## Journal of Industrial Engineering, Scientific Journal on Research and Application of
Industrial System, Vol 5, No. 2, September 2020: 135-145

## Perencanaan Produksi Agregat Pada Pabrik Tahu “Pak Tabah”
Almaash Putridewi 1 , Santika Sari 2 , Petrina Ziporah 3 , Lukman Hakim 4 , Hani Musyaffa Hadi 5 , Kresna Putra Brata 6
1,2,3,4,5,6) Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta Jl. RS. Fatmawati, Pondok Labu, Jakarta Selatan, Jakarta 12450 Email: santika.sari@upnvj.ac.id

## ABSTRACT
Aggregate planning makes companies possible to arrange the way of optimally utilizing company resources in order to achieve effective and efficient capacity which is made based on future demand forecasts. Pak Tabah Tofu Factory is  a  home factory  that  produces  White  Tofu  and  Yellow  Tofu.  This factory is  still  operating traditionally without clear bookkeeping and planning. Demand forecasting and aggregate planning are made to predict the next period’s production by adjusting the number of workers so that the tofu production at the Pak Tabah Tofu Factory becomes more efficient. The selected method used by this research was selected trough the smallest MAPE score, named the Moving Average Method with a value of 0.136 and 0.11. In the aggregate planning, Mixed Strategy was chosen because this strategy produces the lowest production plan value of Rp, 554,526,200,- and Rp. 528,732,000,-. This strategy is the best strategy to be use by Pak Tabah’s Tofu Factory because not only produces for the delivery but also for the stock.
Keywords: Forecasting, Agregat Planning, Moving Average, Mixed Strategy, Time Series.

## ABSTRAK
Perencanaan  agregat  memungkinkan  perusahaan  untuk  menyusun  suatu  cara  pemanfaatan  sumber  daya perusahaan secara optimal, agar dapat mencapai kapasitas yang efektif dan efisien yang dibuat berdasarkan ramalan  permintaan  di  masa  yang  akan  datang.  Pabrik  Tahu  Pak  Tabah  merupakan pabrik  rumahan yang memproduksi  Tahu  Putih  dan  Tahu  Kuning.  Pabrik  ini  masih  bergerak  secara  tradisional  tanpa  adanya pembukuan  dan  perencanaan  yang  jelas.  Peramalan  permintaan  dan  perencanaan  agregat  dibuat  untuk meramalkan produksi periode selanjutnya dengan menyesuaikan jumlah tenaga kerja agar produksi tahu di Pabrik Tahu “Pak Tabah” menjadi lebih efisien. Metode yang digunakan dipilih melalui hasil MAPE paling kecil yaitu metode Moving Average dengan nilai 0.136 dan 0.11. Dalam perencanaan agregat, Mixed Strategy dipilih karena menghasilkan nilai rencana produksi terendah yaitu Rp. 554.526.200,- dan Rp. 528.732.000,-. Metode Mixed Strategy paling baik digunakan oleh Pabrik Tahu Pak Tabah karena pabrik ini tidak hanya memproduksi untuk dikirimkan tapi juga untuk disimpan.
Keywords: Peramalan, Perencanaan Agregat, Moving Average, Mixed Strategy, Time Series.

## 1. Pendahuluan
Pabrik tahu Pak Tabah merupakan pabrik yang bergerak di industri bidang makanan, khususnya tahu. Produk yang ditawarkan oleh Pabrik tahu pak tabah memproduksi 2 jenis tahu yaitu tahu kuning dan tahu putih. Pabrik ini adalah pabrik tradisional yang tidak menerapkan metode perencanaan produksi, sehingga sering kali stok tahu yang dibuat kurang dari permintaan atau pun melebihi permintaan yang menyebabkan banyak stok tahu terbuang. Agar perusahaan dapat memenuhi stok barang yang kapasitasnya tepat sesuai dengan kebutuhan serta  mengurangi  kerugian  finansial,  maka  dilakukan  penelitian  yang  dimulai  dengan mengumpulkan  data permintaan, jumlah karyawan, serta biaya-biaya yang dikeluarkan untuk karyawan. Dan dilanjutkan dengan analisis menggunakan metode peramalan, dan metode perencanaan agregat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui metode terbaik yang digunakan untuk peramalan, dan pengendalian persediaan jumlah tahu yang harus dijual menggunakan metode perencanaan agregat.
Perencanaan agregat adalah penghubung antara perencanaan harian atau penjadwalan dengan perencanaan jangka  panjang.  Untuk  menyusun  rencana  agregat,  pertama-tama  harus  di  temu-kenali  arti  penting  dari pengukuran output. Dalam lingkungan industri, pertimbangan perencanaan agregat mencakup persediaan, penjadwalan, kapasitas, dan sumber daya (Hendra Kusuma, 2004:60).

