conjugate ).
Epoch atau  bisa  juga  disebut  iterasi  adalah  salah  satu stop condition ketika layer melakukan pembelajaran, jika besarnya nilai  epoch  lebih  besar  dari  epoch  maksimum  yang  telah ditetapkan maka proses pembelajaran akan berhenti. Parameter pembelajaran atau Learning Rate yang digunakan adalah 0,01 dan  0,1.  Pada  penelitian  ini  juga  menggunakan  model multi
layer hal  ini  terdapat  36  pola  data  yang  mana input  data normalisasi  berasal  dari  data  pada  periode  1  sampai  dengan periode 36.
Penentuan  parameter  ini,  dilakukan  dengan  melihat  nilai MSE menggunakan  aplikasi  MATLAB.  Untuk  mendapatkan hasil dengan tingkat akurasi yang baik maka dilakukan dengan cara  membandingkan  hasil  pembelajaran  atau  pelatihan jaringan  dengan  data  target  yang  diinginkan  sehingga ditemukan  nilai  MSE.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa parameter  yang terbaik  yaitu parameter dengan learning 0,01 pada  struktur  jaringan  15-8-1,  yaitu  dengan input-hidden transig dan hidden-output purelin .  Hal  ini  terlihat  bahwa percepatan pelatihan Traincgb pada struktur jaringan tersebut yang memiliki nilai MSE sebesar 7.02E-13 yang menjadikannya  menjadi  arsitektur  yang  terpilih  untuk  proses peramalan.  Berikut  ini  adalah  tampilan  hasil  pengujian peramalan JST.
Gambar 5.  Nilai MSE dan epoch pada struktur jaringan 15-8-1 percepatan

## traincgb
Setelah proses pengujian, dilakukan peramalan menggunakan  arsitektur  yang  terpilih  dengan  memasukkan jumlah peiode yang akan diramal melalui aplikasi MATLAB. Nilai peramalan tersebut akan muncul sebagai prediction test. Hasil ramalan ini masih berupa nilai normalisasi yang harus di denormalisasikan terlebih dahulu dengan persamaan denormalisasi  data.  Hasil  peramalan  dan  denormalisasi  data dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini.
T ABEL I HASIL PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE JST
Periode Prediction Test Denormalisasi Hasil Peramalan 1 0.4878 804644.7963 804645 2 0.3551 529306.3956 529307 3 0.4801 788668.1144 788669
Hasil  peramalan  permintaan  akan  digunakan  sebagai pembatas minimum dalam salah satu kendala pada perencanaan produksi. Pada model optimasi perencanaan produksi, terdapat kendala-kendala  yang  membuat  tingginya  biaya  produksi termasuk  jumlah  permintaan.  Maka  perlu  adanya  minimal permintaan  sebagai  pembatas  dimana  permintaan  tidak  boleh kurang  dari  hasil  peramalan  yang  telah  dihitung  pada perhitungan sebelumnya.

## C. Perencanaan Produksi Menggunakan Metode Linear Programming
Linier  programming merupakan  suatu  cara  untuk meyelesaikan  persoalan  pengalokasian  sumber-sumber  daya produksi  yang  terbatas  seperti  tenaga  kerja,  bahan  baku,  jam kerja  mesin  dan  sumber  daya  produksi  lainnya  dengan  cara terbaik yang mungkin dilakukan sehingga diperoleh optimasi, misalnya berupa maksimasi keuntungan atau minimasi biaya.
Berdasarkan  permasalahan  yang  dialami  oleh  perusahaan dimana tedapat kendala-kendala terkait sumber daya yang ada di PT ABC.  Hal ini terlihat dari waktu proses yang digunakan kurang    maksimal,  dimana  perusahaan  menggunakan  7  buah mesin crusible dan  2  mesin furnace yang  seharusnya beroperasi  secara continue sehingga tidak adanya waktu proses dapat  dimanfaatkan sebaik mungkin agar biaya produksi yang dikeluarkan  tidak  terlalu  besar.  Selain  bahan  baku  dan  juga waktu  proses,  penggunaan    gas  juga  berdampak  pada  biaya produksi,  dimana  penggunaan  gas  ini  memiliki  kesepakatan antara perusahaan  dan PNG yaitu kuota pemakaian gas sebesar 4795 mmbtu  sampai 5754 mmbtu.
