## Perencanaan Jadwal Produksi Induk pada Produksi Sweater dengan Pendekatan Time Fences
Anshor Muhamad Sujadi, Nita P.A Hidayat*
Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Islam Bandung, Indonesia.

## A R T I C L E   I N F O
Article history : Received  : 17/9/2023 Revised : 14/12/2023
Published  : 19/12/2023 Creative Commons Attribution-
NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Volume : 3 No. : 2
Halaman  : 99 - 106 Terbitan  : Desember 2023

## A B S T R A K
Indah  Fashion  merupakan  home  industry  yang  bergerak  pada  bidang fashion  berupa  pakaian  sweater  berbahan  benang  rajut  di  Indonesia. Strategi merespon pasar yang diterapkan oleh Indah  Fashion yaitu Make to  Stock  (MTS)  dan  Make  to  Order  (MTO).  Saat  ini  Indah  Fashion dihadapkan dengan permasalahan kekurangan stock yang tersedia di toko dan  keterlambatan  pemenuhan  pesanan  untuk  MTO.  Oleh  karena  itu, metode  perencanaan  jadwal  produksi  induk  dengan  menggunakan  Time Fences  digunakan  sebagai  upaya  mengatur  dan  mengontrol  jadwal produksi  untuk  strategi  MTS  dan  MTO.  Setelah  itu  dilakukan penjadwalan  Time  Fences  dengan  menghasilkan  nilai  Project  Available Balance (PAB). Hasil yang diperoleh menggunakan metode Time Fences pada  data  order  Tahun  2022  memiliki  nilai  PAB  positif  dan  melebihi safetystock  untuk  beberapa  periode.  Nilai  PAB  tersebut  menunjukan bahwa  perlu  dilakukan  re-schedule.  Re-schedule  dilakukan  tanpa mengubah jadwal produksi pesanan aktual. Oleh karena itu untuk pesanan tambahan  akan  dilakukan  setelah  penjadwalan  pesanan  aktual  selesai. Hasil  penjadwalan  re-schedule  pada  periode  tertentu  mengakibatkan produk  sweater  membutuhkan  waktu  yang  lebih  dari  kapasitas  RT+OT untuk menyelesaikan pesanan tambahan..
Kata Kunci : Perencanaan Produksi;  Time  Fences; Project Available  Balance (PAB)

## A B S T R A C T
Indah  Fashion  is  a  home  industry  engaged  in  fashion  in  the  form  of  sweater clothes made from knitted yarn in Indonesia. The strategy respond to the market in Indah Fashion is Make to Stock (MTS) and Make to Order (MTO). Currently, Indah Fashion is faced with the problem of lack of stock available in stores and delays in fulfilling orders for MTO. Therefore, the master production schedule planning method using Time Fences is used as an effort to organize and control production schedules for MTS and MTO strategies.  After that, Time Fences are scheduled by generating the Project Available Balance (PAB) value. The results obtained using the Time Fences method on the 2022 order data have positive PAB values and exceed safety stock for several periods. The PAB value indicates that it needs to be re-scheduled. Re-schedule is done without changing the actual order production  schedule.  Therefore,  for  additional  orders  will  be  placed  after  the actual  order  scheduling  is  completed.  The  result  of  rescheduling  in  a  certain period result in sweater products requiring more time than RT + OT capacity to complete additional orders.
Keywords  : Production  Planning;  Time  Fences;  Project  Available  Balance (PAB)
@ 2023 Jurnal Riset Teknik Industri Unisba Press. All rights reserved.