## 2. Metode

## 2.1 Peramalan ( Forecasting )
Peramalan ( Forecasting ) adalah teknik yang digunakan untuk memperkirakan kondisi suatu sistem dimasa yang akan datang. Dalam konteks teknik industri, peramalan adalah kegiatan pertama dalam  pemilihan jadwal produksi dimasa yang akan datang. Penjadwalan ini signifikan dalam mengelola tingkat produktivitas yang akan dilakukan dalam jangka waktu tertentu.

## 2.2 Perencanaan Agregat ( Aggregate Planning )
Perencanaan Agregat ( Agregate Planning ) merupakah sebuah pendekatan untuk menentukan kuantitas dan produksi pada jangka menengah yang biasanya digunakan oleh para manajer operasi. Pada penelitian ini, penulis  menggunakan  metode  Moving  Avarage  yang  merupakan  suatu  metode  peramalan  yang  dilakukan dengan  mengambil  sekelompok  nilai  pengamatan,  mencari  nilai  rata-rata tersebut sebagai  ramalan  untuk periode yang akan dating (Subagyo, 2008). Persamaan Moving Average adalah sebagai berikut:
1 1 1 t t t N t X X X
F N         (1)
Keterangan: X t = data pengamatan periode t N = jumlah deret waktu yang digunakan (3 bulan) F t+1 = nilai prakiraan periode t+1 (berikutnya)

## 2.3 Metode Penelitian
Metode yang digunakan untuk menghitung peramalan produksi tahu menggunakan jenis peramalan kuantitatif. Jenis metode peramalan kuantitatif yang digunakan pada penelitian ini adalah Metode Time Series . Langkah dalam peramalan Metode Time Series :
 Analisis pola data
Terdapat beberapa pola data yaitu Horizontal, Trend, Seasonal, dan Cyclical.
 Teknik perhitungan metode time series
Teknik-teknik dalam metode time series adalah Naïve Forecast, Single Moving Average, Weighted Moving Average, Single Exponential Smoothing, Exponential Smoothing with Trend Adjustment, Linear Regression with Time, Seasonal Adjustment .
 Ukuran performansi hasil peramalan
Hal ini dilakukan untuk memilih salah satu dari metode peramalan yang lulus dalam verifikasi peramalan yang telah dilakukan pada bagian sebelumnya.
 Verifikasi peramalan
Hal ini berguna untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil ramalan yang telah dibuat dengan data permintaan masa lalu.

## 1) Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
 Wawancara (interview)
 Observasi (observation)

## 2) Teknik Analisis Data
Dalam menganalisis data yang diperoleh di lapangan didapatkan data pokok yaitu pengamatan lapangan berupa data  historis  permintaan  dan  data-data  pendukung  lainnya.  Langkah  pertama  tahap  analisis  ini  adalah
menganalisis data-data hasil pengamatan, dalam hal ini data historis permintaan dianalisis pola datanya untuk dilakukan peramalan. Kemudian, analisa data-data pendukung lainnya untuk melakukan perencanaan agregat dan penjadwalan produksi tahu.

## 3) Tahapan Penelitian
Tahap-tahap penelitian sangatlah penting karena akan mempermudah peneliti melakukan penelitiannya. Tahap-tahap penelitian:
 Pembuatan judul dan lokasi penelitian
 Penyusunan rancangan penelitian
 Mengurus perizinan
 Tahap kegiatan lapangan
 Penulisan laporan

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pengumpulan Data
Permintaan pada Pabrik Tahu Pak Tabah selama periode satu tahun terakhir terhitung November 2018 hingga Oktober 2019 untuk Tahu Putih dan Tahu Kuning adalah sebagai berikut:
Table 1. Data Permintaan Pabrik Tahu Pak Tabah Periode Demand Tahu Putih Tahu Kuning November 2018 413 477 Desember 2018 565 548 Januari 2019 463 376 Februari 2019 674 547 Maret 2019 484 476 April 2019 564 573 Mei 2019 737 670 Juni 2019 546 543 Juli 2019 489 603 Agustus 2019 592 453 September 2019 433 565 Oktober 2019 530 436