Pemakaian  sumber  daya  produksi  gas  adalah  mengikuti kesepakatan  antara  perushaan  dan  pihak  PNG  dimana, perusahaan boleh saja menggunakan gas kurang bahkan  lebih dari kuota yang telah disepakati. Hanya saja  jika   perusahaan menggunakan gas kurng dari kuota tersebut,  perusahaan tetap aka  membayar dengan seharga  minimum  kuota tesebut yaitu sebesar 4795 mmbtu. Sedangkan jika perusahaan memakai gas lebih  dari  kuota  tersebut,  maka  perusahaan  akan  membayar pinalti dengan  membayar tiga kali  lipat dari  harga  yang telah ditentukamn, dimana harga pemakaian gas ini seharga $10.03. Penggunaan  biaya  bahan  bakar  gas  cukup  berpengaruh  pada biaya produksi.
Untuk  biaya overhead yang  lainnya  dianggap  sama  untuk setiap unit produk,  sehingga biaya tersebut tidak berpengaruh terhadap minimasi biaya produksi.
Biaya  produksi  menjadi  kriteria  dalam  penentuan  jumlah produk yang harus diproduksi. Adapun fungsi tujuannya adalah
untuk  meminimumkan  Z  dengan  fungsi  kendala  sebagai beirkut :
1.  Fungsi Kendala Jumlah Bahan Baku Basemetal .
2.  Fungsi Kendala Jumlah Bahan Baku Skrap.
3.  Fungsi Kendala Jumlah Bahan Baku Addictive . 4.  Fungsi kendala Waktu Proses pada Mesin Crusible . 5.  Fungsi kendala Waktu Proses pada Mesin Furnace .
6.  Fungsi Kendala Jumlah Minimum Bahan Bakar Gas.
7.  Fungsi Kendala Jumlah Maksimal Bahan Bakar Gas.
8.  Fungsi kendala Permintaan untuk produk AC2C.
9.  Fungsi kendala Permintaan untuk produk ADC12.
10.  Fungsi kendala Permintaan untuk produk HD2
Perhitungan optimasi perencanaan produksi menggunakan metode  Lineier  Programming  memanfaatkan  software WinQSB dengan model matematis berikut ini :
Min z =31758.13 X1 + 28493.73 X2 + 26671.74  X3 Basemetal 0.3 X1 + 0.3 X2 + 0.3 X3 ≤ 325855.55 Skrap          0.6 X1 + 0.6 X2 + 0.6 X3 ≤ 651689.10 Addictive   0.1 X1 + 0.1 X2 + 0.1 X3 ≤ 100000.00 WPC  0.00458 X1 + 0.000813 X2 + 0.00162 X3  ≤ 3962 WPF  0.00782 X1 + 0.000373 X2 + 0.000809 X3 ≤ 547 Min  Gas  0.00587 X1 + 0.00587 X2 + 0.00587 X3   ≥ 4795 Maks Gas 0.00587 X1+ 0.00587 X2 +0.00587 X3    ≤ 5754 Target AC2C         X1 ≥ 160929 Target ADC12       X2 ≥ 321858 Target HD2           X3 ≥ 321858
Hasil perhitungan dapat dilihat pada gambar 6 berikut ini.

## Gambar 6. Solusi optimasi perencanaan produksi periode 1
Jumlah  produk  yang  optimal  untuk  produk  AC2C  yaitu sebanyak  160,929  kg,  produk  ADC12  sebanyak  321,858  kg, dan  untuk  produk  HD2  sebanyak  334,078  kg    Total  biaya produksi  minimum sebesar Rp23,292,190,000. Sesuai dengan fungsi  peramalan  dan  perencanaan  agregat  ini,  maka perusahaan  dapat  melakukan  perhitungan  kebutuhan    bahan baku.
T ABEL 2 HASIL PERHITUNGAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU
Produk Jumlah Optimal Kebutuhan Basemetal Kebutuhan Skrap Kebutuhan Addictive AC2C 160929 348278.7 696557.4 116092.9 ADC12 321858 96557.4 193114.8 32185.8 HD2 334078 100223.4 200446.8 33407.8 Total Kebutuhan 545059.5 1090119 181686.5
Berdasarkan  tabel  diatas,  terlihat  bahwa  total  kebutuhan bahan  baku  periode  1  untuk  bahan  baku basemetal adalah sebanyak 545,058 kg, bahan baku skrap sebanyak 1090119 kg dan addictive sebanyak  181686.5  kg.  Perhitungan  optimasi penentuan rencana produksi juga akan dilakukan untuk periode 2 dan periode 3 dengan melakukan penyesuaian angka terkait data  hasil  peramalan  pada  periode  2  dan  periode  3. Untuk periode  ke-2  didapatkan  hasil  perhitungan  kebutuhan  bahan baku basemetal adalah  sebanyak  263,059.5  kg,  bahan  baku skrap sebanyak 526,119 kg dan addictive sebanyak 87,686.5 kg..  Sedangkan  untuk  periode  ke-3,  jumlah  kebutuhan  bahan baku basemetal adalah  sebanyak  245,059.5  kg,  bahan  baku skrap sebanyak 490,119 kg dan addictive sebanyak 816,86.5 kg.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pengolahan  dan  analisis  data  didapatkan proyeksi  permintaan  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  dengan  menggunakan  rancangan  parameter  arsitektur jaringan terpilih yang memberikan nilai akurasi kesalahan MSE terkecil. Parameter dengan learning 0,01 pada struktur jaringan 15-8-1, dengan input-hidden transig dan hidden-output purelin , dengan  percepatan  pelatihan Traincgb pada  struktur  jaringan menggunakan software MATLAB  menghasilkan  nilai  MSE sebesar 7.02E-13 yang menjadikannya menjadi arsitektur yang dipilih untuk  peramalan  permintaan produk pada perusahaan ABC. Hasil peramalan untuk periode 1 sebanyak 804.645 kg, periode 2 sebanyak 529.307 kg dan periode 3 sebanyak 788.669 kg produk aluminium ingot sekunder.