## A. Pendahuluan
Indah Fashion merupakan home industry yang bergerak pada bidang fashion berupa  pakaian sweater berbahan benang rajut di Indonesia. Strategi merespon pasar yang diterapkan oleh Indah Fashion adalah Make to Stock (MTS) dan Make to Order (MTO). Saat ini toko Indah Fashion menetapkan stock minimal yang harus tersedia  di  toko  adalah  3  lusin  untuk  setiap  model  dan  warna[1].  Alokasi  kapasitas  produksi  yang  dimiliki Indah Fashion adalah 80% untuk pemenuhan strategi MTO dan 20% untuk pemenuhan strategi MTS. Produk yang  dihasilkan  Indah  Fashion  terdiri  dari  4  model  sweater  yaitu  Belle,  Batok,  Bluss  batwing  dan  Breska. Permasalahan  yang  dialami  oleh  Indah  Fashion  terjadi  pada  strategi merespon  pasar  MTS dan MTO.  Pada strategi  merespon  pasar  MTS  masalah  yang  dihadapi  adalah  kekurangan  stock  di  toko  Indah  Fashion. Sedangkan pada strategi MTO masalah yang dihadapi adalah pemenuhan pesanan tidak sesuai dengan due date yang  telah  disepakati.  Berdasarkan  hasil  wawancara  penyebab  terjadinya  permasalahan  tersebut  yaitu perusahaan tidak melakukan peramalan dan perencanaan produksi serta selalu menerima pesanan tambahan tanpa melihat kapasitas yang dimiliki oleh perusahaan. Menurut Makridakis, Wheelwright dan Mcgee (1999) menyatakan bahwa, “Peramalan adalah metode yang dapat memperkirakan sesuatu nilai di masa mendatang dengan menggunakan data masa lalu” [2].
Menurut Ahmad (2020) menyatakan bahwa, “Metode peramalah adalah alat untuk memprediksi sesuatu secara kuantitatif yang akan terjadi dalam kurun waktu tertentu, berdasarkan informasi data histori yang erat kaitannya dan relevan denga apa yang terjadi di masa lampau”. [3]
Peramalan  merupakan  hal  penting  yang  perlu  dilakukan  bagi  perusahaan  yang  menerapkan  strategi merespon  pasar  Make  to  Stock  (MTS).  Peramalan  dapat  mengatasi  permasalahan  kekurangan  stock  yang terjadi di Indah Fashion dengan memprediksi produk yang akan diproduksi pada Tahun 2023 berdasarkan data masa  lalu  pada  Tahun  2022.  Selain  itu,  peramalan  yang  telah  dilakukan  tentu  harus  melalui  perencanaan produksi agar peramalan yang dihasilkan bisa sesuai dengan kapasitas yang dimiliki perusahaan.
Menurut Sukaria, Sinulingga [4], Perencanaan produksi merupakan kegiatan yang dilakukan berkaitan dengan apa yang akan diproduksi, berapa banyak yang diproduksi, kapan diproduksi, dan sumber daya apa yang akan dibutuhkan untuk memperoleh produk jadi.
Upaya yang harus dilakukan oleh Indah Fashion dalam dalam kondisi persaingan yang ketat tentu perlu melakukan perbaikan pada permasalahan yang terjadi. Berdasarkan permasalahan yang terjadi metode yang dapat  digunakan  yaitu  perencanaan  jadwal  produksi  induk  dengan  menggunakan  metode  Time  Fences  [5]. Metode  tersebut  dapat  mengendalikan  jadwal  produksi  dari  pesanan  konsumen.  Time  Fences  dibuat berdasarkan jadwal produksi atau Master Production Schedule (MPS). MPS merupakan pernyataan produk akhir yang bermaksud untuk menghasilkan output sesuai dengan kuantitas dan periode waktu. Time Fences digunakan untuk menjaga fleksibilitas jadwal produksi, terutama jika sedang menghadapi situasi permintaan yang  berubah  karena  pesanan  mendadak  atau  pesanan  tambahan  untuk  produk  MTO.  MPS  dapat  dibagi menjadi zona-zona untuk menjaga stabilitas jadwal dan memastikan bahwa perubahan telah dipertimbangkan dengan baik sebelum dilakukan persetujuan  [6]. Permasalahan pada penelitian ini yaitu tidak dilakukannya perencanaan  dan  pengendalian  produksi  dan  adanya  keterlambatan  pemenuhan  pesanan  pada  strategi merespon pasar make to order (MTO).