## 3.2 Data Pendukung
Untuk dapat melakukan perhitungan Agregat Planning secara baik dan benar, maka diperlukan sejumlah data yang berhubungan dengan Agregat Planning. Data - data berikut ini di dapat dari kondisi aktual Pabrik tahu Pak Tabah.
Table 2. Data Pendukung Perencanaan Agregat Data Pendukung KOP 26 Regular Cost Rp. 2.160.000 Inventory Cost Tahu Putih Rp. 400/unit Inventory Cost Tahu Kuning Rp. 500/unit Hiring Cost Rp. 250.000 Firing Cost Rp. 400.000
Data  yang  telah  dikumpulkan  kemudian  diolah  menggunakan  Ms.  Excel  untuk  mengetahui  pola  data  dan menentukan metode forecasting apa yang akan digunakan. Berikut adalah pola yang dihasilkan dari produk Tahu Putih dan Tahu Kuning:
Gambar 1. Plot Permintaan Tahu Putih
Gambar 2. Plot Permintaan Tahu Kuning
Setelah melihat plot diatas diketahui jenis data pada Tahu Putih dan Tahu Kuning yang digunakan adalah jenis data Horizontal karena jenis datanya cenderung stabil dan berada pada pola naik-turun yang konstan. Ada 3 metode  yang  digunakan  yaitu  Single  Moving  Average,  Moving  Average,  dan  Weight Moving  Average.  MAPE merupakan nilai absolut yang tidak terpengaruh antara error negatif maupun error positif, sesudah data diolah, nilai  MAPE  yang  terkecil  atau  paling  optimal  untuk  kedua  produk  tersebut  terdapat  pada  metode  Moving Average, dengan rekapitulasi sebagai berikut:
Table 3. Rekapitulasi Data Peramalan Produk Produk Tahu Putih Tahu Kuning MFE MAD MSE MAPE MR Bar MFE MAD MSE MAPE MR Bar Single Average -1,083  80,583  10889,67  0,143  138,875  -5,667 65 6550,417  0,131  112,708 Moving Average  8,556  76,167  9311,926  0,136 136,556  4,139  57,25  6118,435 0,11 93,306 Weight Moving Average 7,467 76,5 9070,177  0,137  113,183  2,683  57,75  6804,187  0,111 85,392
Pada perhitungan perencanaan agregat, demand yang digunakan adalah jumlah hasil peramalan dengan nilai MAPE terkecil yaitu hasil data horizontal menggunakan metode Moving Average .

## 3.3 Peramalan dengan Metode Moving Average 3 bulanan
Metode ini dihitung dengan cara: setiap diperoleh data aktual baru, maka rata-rata yang baru dapat dihitung dengan mengeluarkan data periode yang lama dan memasukkan data periode yang terbaru. Rata-rata yang baru digunakan sebagai prakiraan untuk periode yang akan datang.
Ramalan permintaan produk tahu putih November 2018
1 314 565 463 480,333 481 3 t F 
  
 

## Ramalan permintaan produk tahu kuning November 2018
1 477 548 376 476 3 t F 


##  

Data yang digunakan untuk perencanaan agregat adalah data peramalan Moving Average 3 bulanan dan data- data pendukung lainnya, seperti berikut:
Table 4. Rekapitulasi Data Peramalan Produk
Periode Demand Tahu Putih Tahu Kuning November 2018 481 467 Desember 2018 568 491 Januari 2019 541 467 Februari 2019 574 532 Maret 2019 595 573 April 2019 616 596 Mei 2019 591 606 Juni 2019 543 533 Juli 2019 505 541 Agustus 2019 519 485 September 2019 482 490 Oktober 2019 527 465 Total Permintaan 6542 6246 Rata-rata 546 521 3.4 Pre-Processing Data
Pre-Processing Data yang dilakukan dalam data ini yaitu berdasarkan hasil olah data permintaan dan data pendukung agregat yang telah tersedia.
Table 5. Hasil Olah Data Demand Jenis Produk Tahu Putih Tahu Kuning Total Permintaan 6542 6246 Inventory Awal 65 62 Inventory Akhir 140 170 Rencana Produksi 6747 6478 Rencana Produksi (unit/bulan) 563 540 Table 6. Hasil Perhitungan Tenaga Kerja Awal Periode (2019) Hasil Forecasting Tahu Putih TK Awal Tahu Kuning TK Awal Januari 481 18 467 17 Februari 568 21 491 18 Maret 541 20 467 17 April 574 22 532 20 Mei 595 22 573 22 Juni 616 23 596 22 Juli 591 22 606 23 Agustus 543 20 533 20 September 505 19 541 20 Oktober 519 19 485 18 November 482 18 490 18 Desember 527 20 465 17 Total Permintaan 6542 244 6246 232 Rata-Rata 546 20 521 19

