## Perencanaan Produksi AMDK 240 ML dengan Metode Trend Liniear
Aprili Wiyono 1 , Ari Andriyas Puji 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Riau Jalan Tuanku Tambusai Ujung, Kecamatan Tampan, Kelurahan Delima, Kota Pekanbaru, Riau.
E-mail : 180103070@umri.ac.id

## Abstract
PT Amanah Insanillahia produces bottled drinking water under the AMIA brand. In its development, PT Amanah Insanillahia experienced obstacles in certain sectors, for example companies that produce goods without  considering  market  demand, resulting  in increased storage costs and  also old goods stored will expire. Therefore, to reduce excess storage at PT Amanah Insanillahia, through this research it is necessary to analyse production forecasting using the linear trend method. To meet market needs, the company must know how much production forecasting will  come so that the company can produce goods according  to forecasted needs. The results of this study can help companies minimise costs in producing goods produced, because by knowing some sales in the next period, companies can produce goods in moderation.
Keywords: Forecasting, Linear Trend.

## Abstrak
PT  Amanah  Insanillahia  adalah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  Air  Minum  Dalam  Kemasan (AMDK). PT. Amanah Insanillahia memproduksi air minum dalam kemasan dengan brand AMIA. Dalam perkembangannya, PT. Amanah Insanillahia mengalami hambatan-hambatan di sektor tertentu, contohnya perusahaan  yang  memproduksi  barang  tanpa  mempertimbangkan  permintaan  pasar,  sehingga mengakibatkan  biaya  penyimpanan  meningkat  dan  juga  barang  lama  yang  disimpan  akan  kadaluarsa. Oleh karena itu untuk mengurangi penyimpanan yang berlebih perlu di PT. Amanah Insanillahia, melalui penelitian ini perlu dilakukan analisis peramalan produksi dengan metode trend linier. Untuk memenuhi kebutuhan  pasar  maka  perusahaan  harus  mengetahui  berapa  peramalan  produksi  yang  akan  datang sehingga perusahaan dapat memproduksi barang sesuai dengan kebutuhan yang telah diramalkan. Hasil penelitian  ini  dapat  membantu  perusahaan  meminimalkan  biaya  dalam  memproduksi  barang  yang dihasilkan, karena dengan mengetahui beberapa  penjualan pada periode berikutnya, perusahaan  dapat memproduksi barang secara tidak berlebihan.
Kata kunci: Peramalan, Trend Liniear.
1. Pendahuluan
Peramalan adalah proses untuk
memperkirakan berapa kebutuhan di masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka  memenuhi  produksi  barang  ataupun jasa[1]. Esensi peramalan adalah memperkirakan peristiwa-peristiwa  diwaktu  yang  akan  datang atas  dasar  pola-pola  waktu  yang  lalu  dan penggunaan kebijakan terhadap proyeksi- proyeksi dengan pola-pola di waktu yang lalu [2]. Peramalan bertujuan untuk mendapatkan
peramalan
atau prediksi yang bisa meminimumkan  kesalahan  dalam  meramal  yang biasanya diukur dengan mean square error, mean absolute error dan sebagainya [3].
PT Amanah Insanillahia merupakan salah satu industri air minum dalam kemasan yang berada di Batusangkar,  Kabupaten  Tanah  Datar.  Daerah distribusi PT. Amanah Insanillahia yaitu wilayah sekitar  Sumatra  Barat  dan  Riau.  Produk  yang distribusi PT. Amanah Insanillahia memiliki netto yang beragam yaitu 220 ml, 330 ml, 600 ml, 1500 ml,  dan  19  liter.  PT.  Amanah  Insanillahia memproduksi air mineral dengan 4 brand produk yaitu  AMIA,  AQEZ,  ARTHA,  dan  PRIM-A. Produk brand AMIA merupakan primary product di  PT.  Amanah  Insanillahia  dan  beberapa diproduksi  untuk  CV. Ratna Juita. Produk brand AQEZ  dan  ARTHA  di  produksi  untuk  PT.  Tri Multi  Alami  yang  merupakan  anak  perusahaan PT. Amanah Insanillahia. Produk brand PRIM-A merupakan bentuk kerja sama yang dilakukan PT.