## B. Metode Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan diawali dengan studi lapangan dan studi literatur. Studi lapangan yang dilakukan yaitu di Indah Fashion dan untuk studi literatur menggunakan jurnal dan buku. Setelah tahapan tersebut dilakukan selanjutnya mengidentifikasi masalah dan melakukan rumusan masalah, tujuan penelitian serta batasan penelitian.
Pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  diperoleh  berdasarkan  hasil  pengukuran  waktu  proses  secara langsung  di Indah  Fashion,  sedangkan data  sekunder  diperoleh  dari  hasil  wawancara  [7].  Pengolahan  data  yang  dilakukan  yaitu  diawali  dengan melakukan pengujian data, perhitungan waktu baku, peramalan, perencanaan produksi dan penjadwalan Time Fences. Adapun teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknis analisis deskriptif dan teknik analisis inferensial.

## C. Hasil dan Pembahasan

## Forecasting

## Menghitung satuan unit agregat
Perhitungan  satuan  unit  agregat  dilakukan  untuk  mengubah  permintaan  produk  sebenarnya  menjadi permintaan produk agregat. Hasil yang diperoleh pada satuan unit agregat dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Permintaan Produk Model Sweater Satuan Unit Agregat.
Family Model Produk Data Penjualan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Sweater Belle 1219.59 669.56 678.43 797.03 194.71 370.73 343.19 388.94 454.31 585.98 371.2 243.26 Batok 695.42 563.96 407.52 693.23 141.54 120.5 312.87 246.27 493.41 524.52 325.58 185.36 Blus Batwing 854.5 493 492.5 651 213 422.5 627 478.5 551 478.5 321.5 444.5 Breska 405.46 346.96 413.17 503.43 158.28 271.67 167.81 338.34 433.58 407.73 216.79 146.04 Jumlah 3174.98 2073.48 1991.63 2644.69 707.53 1185.41 1450.87 1452.05 1932.3 1996.74 1235.07 1019.16

## Mengidentifikasi Pola Data Permintaan
Mengidentifikasi pola permintaan dilakukan untuk mengetahui pola permintaan selama 12  periode (bulan). Proses  yang  dilakukan  dalam  mengidentifikasi  pola  permintaan  yaitu  dengan  menghitung  rata-rata  pola permintaan. Rata-rata permintaan yang dihasilkan adalah 1.738,66 unit. Pola data permintaan yang dihasilkan berdasarkan jumlah permintaan satuan unit agregat dan rata-rata dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Pola Permintaan Satuan Unit Agregat
Berdasarkan  Gambar  1,  menunjukan  bahwa  pada  periode  Januari  hingga  Desember  tahun  2022 permintaan satuan agregat dengan nilai rata-rata 1.738,66-unit menghasilkan pola data permintaan horizontal. Terpilihnya pola tersebut dibandingkan dengan trend, musiman dan siklus karena pola horizontal merupakan pola  yang  permintaannya  berada  diantara  nilai  rata-rata.  Oleh  karena  itu  dengan  terpilihnya  pola  data horizontal,  metode  yang  baik  digunakan  yaitu  Double  Moving  Average  (DMA)  dan  Double  Exponential Smothing from Brown (DES Brown).

## Menghitung Peramalan
Peramalan  yang  dilakukan  menggunakan  dua  metode  yaitu Double  Moving  Average (DMA)  dan Double Exponential  Smothing  from  Brown (DES  Brown)  [8].  Pada  metode  DMA  menjelaskan  elemen  dasar  dari metode  ini  adalah  menghitung  rata-rata  bergerak  kedua.  Sedangkan  pada  metode  Des  Brown  lebih  disukai daripada rata-rata bergerak linier, karena memberikan bobot yang semakin menurun pada observasi masa lalu.
Penggunaaan  alfa  pada  metode  Des  Brown  yaitu  alfa  (α)  =  0,2.  Berikut  merupakan  rekapitulasi  hasil perhitungan yang ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Rekapitulasi Hasil peramalan metode DMA dan DES Brown
Rekapitulasi Hasil Forecast DMA N=4 Rekapitulasi Hasil Forecast DES Brown - - - 3174.98 - 2954.68 - 2751.05 - 2709.13 - 2287.10 - 2025.04 886.09 1857.46 621.10 1717.90 1583.10 1698.24 2092.46 1697.55 1883.21 1547.64