## 3.5 Perencanaan Agregat
Perencanaan Agregat merupakan perencanaan yang dibuat untuk memenuhi total permintaan dari seluruh produksi dan jumlah tenaga kerja yang dibutuhkan, terdapat 3 metode, antara lain Level Strategy, Chase Strategy, dan Mixed Strategy .

## 3.5.1 Level Strategy
Berikut merupakan hasil perhitungan agregat dengan Level Strategy untuk Tahu Putih dan Tahu Kuning:
Table 7. Hasil Perhitungan Agregat Tahu Putih dengan Level Strategy
Table 8. Hasil Perhitungan Agregat Tahu Kuning dengan Level Strategy
Table 9. Hasil Perhitungan Agregat Tahu Putih Table 10. Hasil Perhitungan Agregat Tahu Kuning
November
481 65 563 18 22 0 4 572 156 Desember 568 156 563 22 22 0 0 572 160 Januari 541 160 563 22 22 0 0 572 191 Februari 574 191 563 22 22 0 0 572 189 Maret 595 189 563 22 22 0 0 572 166 April 616 166 563 22 22 0 0 572 122 Mei 591 122 563 22 22 0 0 572 103 Juni 543 103 563 22 22 0 0 572 132 Juli 505 132 563 22 22 0 0 572 199 Agustus 519 199 563 22 22 0 0 572 252 September 482 252 563 22 22 0 0 572 342 Oktober 527 342 563 22 22
0 0 572 387 Kebutuhan TK
Tahu Putih Periode Demand Inventory Awal Rencana Produksi (unit/bulan TK Awal Pengurangan TK Penambahan TK Total Rencana Produksi Inventory Akhir November 467 62 540 17 21 0 4 546 141 Desember 491 62 540 21 21 0 0 546 117 Januari 467 62 540 21 21 0 0 546 141 Februari 532 62 540 21 21 0 0 546 76 Maret 573 62 540 21 21 0 0 546 35 April 596 62 540 21 21 0 0 546 12 Mei 606 62 540 21 21 0 0 546 2 Juni 533 62 540 21 21 0 0 546 75 Juli 541 62 540 21 21 0 0 546 67 Agustus 485 62 540 21 21 0 0 546 123 September 490 62 540 21 21 0 0 546 118 Oktober 465 62 540 21 21
0 0 546 143 Tahu Kuning Periode Demand Inventory Awal Rencana Produksi (unit/bulan TK Awal Kebutuhan TK Pengurangan TK Penambahan TK Total Rencana Produksi Inventory
Akhir
Tahu Putih Biaya TK
Reguler Biaya Hiring Biaya Firing Inventory
Cost Jumlah Cost Rp47.520.000  Rp300.000 Rp0 Rp62.400 Rp47.820.000 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp64.000 Rp47.584.000 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp76.400 Rp47.596.400 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp75.600 Rp47.595.600 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp66.400 Rp47.586.400 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp48.800 Rp47.568.800 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp41.200 Rp47.561.200 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp52.800 Rp47.572.800 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp79.600 Rp47.599.600 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp100.800 Rp47.620.800 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp136.800 Rp47.656.800 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp154.800 Rp47.674.800 TOTAL Rp571.437.200
Tahu Kuning Biaya TK Reguler Biaya Hiring Biaya Firing Inventory Cost Jumlah Cost Rp36.720.000  Rp300.000 Rp0 Rp70.500 Rp37.020.000 Rp45.360.000 Rp0 Rp0 Rp58.500 Rp45.418.500 Rp45.360.000 Rp0 Rp0 Rp70.500 Rp45.430.500 Rp45.360.000 Rp0 Rp0 Rp38.000 Rp45.398.000 Rp45.360.000 Rp0 Rp0 Rp17.500 Rp45.377.500 Rp45.360.000 Rp0 Rp0 Rp6.000 Rp45.366.000 Rp45.360.000 Rp0 Rp0 Rp1.000 Rp45.361.000 Rp45.360.000 Rp0 Rp0 Rp37.500 Rp45.397.500 Rp45.360.000 Rp0 Rp0 Rp33.500 Rp45.393.500 Rp45.360.000 Rp0 Rp0 Rp61.500 Rp45.421.500 Rp45.360.000 Rp0 Rp0 Rp59.000 Rp45.419.000 Rp45.360.000 Rp0 Rp0 Rp71.500 Rp45.431.500 TOTAL Rp536.434.500