Amanah Insanillahia dengan PT. Sinar Sosro. PT
Amanah Insanillahia memiliki 40 karyawan tetap.
Berdasarkan permasalahan yang ada
sebelumnya,  maka  perlu  dilakukan  peramalan perancanaan guna meminimalisir seperti bertambahnya biaya penyimpanan dan kerusakan produk.  Metode  yang  digunakan  adalah Trend Liniear . Karena sumber masalah yang di temukan mengacu  pada  kegitaan  atau  kondisi  di  lokasi produksi  tersebut.  Adapun  keuntungan  dari metode Trend  Liniear ialah  hasil  tingkat kesalahan dalam mengelolah data sangat kecil
2. Methodologi
Metodologi penelitian adalah upaya
menyelidiki  dan  menelusuri  sesuatu  masalah dengan  menggunakan  cara  kerja  ilmiah  secara cermat dan teliti untuk mengumpulkan, mengolah, melakukan analisis data dan mengambil  kesimpulan  secara  sistematis  dan objektif  guna  memecahkan  suatu  masalah  atau menguji  hipotesis  untuk  memperoleh  suatu pengetahuan  yang  berguna  bagi  kehidupan manusia [5].
Penelitian ini dilakukan dengan studi lapangan yaitu observasi dan wawancara serta studi literatur berlandaskan  pada  jurnal,  buku  dan  pedoman literatur  lainnya.  Adapun  langkah-langkah  atau metodologi dalam penelitian ini yaitu:
Pengambilan Trend Liniear dan pengolahan data [6]: 1. Pengumpulan data dan melakukan perhitungan
Pengambilan  data  ini  dilakukan  dengan mewawancarai pekerja di perusahaan, Kemudian melakukan perhitungan data yang sudah didapatkan.  Untuk  menentukan  nilai  peramalan dengan  metode  ini,  maka  digunakan  rumus sebagai berikut:
Bentuk persamaannya : y(t) = a + bt Keterangan : y(t) = Variabel yang diprediksi
a,b  = Parameter peramalan t     = Periode waktu
Parameter  a  dan  b  dapat  dicari  dengan menggunakan persamaan dibawah ini :
𝑏 = ∑ 𝑡, 𝑦 − ∑ 𝑡 ∑ 𝑦 ∑ 𝑡 2 − (∑ 𝑡) 2 𝑎 = ∑ 𝑦 ∑ 𝑡 2 − ∑ 𝑡 ∑ 𝑦 𝑡 ∑ 𝑡 2 − (∑ 𝑡) 2 Keterangan : n = Jumlah periode ∑ 𝑡 . 𝑦 =  Total  periode  dikali  data aktual ∑ 𝑡 = Total jumlah periode ∑ 𝑦 = Total data aktual ∑ 𝑡 2 = Total periode yang dikuadratkan dua
Selanjutnya Nilai MSE ( Mean Squared Error) digunakan  ketika  besarnya  residual  merata sepanjang pengamatan.
MSE = ∑ 𝑒 𝑡 2 𝑛 Keterangan: MSE = Rata-rata dari kuadrat kesalahan ∑ 𝑒 2 =  Total  selisih  antara  nilai aktual dan nilai peramalan dikuadratkan n = Total periode
2. Melakukan pengujian hasil peramalan Setelah  melakukan  perhitungan.  Kemudian
melakukan  pengujian  verifikasi  (pemeriksaan) dengan  menggunakan  peta moving  range untuk membandingkan  nilai  produksi  aktual  dengan nilai peramalan. Rumus perhitungan peta Moving Range adalah sebagai berikut.
𝐵𝐾𝐴 = 2,66 𝑥 𝑀𝑅
̅̅̅̅̅ 𝑀𝑅 = |(𝐹 𝑡−1 − 𝐴 𝑡−1 ) − (𝐹 𝑡 − 𝐴 𝑡 )| 𝐵𝐾𝐴 = −2,66 𝑥 𝑀𝑅 ̅̅̅̅̅ 𝑀𝑅 ̅̅̅̅̅ = ∑ 𝑀𝑅 𝑛 − 1 Keterangan :
MR =  Jarak  atau  range  bergerak antara  satu  titik  data  dengan  titik  data sebelumnya
F
= Hasil peramalan
A = Data aktual 𝑀 ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ 𝑅 ̅̅̅̅ =Total moving  range dibagi periode dikurang satu BKA = Batas kendali atas
BKB = Batas kendali bawah
Jika  ditemukan  satu  titik  yang  berada  diluar batas  kendali  pada  saat  peramalan  diverifikasi maka  harus  ditentukan  apakah  data  harus diabaikan atau mencari peramal baru
Menganalisa  verifikasi  hasil  peramalan  dan perhitungan peramalan
Setelah  menguji  hasil  peramalan,  kemudian menganalisa  verifikasi  terlebih  dahulu  untuk dapat dinyatakan layak atau tidaknya data tersebut digunakan selanjutnya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berikut  adalah  hasil  dan  pembahasan  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai
Peramalan Perancanaan Produksi Dengan Menggunakan Metode Trend Liniear yaitu:

## 3.1. Pola Data Produksi
Berikut tabel hasil produksi yang diberikan PT Amanah  insanillahia  periode  tahun  2021  sampai 2022.  Data  penjualan  periode  sebelumnya digunakan sebagai panduan untuk dapat melakukan metode peramalan
Tabel 1. Data Produksi Air Minum dalam Kemasan Cup 240 ml Bulan Jumlah Produksi (dus) 2021 2022 Januari 125723 177913 Februari 177412 159225 Maret 197176 212767 April 182008 248235 Mei 202107 204526 Juni 195598 159596 Juli 181246 164350 Agustus 181793 182162 Septembe r 165717 126557 Oktober 132828 138731 November 184242 140295 Desember 188237 139237 Sumber: Data Kabag Produksi, 2022
Pola  data  produksi  berguna  untuk  melihat kestasioneran  data.  Pola  data  produksi  AMDK 240 ml dari tahun 2021 sampai 2022 dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik Produksi Cup 240 ml
Hasil  uji  pola  data  diketahui  bahwa  data produksi  AMDK  240  ml  tidak  stasioner,  hal  ini dapat  dilihat  dari  pergerakan  data  yang  tidak berada diantara garis rata-rata yang konstan, tetapi lebih  menunjukkan  adanya  unsur trend .  Unsur trend terlihat pada fluktuasi pergerakan data dari kiri  ke  kanan  yang  cenderung  meningkat  dan turun.  Kemudian  dilakukan  perhitungan  data peramalan.

## Tabel 2.
Perhitungan Peramalan Metode Trend Linear Periode t t^2 y t*y y' 1 1 1 125723 125723 185497.19 2 2 4 177412 354824 184467.293 3 3 9 197176 591528 183437.3961 4 4 16 182008 728032 182407.4991 5 5 25 202107 1010535 181377.6022 6 6 36 195598 1173588 180347.7052 7 7 49 181246 1268722 179317.8083 8 8 64 181793 1454344 178287.9113 9 9 81 165717 1491453 177258.0143 10 10 100 132828 1328280 176228.1174 11 11 121 184242 2026662 175198.2204 12 12 144 188237 2258844 174168.3235 13 13 169 177913 2312869 173138.4265 14 14 196 159225 2229150 172108.5296 15 15 225 212767 3191505 171078.6326 16 16 256 248235 3971760 170048.7357 17 17 289 204526 3476942 169018.8387 18 18 324 159596 2872728 167988.9417 19 19 361 164350 3122650 166959.0448 20 20 400 182162 3643240 165929.1478 21 21 441 126557 2657697 164899.2509 22 22 484 138731 3052082 163869.3539 23 23 529 140295 3226785 162839.457 24 24 576 139237 3341688 161809.56 Total 300 4900 4167681 50911631 4167681
Sumber: Pengolahan Data, 2022
Setelah dilakukan perhitungan data peramalan, Langkah  selanjutnya  melakukan  perhitungan galat untuk menghitung nilai dari MSE.
Tabel 3. Perhitungan Galat Peramalan Metode Trend Linear t y y' e e^2 1 125723 185497.19 -59774.19 3572953790 2 177412 184467.293 -7055.293043 49777159.93 3 197176 183437.3961 13738.60391 188749237.5 4 182008 182407.4991 -399.4991304 159599.5552 5 202107 181377.6022 20729.39783 429707934.2 6 195598 180347.7052 15250.29478 232571491 7 181246 179317.8083 1928.191739 3717923.383 8 181793 178287.9113 3505.088696 12285646.76 9 165717 177258.0143 -11541.01435 133195012.2 10 132828 176228.1174 -43400.11739 1883570190 11 184242 175198.2204 9043.779565 81789948.82 12 188237 174168.3235 14068.67652 197927659.1 13 177913 173138.4265 4774.573478 22796551.9 14 159225 172108.5296 -12883.52957 165985334.1 15 212767 171078.6326 41688.36739 1737919976 16 248235 170048.7357 78186.26435 6113091933 17 204526 169018.8387 35507.1613 1260758504
18 159596 167988.9417 -8392.941739 70441471.04 19 164350 166959.0448 -2609.044783 6807114.678 20 182162 165929.1478 16232.85217 263505489.7 21 126557 164899.2509 -38342.25087 1470128202 22 138731 163869.3539 -25138.35391 631936837.5 23 140295 162839.457 -22544.45696 508252539.5 24 139237 161809.56 -22572.56 509520465 Total 1954755000 9 Sumber: Pengolahan Data, 2022 𝑀𝑆𝐸 = 19547550009 24 = 814481250.4
Dari tabel perhitungan galat metode trend liniear di atas di dapat standar error nya yaitu 814481250.4