## Uji Kesalahan
Uji  Kesalahan  adalah  metode  peramalan  yang  menggunakan  uji error (kesalahan).  Peramalan  paling  tidak dapat memberikan informasi terbaru terkait hasil, memastikan bahwa rencana yang dibuat realistis. Kesalahan yang kecil memberikan arti ketelitian peramalan yang tinggi dengan kata lain keakuratan peramalan tinggi, demikian pula sebaliknya. Uji kesalahan dilakukan pada metode DMA dan DES Brown dengan menggunakan Mean Squad Error (MSE). Berikut rekapitulasi uji kesalahan metode DMA dan DES Brown dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Rekapitulasi Hasil Uji Kesalahan Metode DMA dan DES Brown Metode DMA Metode DES Brown Error MSE 738.471,49 772.227,34
Berdasarkan hasil uji kesalahan yang dilakukan dengan Mean Squad Error (MSE) untuk dua metode peramalan,  didapat  hasil  peramalan  yang  memiliki  nilai error terkecil  yaitu  metode  DMA.  Hal  tersebut menunjukan  bahwa  metode DMA  memiliki  kesalahan  yang  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  metode  DES Brown.

## Peramalan periode yang akan datang
Setelah dilakukan uji kesalahan terhadap peramalan, selanjutnya dapat melakukan peramalan untuk 12 periode yang akan datang. Hasil peramalan dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil peramalan 12 periode yang akan datang
Periode (t) Demand (Xt) Ft Periode (t) Demand (Xt) Ft 1 3.174,98 13 1.450,10 2 2.073,48 14 1.411,81 3 1.991,63 15 1.373,52 4 2.644,69 16 1.335,23 5 707,53 17 1.296,94 6 1.185,41 18 1.258,65 7 1.450,87 19 1.220,37 8 1.452,05 886,09 20 1.182,08 9 1.932,30 621,10 21 1.143,79 10 1.996,74 1.583,10 22 1.105,50 11 1.235,07 2.092,46 23 1.067,21 12 1.019,16 1.883,21 24 1.028,92

## Perencanaan Agregat
Perencanaan  agregat  dilakukan  untuk  memperoleh  jumlah  agregat  yang  akan  diproduksi  sesuai  dengan kapasitas  produksi  dan  biaya  produksi.  Perencanaan  agregat  yang  dilakukan  yaitu  menggunakan  metode Tabular (Model Transportasi Least Cost ). Hasil yang diperoleh pada tahapan ini berupa kapasitas regular time (RT), over time (OT), nilai perencanaan agregat dan total ongkos produksi. Hasil tersebut dapat dilihat pada Tabel 5 dan Tabel 6.