## 3.5.2 Chase Strategy
Berikut merupakan hasil perhitungan agregat dengan Chase Strategy untuk Tahu Putih dan Tahu Kuning:
Table 11. Hasil Perhitungan Agregat Tahu Putih dengan Chase Strategy
Table 12. Hasil Perhitungan Agregat Tahu Kuning dengan Chase Strategy
Table 13. Hasil Perhitungan Agregat Tahu Putih Table 14. Hasil Perhitungan Agregat Tahu Kuning

## 3.5.3 Mixed Strategy
Berikut merupakan hasil perhitungan agregat dengan Mixed Strategy untuk Tahu Putih dan Tahu Kuning:
Januari 481 65 481 18 19 0 1 494 78 Februari 568 78 568 19 22 0 3 572 82 Maret 541 82 541 22 21 1 0 546 87 April 574 87 574 21 23 0 2 598 111 Mei 595 111 595 23 23 0 0 598 114 Juni 616 114 616 23 24 0 1 624 122 Juli 591 122 591 24 23 1 0 598 129 Agustus 543 129 543 23 21 2 0 546 132 September 505 132 505 21 20 1 0 520 147 Oktober 519 147 519 20 20 0 0 520 148 November 482 148 482 20 19 1 0 494 160 Desember 527 160 527 19 21
0 2
546 179 Tahu Putih
Kebutuhan TK
Periode Demand Inventory Awal Rencana Produksi (unit/bulan TK Awal Pengurangan TK Penambahan TK Total Rencana Produksi Inventory Akhir
Januari
467 62 467 17 18 0 1 468 63 Februari 491 63 491 18 19 0 1 494 66 Maret 467 66 467 19 18 1 0 468 67 April 532 67 532 18 21 0 3 546 81 Mei 573 81 573 21 23 0 2 598 106 Juni 596 106 596 23 23 0 0 598 108 Juli 606 108 606 23 24 0 1 624 126 Agustus 533 126 533 24 21 3 0 546 139 September 541 139 541 21 21 0 0 546 144 Oktober 485 144 485 21 19 2 0 494 153 November 490 153 490 19 19 0 0 494 157 Desember 465 157 465 19 18
1 0 468 160
Tahu Kuning Pengurangan TK Penambahan TK Total Rencana Produksi Inventory Akhir
Periode Demand Inventory Awal Rencana Produksi (unit/bulan TK Awal Kebutuhan TK
Tahu Kuning
Biaya TK Reguler Biaya Hiring Biaya Firing Inventory Cost Jumlah Cost Rp38.880.000 Rp75.000 Rp0 Rp31.500 Rp38.986.500 Rp41.040.000 Rp75.000 Rp0 Rp33.000 Rp41.148.000 Rp38.880.000 Rp0 Rp150.000 Rp33.500 Rp39.063.500 Rp45.360.000  Rp225.000 Rp0 Rp40.500 Rp45.625.500 Rp49.680.000  Rp150.000 Rp0 Rp53.000 Rp49.883.000 Rp49.680.000 Rp0 Rp0 Rp54.000 Rp49.734.000 Rp51.840.000 Rp75.000 Rp0 Rp63.000 Rp51.978.000 Rp45.360.000 Rp0 Rp450.000 Rp69.500 Rp45.879.500 Rp45.360.000 Rp0 Rp0 Rp72.000 Rp45.432.000 Rp41.040.000 Rp0 Rp300.000 Rp76.500 Rp41.416.500 Rp41.040.000 Rp0 Rp0 Rp78.500 Rp41.118.500 Rp38.880.000 Rp0 Rp150.000 Rp80.000 Rp39.110.000 TOTAL Rp529.375.000
Tahu Putih Biaya TK Reguler Biaya Hiring Biaya Firing Inventory Cost Jumlah Cost Rp41.040.000 Rp75.000 Rp0 Rp31.200 Rp41.146.200 Rp47.520.000  Rp225.000 Rp0 Rp32.800 Rp47.777.800 Rp45.360.000 Rp0 Rp150.000 Rp34.800 Rp45.544.800 Rp49.680.000  Rp150.000 Rp0 Rp44.400 Rp49.874.400 Rp49.680.000 Rp0 Rp0 Rp45.600 Rp49.725.600 Rp51.840.000 Rp75.000 Rp0 Rp48.800 Rp51.963.800 Rp49.680.000 Rp0 Rp150.000 Rp51.600 Rp49.881.600 Rp45.360.000 Rp0 Rp300.000 Rp52.800 Rp45.712.800 Rp43.200.000 Rp0 Rp150.000 Rp58.800 Rp43.408.800 Rp43.200.000 Rp0 Rp0 Rp59.200 Rp43.259.200 Rp41.040.000 Rp0 Rp150.000 Rp64.000 Rp41.254.000 Rp45.360.000  Rp150.000 Rp0 Rp71.600 Rp45.581.600 TOTAL Rp555.130.600
Table 15. Hasil Perhitungan Agregat Tahu Putih dengan Mixed Strategy
Table 16. Hasil Perhitungan Agregat Tahu Kuning dengan Mixed Strategy
Table 17. Hasil Perhitungan Agregat Tahu Putih Table 18. Hasil Perhitungan Agregat Tahu Kuning