Model perencanaan produksi menggunakan metode Linear Programming yang  telah  memanfaatkan  hasil  proyeksi
permintaan menggunakan metode JST menyelesaikan permasalahan  perusahaan  aluminium,  PT  ABC  untuk mendapatkan  biaya  produksi  yang  minimum  dan  rencana penyediaan kebutuhan bahan baku yang optimal sesuai dengan kebutuhan operasional produksi pembuatan produk aluminium ingot sekunder sesuai dengan permintaan pelanggan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terimakasih  penulis  sampaikan  kepada  pimpinan perusahaan  aluminium  dan  rekan  alumni  Jurusan  Teknik Industri  selaku  komisaris  perusahaan  juga  kepada  Fakultas Teknologi  Industri  Universitas  Trisakti  dan  Lembaga Penelitian Universitas atas semua bantuan yang telah diberikan sehingga terlaksananya kegiatan penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] J.  Gilbert  Kaufman.  Introduction  to  Aluminum  Alloys  and  Tempers. Amerika Serikat : ASM International, pp. 5-6, 2000.
[2] I.P. Abdi Zay, F.R. Zulfi, dan A. Gurning, Daur Ulang Scrap Aluminium Sebagai  Solusi  Alternatif  untuk  Mengurangi  Ketergantungan Aluminium  Impor  di  Indonesia,  Makalah,  Teknik  Metalugi,  Institut Teknologi Bandung, 2014.
[3] D.W.Fogarty, et al.  Production & Inventory Management, USA: South- Western Publishing Co. 1991.
[4] Nasution. Metode  Penelitian Naturalistik  Kualitatif. Bandung:  Tarsito, 2003.
[5] Zekson Arizona Matondang.. “Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma Backpropagation  untuk  penentuan  kelulusan  sidang  skripsi”.  Jakarta  : Pelita Informatika Budi Darma,Vol. IV, No.1.,hal. 8, 2013.
[6]  I.A.  Marie,  Eriyatno,  Y.  Arkeman  dan  D.U.  Daihani,.  “Prakiraan Permintaan  Produk  Roti  Berdasarkan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Untuk Peningkatan Fungsi PPIC Pada Industri Pangan”, Jurnal Teknik Industri Vol.1 No.1, hal. 38 – 46, Maret 2011.
[7] I.A. Marie, “Proyeksi Permintaan Dan Penentuan Ukuran Batch Optimum Produk  Pada  Agroindustri  (Studi  Kasus  di  Industri  Jamu)”.  Jurnal Teknik Industri Vol.2 No.1, hal.55 – 65,  Maret 2012.
[8] C.  T.  Horngren,  S.  M.  Datar,  dan  M.  Rajan,  Cost  Accounting  :  A Managerial  Emphasis,  14th  Edition,  New  Jersey  :  Pearson  Education, 2012.
[9] L.B.  Sihite  dan  Sudarno.  “Analisis  Penentuan  Harga  Pokok  Produksi pada  Perusahaan  Garam  Beryodium  (Studi  Kasus  pada  UD.  Empat Mutiara)”. Diponegoro Journal of Accounting. Vol. 1, hal 3 - 4, 2012.
[10]   P.  I  Nyoman,  dan  E.  R.  Mahendrawathi.  SUPPLY  CHAIN MANAGEMENT. Edisi Kedua. Surabaya: Penerbit Guna Widya, 2017.
[11]   R.J.Tersine,  Principles  of  Inventory  and  Materials  Management.  4th edition. New Jersey: Prentice Hall, Inc., 1994.