## Tabel 5. Hasil perhitungan kapasitas tersedia RT dan OT
Periode (Bulan) 1 2 3 4 5 6 Kapasitas RT (unit) 1.332,39 1.225,79 1.385,68 1.332,39 1.065,91 1.332,39 Kapasitas OT (unit) 586,25 539,35 609,70 586,25 469 586,25 Total Kapasitas 1.918,64 1.765,14 1.995,38 1.918,64 1.534,91 1.918,64 Periode (Bulan) 7 8 9 10 11 12 Kapasitas RT (unit) 1.279,09 1.332,39 1.385,68 1.279,09 1.385,68 1.279,09 Kapasitas OT (unit) 562,80 586,25 609,70 562,80 609,70 562,80 Total Kapasitas 1.841,89 1.918,64 1.995,38 1.841,89 1.995,38 1.841,89 Tabel 6. Rekapitulasi hasil perencanaan agregat (satuan agregat)
Periode (Bulan) 13 14 15 16 17 18 Permintaan (Unit) 1.450,10 1.411,80 1.373,52 1.335,24 1.296,94 1.258,65 AP (Unit) 1.249,62 1.411,8 1.373,52 1.335,24 1.296,94 1.258,65 Periode (Bulan) 19 20 21 22 23 24 Permintaan (Unit) 1.220,37 1.182,08 1.143,79 1.105,50 1.067,21 1.028,92 AP (Unit) 1.220,37 1.182,08 1.143,79 1.105,50 1.067,21 1.028,92
Dari Tabel 1.6 diatas, didapatkan nilai perencanaan agregat untuk 12 periode mendatang. Hasil pada periode ke-13 memiliki perbedaan antara permintaan dengan nilai agregat planning. Hal tersebut diakibatkan pada  periode  ke-13  memiliki  persediaan.  Selain  itu  diketahui  untuk  total  ongkos  produksi  berdasarkan perhitungan menggunakan metode tabular (model transportasi least cost) sebesar Rp. 113.621.473.

## Membuat Jadwal Produksi Induk (JPI)
Dalam membuat JPI dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu menghitung persentase masing-masing item produk, menghitung ramalan permintaan masing-masing item produk dan menghitung perencanaan produksi disagregasi. Berikut merupakan rekapitulasi hasil jadwal produksi induk yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Rekapitulasi Jadwal Produksi Induk
t N Jadwal Produksi Induk (JPI)X Belle Batok Bluss Batwing Breska 13 1 402 340 361 238 14 2 557 406 560 280 15 1 441 374 396 262 16 1 430 364 386 255 17 2 491 416 441 291 18 1 404 342 363 240 19 1 392 332 352 233 20 1 380 322 341 225 21 1 368 311 330 218 22 1 355 301 319 211 23 1 343 290 308 204 24 1 331 280 297 196

## Rought Cut Capacity Planning (RCCP)
Uji Validasi nilai JPI berdasarkan RCCP dilakukan dengan membandingkan kapasitas yang dibutuhkan dengan jumlah kapasitas tersedia. Perhitungan kapasitas tersedia dilakukan berdasarkan Regular Time (RT) dan Over Time (OT). Berikut merupakan hasil RCCP dalam bentuk grafik yang dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Grafik RCCP
Dari grafik RCCP di atas, dapat diketahui bahwa kebutuhan kapasitas pada setip periode dapat dipenuhi hanya  dengan  memanfaatkan  kapasitas  produksi  pada  jam  kerja  reguler.  Grafik  RCCP  digunakan  sebagai acuan kebutuhan kapasitas produksi terhadap kapasitas tersedia.

## Time Fences
Dalam menentukan zona Time Fences dilakukan melalui beberapa tahapan diantaranya menghitung kapasitas tersedia dan kebutuhan kapasitas, membagi zona Time Fences berdasarkan kapasitas yang ada pada perusahaan serta membuat jadwal produksi induk dengan metode Time Fences [9]. Berikut hasil Time Fences dapat dilihat pada Gambar 3 dan 4.
0 3000 6000 9000 12000 15000 18000 21000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Grafik RCCP SK1 P1 SK1 P2 SK1 P3
SK1 P4 SK2 P1 SK2 P2 SK2 P3 SK3 SK4 SK5
RT
RT+OT
Gambar 3. Grafik Rencana Produksi Pada Bulan Maret Minggu Ke-9
Gambar 4. Grafik Rencana Produksi Bulan Maret Minggu Ke-9 Zona Time Fences
Dari Gambar 4 diatas, menunjukan bahwa rencana produksi pada bulan Maret Minggu ke-9 yang telah dibagi dalam zona Time Fences , pada hari ke 27 hingga hari ke-3 termasuk kedalam zona frozen . Zona tersebut perubahan-perubahan  terhadap  jadwal  produksi  induk  tidak  diperbolehkan.  Sedangkan  pada  hari  ke-4 termasuk kedalam zona slushy , dimana zona tersebut tidak bisa mengubah jumlah produk tanpa memastikan ketersediaan  kapasitas  dan  sumber  daya.  Setelah  penentuan  zona Time  Fences telah  dilakukan,  langkah selanjutnya yaitu melakukan penjadwalan Time Fences dengan menghitung Project Available Balance (PAB). Hasil penjadwalan berupa Project Available Balance (PAB) pada produk sweater memiliki nilai positif dan melebihi safetystock untuk  beberapa  periode.  Apabila  nilai  PAB  positif  dan  melebihi safety  stock maka dilakukan re-schedule terhadap jadwal produksi yang ada (Sheikh, 2002). Re-schedule pada pesanan tambahan menghasilkan kebutuhan kapasitas pada stasiun kerja (SK) 1 proses 1, SK1 P2, SK2 P2, dan SK2 P3 melebihi kapasitas RT dan OT pada produk sweater .
Hasil dari penelitian terlihat bahwa perusahaan dapat memilih penyelesaian pesanan dengan melakukan subkontrak terhadap pembuat yang memiliki usaha yang sama yaitu produk sweater . Selain itu perusahaan dapat menambah satu  hari kerja (lembur)  di  hari Minggu  untuk  mengatasi pesanan  yang tersisa agar  dapat mencapai due date yang telah disepakati [10].