## 3.6 Disagregat
Perhitungan disagregat diperoleh dari strategi yang terpilih dari ketiga strategi di perencanaan agregat, maka biaya yang terkecil diperoleh adalah Mixed Strategy dengan total rencana produksi di bawah ini, Total rencana produksi menggunakan Mixed Strategy karena memiliki nilai cost terendah.
Tahu Kuning Inventory Akhir Biaya TK Reguler Biaya Hiring Biaya Firing Inventory Cost Jumlah Cost 89 Rp36.720.000 Rp150.000 Rp0 Rp44.500 Rp36.914.500 92 Rp41.040.000 Rp0 Rp0 Rp46.000 Rp41.086.000 119 Rp41.040.000 Rp0 Rp0 Rp59.500 Rp41.099.500 159 Rp41.040.000 Rp225.000 Rp0 Rp79.500 Rp41.344.500 158 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp79.000 Rp47.599.000 134 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp67.000 Rp47.587.000 100 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp50.000 Rp47.570.000 139 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp69.500 Rp47.589.500 170 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp85.000 Rp47.605.000 179 Rp47.520.000 Rp0 Rp450.000 Rp89.500 Rp48.059.500 183 Rp41.040.000 Rp0 Rp0 Rp91.500 Rp41.131.500 212 Rp41.040.000 Rp0 Rp0 Rp106.000 Rp41.146.000 TOTAL Rp527.040.000  Rp375.000  Rp450.000  Rp867.000  Rp528.732.000 Tahu Putih Inventory Akhir Biaya TK Reguler Biaya Hiring Biaya Firing Inventory Cost Jumlah Cost 130 Rp38.880.000 Rp225.000 Rp0 Rp52.000 Rp39.157.000 108 Rp45.360.000 Rp0 Rp0 Rp43.200 Rp45.403.200 113 Rp45.360.000 Rp0 Rp0 Rp45.200 Rp45.405.200 137 Rp45.360.000 Rp150.000 Rp0 Rp54.800 Rp45.564.800 140 Rp49.680.000 Rp0 Rp0 Rp56.000 Rp49.736.000 122 Rp49.680.000 Rp0 Rp0 Rp48.800 Rp49.728.800 103 Rp49.680.000 Rp0 Rp150.000 Rp41.200 Rp49.871.200 132 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp52.800 Rp47.572.800 199 Rp47.520.000 Rp0 Rp0 Rp79.600 Rp47.599.600 200 Rp47.520.000 Rp0 Rp300.000 Rp80.000 Rp47.900.000 238 Rp43.200.000 Rp0 Rp0 Rp95.200 Rp43.295.200 231 Rp43.200.000 Rp0 Rp0 Rp92.400 Rp43.292.400 TOTAL Rp552.960.000  Rp375.000  Rp450.000  Rp741.200  Rp554.526.200
Table 19. Hasil Total Rencana Produksi
Produk Strategy Tahu Putih Tahu Kuning Level Rp    571.437.200 Rp  536.434.500 Chase Rp    555.130.600 Rp  529.375.000 Mixed Rp    554.526.200 Rp  528.732.000 Table 20. Hasil Total Rencana Produksi Mixed Strategy Periode Total Rencana Produksi (unit/bulan) Tahu Putih Tahu Kuning Januari 530 475 Februari 530 475 Maret 530 475 April 595 567 Mei 595 567 Juni 595 567 Juli 547 560 Agustus 547 560 September 547 560 Oktober 510 480 November 510 480 Desember 510 480
MPS  yang  dibuat  untuk  periode  mingguan  selama  3  bulan  dari  bulan  November  sampai  Januari  dengan menggunakan total rencana produksi dari Mixed Strategy dengan Project On Hand sebesar 10 unit, Lot for Lot , lead time 1 minggu, Safety Stock 20 dimana MPS tidak boleh kurang dari Safety Stock .
Table 20. Data Pendukung Perhitungan MPS Produk Tahu Putih  Tahu Kuning Total Rencana Produksi   530 475 PP 133 119 Safety Stock 30 20 POH 15 10