## 2.2 Melakukan pengujian peramalan
Pengujian  verifikasi  (pemeriksaan)  dengan menggunakan peta moving range untuk
membandingkan nilai produksi aktual dengan nilai peramalan. Berikut adalah perhitungan
dengan menggunakan tabel untuk mencari moving range , batas kendali atas , dan batas kendali bawah.
Tabel 4. Perhitungan Moving Range Trend Linier
per iod e aktu al(y) For ecast(y') z=y-y' Movi ng Rang e BK A BKB
1 1257 23 185497.19 - 59774. 19 0 5909 1.88 858 - 59091. 88858 2 1774 12 184467.29 3 - 7055.2 93043 52718 .8970 5909 1.88 858 - 59091. 88858 3 1971 76 183437.39 61 13738. 60391 20793 .8970 5909 1.88 858 - 59091. 88858 4 1820 08 182407.49 91 - 399.49 91304 14138 .1030 5909 1.88 858 - 59091. 88858 5 2021 07 181377.60 22 20729. 39783 21128 .8970 5909 1.88 858 - 59091. 88858 6 1955 98 180347.70 52 15250.
29478 5479. 1030 5909 1.88 858 - 59091. 88858 7 1812 46 179317.80 83 1928.1 91739 13322 .1030 5909 1.88 858 - 59091. 88858 8 1817 93 178287.91 13 3505.0 88696 1576. 8970 5909 1.88 858 - 59091. 88858 9 1657 17 177258.01 43 - 11541. 01435 15046 .1030 5909 1.88 858 - 59091. 88858 10 1328 28 176228.11 74 - 43400. 11739 31859 .1030 5909 1.88 858 - 59091. 88858 11 1842 42 175198.22 04 9043.7 79565 52443 .8970 5909 1.88 858 - 59091. 88858 12 1882 37 174168.32 35 14068. 67652 5024. 8970 5909 1.88 858 - 59091. 88858 13 1779 13 173138.42 65 4774.5 73478 9294. 1030 5909 1.88 858 - 59091. 88858 14 1592 25 172108.52 96 - 12883. 52957 17658 .1030 5909 1.88 858 - 59091. 88858
15 2127 67 171078.63 26 41688. 36739 54571 .8970 5909 1.88 858 - 59091. 88858 16 2482 35 170048.73 57 78186. 26435 36497 .8970 5909 1.88 858 - 59091. 88858 17 2045 26 169018.83 87 35507. 1613 42679 .1030 5909 1.88 858 - 59091. 88858 18 1595 96 167988.94 17 - 8392.9 41739 43900 .1030 5909 1.88 858 - 59091. 88858 19 1643 50 166959.04 48 - 2609.0 44783 5783. 8970 5909 1.88 858 - 59091. 88858 20 1821 62 165929.14 78 16232. 85217 18841 .8970 5909 1.88 858 - 59091. 88858 21 1265 57 164899.25 09 - 38342. 25087 54575 .1030 5909 1.88 858 - 59091. 88858 22 1387 31 163869.35 39 - 25138. 35391 13203 .8970 5909 1.88 858 - 59091. 88858 23 1402 95 162839.45 7 - 22544. 45696 2593. 8970 5909 1.88 858 - 59091. 88858 24 1392 37 161809.56 - 22572. 56 28.10 30 5909 1.88 858 - 59091. 88858 Total 53315 9.897
Sumber: Pengolahan Data, 2022
Dengan  diperolehnya  nilai-  nilai  dan  batas- batas  untuk  uji  verifikasi,  maka  nilai moving range dapat  digambarkan kedalam bentuk  grafik dibawah ini:

## Gambar 2. Peta Moving Range

## 3.2. Menganalisis Hasil Peramalan
Pertama  yang  harus  dilakukan  dalam  proses verifikasi  adalah  menghitung  selisih  antara  data hasil peramalan trend linear dengan data historis. Setelah  itu  lalu  dilakukan  perhitungan moving range (MR) yaitu sebesar 533159.897 Setelah  didapatkan moving  range ,  langkah selanjutnya  adalah  mencari  moving  range  rata  – rata dengan cara total moving range dibagi dengan jumlah  periode  yaitu  22214.99571.  Setelah  itu kemudian  kita  mencari  nilai  BKA  dengan  cara 2,66 dikali  dengan moving range rata -rata yaitu 22214.99571.  Begitu  juga  mencari  BKB  -2,66 dikali  dengan  moving  rata-  rata  sehingga diperoleh nilai BKB -22214.99571.
Setelah  dilakukan  perhitungan  dan  uji verifikasi  maka  dapat  dinyatakan  peramalan dengan metode trend linier berada di dalam batas kendali  sehingga  metode  ini  dapat  digunakan untuk proses perencanaan produksi cup 240 ml di PT.  Amanah  Insanillahia  untuk  12  periode  atau setahun  kedepan  yakni  tahun  2023.  Selain  itu, data  hasil  peramalan  metode  trend  linier  juga dapat  digunakan  sebagai  acuan  perhitungan kapasitas produksi pada periode tahun 2023.
Setelah  dilakukan  perhitungan  dan  uji verifikasi  di  dapat  prediksi  produksi  cup  240  ml untuk  tahun  2023  pada  bulan  Januari  produksi sebesar  185.497  dus,  Februari  sebesar  184.467 dus,  Maret  sebesar  183.437  dus,  April  sebesar 182.407  dus,  Mei  sebesar  181.378  dus,  Juni sebesar  180348  dus,  Juli  sebesar  179.318  dus, Agustus sebesar 178.288 dus, September sebesar 177.258  dus,  Oktober  sebesar  176.228  dus, November  sebesar  175.198  dus,  dan  Desember sebesar  174.168  dus.  Sehingga  total  cup  240  ml yang harus di produksi yaitu 2.157.993 dus.
Dari  data  hasil  peramalan  diatas  terlihat bahwa  produksi  setiap  bulannya  selama  tahun 2023 mengalami  kecenderungan menurun secara signifikan  tetapi  apabila  dibandingkan  dengan produksi  total  pada  tahun  sebelumnya  di  tahun 2023  terjadi  peningkatan  produksi.  Sehingga perusahaan perlu menyesuaikan produksi di tahun 2023 dengan permintaan pasar.

## 4. Simpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan di  area produksi  PT Amanah Insanillahia dapat disimpulkan bahwa :
1. Metode  trend  linier  dengan  nilai  MSE sebesar  814481250.4.  Kemudian  metode peramalan trend linier yang dipilih tersebut dilakukan
uji verifikasi
dengan
menggunakan  peta Moving  Range (MR).
Dari  peta moving  range yang  dibuat diketahui bahwa hasil nilai peramalan untuk tingkat produksi cup 240 ml berada di dalam
peta kendali, sehingga nilai peramalan yang terpilih ini dapat digunakan oleh perusahaan untuk  memperhitungkan  produksi  dimasa yang akan datang.
2. Dari  hasil  perhitungan  peramalan  produksi bahwa  produksi  akan  produk  cup  240  ml selama tahun 2023 mengalami
kecenderungan  penurunan  setiap  bulannya akan tetapi secara keseluruhan total produksi pada  tahun  2023  mengalami  peningkatan dari tahun sebelumnya.

## Daftar Pustaka
[1] Assauri, S. Manajemen Operasi Produksi. PT Raja Grafindo Persada.Jakarta.2016.
[2] Gaspersz  Vincent.  Production  Planning  and Inventory Control. PT. Sun. Jakarta.
[3] Kusuma,  Budhi  Santri.  Analisa  Peramalan Permintaan  Air  Minum  Dalam  Kemasan Pada PT. XYZ Dengan Metode Least Square dan  Standard  Error  of  Estimate  MIEJ Journal. Medan. 2015.
[4] Nasution, A. H., dan Prasetyawan, Y. (2008). Perencanaan  &  Pengendalian.  Produksi. Edisi Pertama. Graha Ilmu, Yogyakarta.
[5] Kusuma,  Hendra.  Manajemen  Produksi: Perencanaan  dan  Pengendalian  Produksi. Edisi 4.Yogyakarta. 2009.
[6] Nugraha,  Eucharistia  Yacoba  dan  I  Wayan Suletra. Analisis Metode Peramalan
Permintaan Terbaik Produk Oxycan pada PT.
Samator  Gresik.  Jurnal  Universitas  Sebelas
Maret. Surakarta. 2017.
[7] Ajeng, S. 2011. Peramalan Penjualan Untuk Perencanaan  Pengadaan  Persediaan  Buah Durian  di  Rumah  Durian  Harum  Bintaro Jakarta.  Skripsi.  (Tidak  dipublikasikan). Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Jurusan Agribisnis.  Universitas  Islam  Negeri  Syarif Hidayatullah Jakarta.