## D. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan dalam penelitian ini, peneliti menyimpulkan beberapa hasil penelitian sebagai berikut, (1) Indah Fashion memiliki strategi merespon pasar make to stock (MTS) dan make to order (MTO). Proses produksi yang dilakukan oleh Indah Fashion terdiri dari tahapan gudang bahan baku, stasiun kerja rajut, stasiun kerja lingking, stasiun kerja obras, stasiun kerja steam, quality control dan penyimpanan produk. Alur produksi tersebut digunakan untuk memenuhi pesanan pada produk sweater Belle, Batok, Bluss Batwing dan Breska, (2) Perencanaan produksi yang dilakukan Indah Fashion saat ini tidak memperhatikan kapasitas yang dimiliki. Sehingga hal tersebut menyebabkan terjadinya keterlambatan pemenuhan pesanan kepada konsumen. Perusahaan melakukan perbaikan terhadap perencanaan produksi yang tepat untuk kondisi strategi MTS dan MTO  dengan  melihat  kapasitas  tersedia  yang  dimiliki  perusahaan,  (3)  Kapasitas  yang  dibutuhkan  dengan
0% 25% 50% 75% 100% 27 28 1 2 3 4 Per se n ta se Periode (Hari) Grafik Rencana Production Maret Minggu Ke-9 SK1 R1 SK1 R2 SK1 R3
SK1 R4
SK2 L1 SK2 L2 SK2 L3 SK3 SK4 SK5
jumlah kapasitas yang tersedia di Indah Fashion bisa dilihat dari grafik Rought Cut Capacity Planning (RCCP). Hasil grafik RCCP menunjukan bahwa kebutuhan kapasitas pada setiap periode dapat dipenuhi hanya dengan memanfaatkan kapasitas produksi pada jam kerja regular. Grafik RCCP akan dijadikan acuan untuk menerima atau  menolak  pesanan  tambahan,  (4)  Penjadwalan  Time  Fences  dilakukan  untuk  mengatasi  permasalahan pesanan tambahan secara mendadak. Identifikasi kedatangan pesanan tambahan tersebut akan dibagi sesuai zona  Time  Fences  yaitu  zona  frozen,  slushy  dan  free.  Pada  zona  frozen  permintaan  aktual  yang  telah dijadwalkan tidak bisa diubah oleh jadwal pesanan tambahan. Pada zona slushy permintaan aktual yang telah dijadwalkan bisa diubah oleh jadwal pesanan tambahan dengan memastikan terlebih dahulu sumber daya yang dimiliki perusahaan. Pada zona free pesanan aktual yang telah dijadwalkan bisa diubah oleh jadwal pesanan tambahan, karena zona tersebut masih terdapat kapasitas yang tersedia, (5) Nilai Project Available Balance (PAB) yang dihasilkan memiliki beberapa nilai positif yaitu pada bula Januari, Februari, Oktober, November dan  Desember.  Apabila  nila  PAB  yang  dihasilkan  positif,  maka  perlu  dilakukan  re-schedule  terhadap penjadwalan  aktual,  (6)  Hasil  penjadwalan  yang  telah  dilakukan  re-schedule  pada  pesanan  tambahan menghasilkan kebutuhan kapasitas pada stasiun kerja (SK) 1 proses 1, SK1 P2, SK2 P2, dan SK2 P3 melebihi kapasitas RT dan OT pada produk sweater.