## 3.7 Master Production Scheduling (MPS)
Pada MPS ini menggunakan data dari Mixed Strategy karena Mixed Strategy adalah metode yang terpilih, untuk pengolahan data selanjutnya dapat dilihat pada tabel berikut:
Table 20. Rekapitulasi Hasil MPS Tahu Putih

## Table 21. Rekapitulasi Hasil MPS Tahu Kuning
Dari hasil MPS diatas, perusahaan perlu memesan bahan baku untuk tahu putih di minggu pertama bulan Januari sebesar 148 unit dan pada minggu kedua sampai minggu ke 11 perusahaan hanya perlu memesan sebesar 133 unit dan untuk tahu kuning di minggu pertama bulan Januari sebesar 129 unit dan pada minggu kedua sampai minggu ke 119 perusahaan.

## 3.8 Usulan Perbaikan
Untuk mengatasi masalah yang dimiliki oleh Pabrik Tahu Pak Tabah dalam penentuan perencanaan produksi untuk memenuhi permintaan pelanggan, kami mengusulkan Tahu Putih untuk diproduksi sebanyak 530 unit pada bulan November s.d Januari, 595 unit pada bulan Februari s.d April, 547 unit pada bulan Mei s.d Juli dan 510 unit pada bulan Agustus s.d Oktober. Sedangkan untuk Tahu Kuning kami mengusulkan untuk memproduksi sebanyak 475 unit pada bulan November s.d Januari, 567 unit pada bulan Februari s.d April, 560 unit pada bulan Mei s.d Juli, dan 480 unit pada bulan Agustus s.d Oktober.
Usulan  perbaikan  kedua  yang  dapat  kami  berikan  adalah  agar  perusahaan  dapat  melakukan  perencanaan agregat untuk mengurangi biaya yang perlu dikeluarkan seperti biaya produksi bahan baku. Usulan perbaikan ketiga untuk mengatasi masalah yang ada adalah kami mengusulkan agar perusahaan membuat pembukuan atau pencatatan yang rapih dan lengkap agar dapat memperhitungkan total biaya produksi, pendapatan, dan hal lainnya untuk kemudian melakukan peramalan permintaan.