## Acknowledge
Peneliti mengucapkan terimakasih terhadap pihak yang telah membantu dalam penelitian khususnya untuk Ibu Dr.  Nita  P.A  Hidayat,  Ir.,  M.T.  sebagai  pembimbing  yang  telah  membantu  mengarahkan  dan  memberikan dukungan  untuk  penulis  sampai  Tugas  Akhir  ini  selesai.  Peneliti  juga  mengucapkan  terimakasih  banyak kepada  kedua  orang  tua  dan  keluarga  besar  serta  sahabat,  teman-teman  peneliti  yang  telah  memberikan dukungan dan motivasi.  Selain  itu  peneliti mengucapkan  terimkasih  banyak  kepada  pemilik home industry Indah Fashion yang telah mengizinkan dan membantu dalam memenuhi kebutuhan penelitian.

## Daftar Pustaka
[1] F. Izzatunnisaa and Endang Prasetyaningsih, “Perencanaan Produksi dan Persediaan untuk Mengurangi Keterlambatan dan Biaya Penalti,” Jurnal Riset Teknik Industri , pp. 117–128, Dec. 2022, doi: 10.29313/jrti.v2i2.1250.
[2] S. , W. S. C. , dan M. V. E. , Makridakis, Metode dan Aplikasi Peramalan . Jakarta: Erlangga, 1999.
[3] F. Ahmad, “Penentuan Metode Peramalan Pada Produksi Part New Granada Bowl St Di Pt.X,” https://jurnal.umj.ac.id/index.php /jisi/article/view/6383/4121 , 2020.
[4] S. Sinulinggan, Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2009.
[5] H. Hendrayati and V. Gaffar, “Innovation and marketing performance of womenpreneur in fashion industry in Indonesia,” Procedia Soc Behav Sci , vol. 219, pp. 299–306, 2016.
[6] R. M. C. R. dan S. M. V. Amaranti, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Determining the changes in the Master Production Schedule (MPS) at the company with Make to Stock (MTS) and Make to Order (MTO) strategies , 4th ed., vol. 830. 2019.
[7] R. A. Ramdhani and A. N. Supena, “Perancangan Sistem Informasi Manajemen Persediaan Bahan Baku CV. X,” Jurnal Riset Teknik Industri , pp. 83–90, Jul. 2022, doi: 10.29313/jrti.v2i1.961.
[8] D. A. Nurairin and Yan Orgianus, “Perbaikan Strategi Pengembangan Perusahaan dengan Metode Quantitative Strategic Planning Matrix (QSPM),” Jurnal Riset Teknik Industri , pp. 161–170, Dec. 2022, doi: 10.29313/jrti.v2i2.1335.
[9] A. , P. E. , & N. A. H. Sapariah, “Perencanaan dan Pengendalian Jadwal Produksi Fleksibel dengan menggunakan Metoda Time Fences di CV Elleven Bandung,”
http://dx.doi.org/10.29313/ti.v6i2.24175 , pp. 194–198, 2022.
[10] Sarah Citrawati, Chaznin R. Muhammad, and Reni Amaranti, “Upaya Mengurangi Biaya Persediaan Bahan Baku pada Strategi Hybrid (Make to Stock dan Make to Order) di PT T,” Jurnal Riset Teknik Industri , pp. 77–88, Jul. 2023, doi: 10.29313/jrti.v3i1.1976.