## 4. Kesimpulan dan Saran

## 4.1 Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian yang penulis buat adalah:
 Dari  data  historis  yang  didapat  (berpola  horizontal),  didapatkan  hasil  peramalan  untuk  12 periode kedepan yaitu, 530 530 530 595 595 595 547 547 547 510 510 dan 510 untuk tahu putih Sedangkan untuk tahu kuning 475, 475, 475, 567, 567, 567, 560, 560, 560, 480, 480, dan 480. Hasil Peramalan tersebut memiliki nilai MAPE sebesar 0,137 dan 0,11.
 Dari hasil peramalan dan perencanaan agregat yang dibuat, didapatkan hasil Jadwal Induk Produksi  (JIP)  untuk  Tahu  Putih  3  bulan  kedepan  dimulai  dari  periode  ke-0  yaitu  148,  di periode ke-1 tiap minggunya sebesar 133, dan periode ke-2 dan ke-3 juga setiap minggunya sebesar  133.  untuk  Tahu  Kuning  3  bulan  kedepan  dimulai  dari  periode  ke-0  yaitu  129,  di periode ke-1 tiap minggunya sebesar 119, dan periode ke-2 dan ke-3 juga setiap minggunya sebesar 119. Hasil ini sudah memenuhi nilai safety stock sebesar 30 untuk tahu putih dan 20 untuk tahu kuning dan Lead Time 1 minggu, serta lot sizing yang digunakan adalah Lot for Lot karena bahan yang digunakan memiliki waktu kedaluwarsa yang singkat.

## 4.2 Saran
Terdapat beberapa saran untuk Pabrik Tahu Pak Tabah yaitu:
 Sebaiknya  setiap  stok  tahu  yang  diproduksi,  didistribusikan,  dan  disimpan  selalu  dicatat dalam  pembukuan  sehingga  menghindari  adanya  stock  sisa  yang  menjadi  waste  atau disalahgunakan.
 Sebaiknya untuk penelitian mendatang, memperhitungkan biaya sehari-hari karyawan seperti makan dan pengobatan agar biaya-biaya yang keluar tidak membesar pada periode-periode tertentu.
 Untuk  penelitian  yang  akan  datang  disarankan  untuk  memastikan  adanya  kerja  sama  dan dukungan dari seluruh pihak terkait agar kegiatan penelitian dapat berjalan dengan lancar.

## References
1. Atikah A. Metode Perencanaan Agregat. 2015. Melalui
https://www.scribd.com/doc/269869896/MetodePerencanaan-Agregat.  Diakses  pada  12 November 2019.
2. Gasperz, V. (2001). Production Planning and Inventory Control. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
3. Heizer, J.  dan  B. Render.  (2005). Manajemen Operasi Edisi Ketujuh  Terjemahan. Jakarta: Salemba Empat.
4. Nina Hairiyah. (2018). Perencanaan Agregat Produksi Kelapa Parut Kering di PT. XYZ. Jurnal Teknologi Agro-Industri. 5(1): 32-41.
5. Nurlifa,  A.,  &  Kusumadewi,  S.  (2017).  Sistem  Peramalan  Jumlah  Penjualan  Menggunakan Metode Moving Average Pada Rumah Jilbab Zaky. INOVTEK Polbeng - Seri Informatika, 2(1), 18.
6. Riadi, Muchlisin. Pengertian, Fungsi dan Jenis-Jenis Peramalan (Forecasting). 2017. Melalui https://www.kajianpustaka.com/2017/11/pengertianfungsi-dan-jenis-peramalan- forecasting.html. Diakses pada 12 November 2019.
7. Rachman,  R.  (2018).  Penerapan  Metode  Moving  Average  Dan  Exponential  Smoothing  Pada Peramalan Produksi Industri Garment. Jurnal Informatika, 5(2), 211–220.
8. Riadi,  Muchlisin.  Pengertian  dan  Tujuan  Perencanaan  Agregat.  2017.  Melalui https://www.kajianpustaka.com/2017/11/pengertianfungsi-dan-jenis-peramalan- forecasting.html. Diakses pada 12 November 2019.
9. Yevita  Nursyanti.  (2019).  Minimasi  Biaya  Produksi  Pada  Produk  Winker  Relay  Melalui Perencanaan Produksi Agregat. Jurnal Penelitian Ekonomi dan Bisnis. 4 (2): 143-152.
10. Yulianto, M.A. Analisa Time Series. 2012. Melalui https://digensia.wordpress.com/2012/08/24/analisatime-series/. Diakses pada 12
November 2019.
11. Zaman, Akhmad Nidhomuz. (2019). Buku Pedoman Praktikum Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Jakarta: UPN “Veteran” Jakarta.